Adaptive learning in agents behaviour: a framework for electricity markets simulation

Electricity markets are complex environments with very particular characteristics. A critical issue regarding these specific characteristics concerns the constant changes they are subject to. This is a result of the electricity markets’ restructuring, which was performed so that the competitiveness could be increased, but it also had exponential implications in the increase of the complexity and unpredictability in those markets scope. The constant growth in markets unpredictability resulted in an amplified need for market intervenient entities in foreseeing market behaviour. The need for understanding the market mechanisms and how the involved players’ interaction affects the outcomes of the markets, contributed to the growth of usage of simulation tools. Multi-agent based software is particularly well fitted to analyze dynamic and adaptive systems with complex interactions among its constituents, such as electricity markets. This dissertation presents ALBidS – Adaptive Learning strategic Bidding System, a multiagent system created to provide decision support to market negotiating players. This system is integrated with the MASCEM electricity market simulator, so that its advantage in supporting a market player can be tested using cases based on real markets’ data. ALBidS considers several different methodologies based on very distinct approaches, to provide alternative suggestions of which are the best actions for the supported player to perform. The approach chosen as the players’ actual action is selected by the employment of reinforcement learning algorithms, which for each different situation, simulation circumstances and context, decides which proposed action is the one with higher possibility of achieving the most success. Some of the considered approaches are supported by a mechanism that creates profiles of competitor players. These profiles are built accordingly to their observed past actions and reactions when faced with specific situations, such as success and failure. The system’s context awareness and simulation circumstances analysis, both in terms of results performance and execution time adaptation, are complementary mechanisms, which endow ALBidS with further adaptation and learning capabilities.

PHYSQuiz - Aplicação computacional para formação contínua em Física Radiológica

Mestrado em Engenharia de Computação e Instrumentação Médica

Desenvolvimento de um procedimento de Numerical Site Calibration para um Parque Eólico usando Dinâmica de Fluidos Computacional

Esta dissertação descreve o desenvolvimento e avaliação de um procedimento de \Numerical Site Calibration" (NSC) para um Parque Eólico, situado a sul de Portugal, usando Dinâmica de Fluídos Computacional (CFD). O NSC encontra-se baseado no \Site Calibration" (SC), sendo este um método de medição padronizado pela Comissão Electrónica Internacional através da norma IEC 61400. Este método tem a finalidade de quantificar e reduzir os efeitos provocados pelo terreno e por possíveis obstáculos, na medição do desempenho energético das turbinas eólicas. Assim, no SC são realizadas medições em dois pontos, no mastro referência e no local da turbina (mastro temporário). No entanto, em Parques Eólicos já construídos, este método não é aplicável visto ser necessária a instalação de um mastro de medição no local da turbina e, por conseguinte, o procedimento adequado para estas circunstâncias é o NSC. O desenvolvimento deste método é feito por um código CFD, desenvolvido por uma equipa de investigação do Instituto Superior de Engenharia do Porto, designado de WINDIETM, usado extensivamente pela empresa Megajoule Inovação, Lda em aplicações de energia eólica em todo mundo. Este código é uma ferramenta para simulação de escoamentos tridimensionais em terrenos complexos. As simulações do escoamento são realizadas no regime transiente utilizando as equações de Navier-Stokes médias de Reynolds com aproximação de Bussinesq e o modelo de turbulência TKE 1.5. As condições fronteira são provenientes dos resultados de uma simulação realizada com Weather Research and Forecasting, WRF. Estas simulações dividem-se em dois grupos, um dos conjuntos de simulações utiliza o esquema convectivo Upwind e o outro utiliza o esquema convectivo de 4aordem. A análise deste método é realizada a partir da comparação dos dados obtidos nas simulações realizadas no código WINDIETM e a coleta de dados medidos durante o processo SC. Em suma, conclui-se que o WINDIETM e as suas configurações reproduzem bons resultados de calibração, ja que produzem erros globais na ordem de dois pontos percentuais em relação ao SC realizado para o mesmo local em estudo.

Scalable Intelligence for Scheduling Systems

A personalização é um aspeto chave de uma interação homem-computador efetiva. Numa era em que existe uma abundância de informação e tantas pessoas a interagir com ela, de muitas maneiras, a capacidade de se ajustar aos seus utilizadores é crucial para qualquer sistema moderno. A criação de sistemas adaptáveis é um domínio bastante complexo que necessita de métodos muito específicos para ter sucesso. No entanto, nos dias de hoje ainda não existe um modelo ou arquitetura padrão para usar nos sistemas adaptativos modernos. A principal motivação desta tese é a proposta de uma arquitetura para modelação do utilizador que seja capaz de incorporar diferentes módulos necessários para criar um sistema com inteligência escalável com técnicas de modelação. Os módulos cooperam de forma a analisar os utilizadores e caracterizar o seu comportamento, usando essa informação para fornecer uma experiência de sistema customizada que irá aumentar não só a usabilidade do sistema mas também a produtividade e conhecimento do utilizador. A arquitetura proposta é constituída por três componentes: uma unidade de informação do utilizador, uma estrutura matemática capaz de classificar os utilizadores e a técnica a usar quando se adapta o conteúdo. A unidade de informação do utilizador é responsável por conhecer os vários tipos de indivíduos que podem usar o sistema, por capturar cada detalhe de interações relevantes entre si e os seus utilizadores e também contém a base de dados que guarda essa informação. A estrutura matemática é o classificador de utilizadores, e tem como tarefa a sua análise e classificação num de três perfis: iniciado, intermédio ou avançado. Tanto as redes de Bayes como as neuronais são utilizadas, e uma explicação de como as preparar e treinar para lidar com a informação do utilizador é apresentada. Com o perfil do utilizador definido torna-se necessária uma técnica para adaptar o conteúdo do sistema. Nesta proposta, uma abordagem de iniciativa mista é apresentada tendo como base a liberdade de tanto o utilizador como o sistema controlarem a comunicação entre si. A arquitetura proposta foi desenvolvida como parte integrante do projeto ADSyS - um sistema de escalonamento dinâmico - utilizado para resolver problemas de escalonamento sujeitos a eventos dinâmicos. Possui uma complexidade elevada mesmo para utilizadores frequentes, daí a necessidade de adaptar o seu conteúdo de forma a aumentar a sua usabilidade. Com o objetivo de avaliar as contribuições deste trabalho, um estudo computacional acerca do reconhecimento dos utilizadores foi desenvolvido, tendo por base duas sessões de avaliação de usabilidade com grupos de utilizadores distintos. Foi possível concluir acerca dos benefícios na utilização de técnicas de modelação do utilizador com a arquitetura proposta.

Inteligência artificial aplicada na previsão de mercados financeiros

Neste documento, são investigados vários métodos usados na inteligência artificial, com o objetivo de obter previsões precisas da evolução dos mercados financeiros. O uso de ferramentas lineares como os modelos AR, MA, ARMA e GARCH têm muitas limitações, pois torna-se muito difícil adaptá-los às não linearidades dos fenómenos que ocorrem nos mercados. Pelas razões anteriormente referidas, os algoritmos como as redes neuronais dinâmicas (TDNN, NARX e ESN), mostram uma maior capacidade de adaptação a estas não linearidades, pois não fazem qualquer pressuposto sobre as distribuições de probabilidade que caracterizam estes mercados. O facto destas redes neuronais serem dinâmicas, faz com que estas exibam um desempenho superior em relação às redes neuronais estáticas, ou outros algoritmos que não possuem qualquer tipo de memória. Apesar das vantagens reveladas pelas redes neuronais, estas são um sistema do tipo black box, o que torna muito difícil extrair informação dos pesos da rede. Isto significa que estes algoritmos devem ser usados com precaução, pois podem tornar-se instáveis.

A Avaliação da usabilidade de um sistema médico inteligente: BCCT.core

A avaliação estética da mama é um requisito em diversas aplicações médicas, nomeadamente no tratamento conservador do cancro da mama. Para ultrapassar as limitações de reprodutibilidade e praticabilidade dos métodos subjectivos correntes, foi recentemente desenvolvido um sistema inovador, assistido por computador para uso médico, denominado BCCT.core (Breast Cancer Conservative Treatment.cosmetic results), que prevê, automaticamente, o resultado estético do tratamento conservador do cancro da mama após intervenção [1]. Um dos grandes desafios no desenvolvimento de qualquer sistema computacional é desenhar interfaces de utilizador eficazes — fáceis de aprender, efectivas e que conduzam a uma experiência agradável. Neste trabalho, analisamos alguns dos aspectos mais importantes do desenho da interface do BCCT.core, relacionados com o estudo da interacção com o utilizador, em relação à funcionalidade e usabilidade, através de um questionário dirigido a utilizadores reais dentro do domínio da aplicação. O desempenho do sistema pôde assim ser avaliado por critérios claros, apoiado numa base sólida que permitiu avaliar a percepção humana relativamente à interface, conduzindo ao desenvolvimento de um sistema que apoia efectivamente os utilizadores na realização de tarefas. De uma forma geral pode concluir-se que a utilização de técnicas de interacção homem-computador na avaliação da funcionalidade e usabilidade do BCCT.core foram essenciais no sentido de o tornar mais usável, eficiente e com elevado grau de satisfação, neste caso particular, para o utilizador médico.

Avaliação da autoeficácia no domínio da carreira

Parte I - Avaliação Psicológica no Contexto Educativo; Capítulos: 1. A quarta edição das Escalas Wechsler de Inteligência; 2. Medidas de dotação e talento: produção científica em Psicologia (2006-2011); 3. Metacognição e monitoramento metacognitivo: das definições originais ao momento atual; 4. Avaliação da leitura e escrita em crianças: produção científica brasileira de 2000 a 2009; 5. Estratégias de Aprendizagem no Ensino Fundamental: Revisitando Instrumentos de Medida; 6. A motivação para aprender na perspectiva da Teoria de Metas de Realização e Teoria da Autodeterminação; 7. Avaliação da Atribuição de Causalidade em Contexto educacional; Parte II – Avaliação Psicológica no contexto psicossocial; Capítulos: 8. Instrumentos de Avaliação Utilizados com Agressores Sexuais; 9. Medidas de bullying: estado da arte; 10. Instrumentos psicométricos de avaliação da personalidade psicopática: uma revisão da literatura nacional e internacional; 11. Escalas de Avaliação de Sintomas Depressivos; 12. Avaliação da atenção no contexto da psicologia do trânsito: análise das publicações na área; 13. Avaliação da autoeficácia no domínio da carreira.

O Processo de preparação para a adopção do sistema de normalização contabilística: motivações e impactes

Jornadas de Contabilidade e Fiscalidade promovidas pelo Instituto Superior de Contabilidade e Administração do Porto, em Abril de 2009

Mecanismo de negociação para sistema de escalonamento dinâmico

Este artigo propõe um Mecanismo de Negociação para Escalonamento Dinâmico com recurso a Swarm Intelligence (SI). No Mecanismo de Negociação, os agentes devem competir para obter um plano de escalamento global. SI é o termo geral para várias técnicas computacionais que retiram ideias e inspiração nos comportamentos sociais de insectos e outros animais. Este artigo propõe uma abordagem híbrida de diferentes conceitos da Inteligência Artificial (IA), como SI, Negociação em Sistemas Multi-Agente (SMA) e Técnicas de Aprendizagem Automática (AA). Este trabalho concentra a sua atenção na negociação, processo através do qual múltiplos agentes auto-interessados podem chegar a acordo através da troca competitiva de recursos.

A nova Torre de Babel – que futuro para a tradução automática?

Poderá, um dia, a tradução automática suprimir ou dissipar as diferenças que bloquearam e obstruíram a comunicação na mítica torre babeliana? Será a tradução automática capaz de diluir as diferenças linguísticas que separam as comunidades humanas? Estas perguntas são, provavelmente, as que ocorrem ao público em geral, quando ouve falar de uma nova descoberta em Inteligência Artificial ou de uma nova aplicação informática para tradução. A curiosidade e o entusiasmo do público não-especialista contrasta, não raras vezes, com algum cepticismo e desconfiança de tradutores e teóricos da tradução.

Modelo de previsão meteorológica baseado em sistemas de inferência difusa

Mestrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

Processamento de imagem para determinação de distribuições granulométricas de gotas numa suspensão

Mestrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

User modeling and recommendation strategies for tourism

Mestrado em Engenharia Informática

Aplicação de algoritmos genéticos para sintonia de controladores

Mestrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

Previsão de vento baseado em técnicas de Data Mining

Mestrado em Engenharia Electrotécnica – Sistemas Eléctricos de Energia