Análise e síntese de música através de sistemas computacionais

Este trabalho, realizado no âmbito da unidade curricular de Tese/Dissertação, procura mostrar de que forma a Computação Evolucionária se pode aplicar no mundo da Música. Este é, de resto, um tema sobejamente aliciante dentro da área da Inteligência Artificial. Começa-se por apresentar o mundo da Música com uma perspetiva cronológica da sua história, dando especial relevo ao estilo musical do Fado de Coimbra. Abordam-se também os conceitos fundamentais da teoria musical. Relativamente à Computação Evolucionária, expõem-se os elementos associados aos Algoritmos Evolucionários e apresentam-se os principais modelos, nomeadamente os Algoritmos Genéticos. Ainda no âmbito da Computação Evolucionária, foi elaborado um pequeno estudo do “estado da arte” da aplicação da Computação Evolucionária na Música. A implementação prática deste trabalho baseia-se numa aplicação – AG Fado – que compõe melodias de Fado de Coimbra, utilizando Algoritmos Genéticos. O trabalho foi dividido em duas partes principais: a primeira parte consiste na recolha de informações e posterior levantamento de dados estatísticos sobre o género musical escolhido, nomeadamente fados em tonalidade maior e fados em tonalidade menor; a segunda parte consiste no desenvolvimento da aplicação, com a conceção do respetivo algoritmo genético para composição de melodias. As melodias obtidas através da aplicação desenvolvida são bastante audíveis e boas melodicamente. No entanto, destaca-se o facto de a avaliação ser efetuada por seres humanos o que implica sensibilidades musicais distintas levando a resultados igualmente distintos.

Análise dinâmica de composições musicais

A composição musical é um tema de muito interesse para a computação evolucionária dentro da área da inteligência artificial. É uma área que tem sofrido vários desenvolvimentos ao longo dos últimos anos pois o interesse em que hajam computadores que façam obras musicais é deveras aliciante. Este trabalho tem por objectivo realizar mais um passo nesse sentido. Assim, foi desenvolvida uma aplicação informática que realiza composições musicais de dois géneros distintos: Músicas Infantis e Músicas Blues. A aplicação foi implementada com recurso aos Algoritmos Genéticos, que são os algoritmos evolucionários mais populares da área da computação evolucionária. O trabalho foi estruturado em duas fases de desenvolvimento. Na primeira fase, realizou-se um levantamento estatístico sobre as características específicas de cada um dos géneros musicais. Analisaram-se quinze músicas de cada género musical, com o intuito de se chegar a uma proporção do uso que cada nota tem em cada um dos casos. Na segunda fase, desenvolveu-se o software que compõe as músicas com implementação de um algoritmo genético. Além disso, foi também desenvolvida uma interface gráfica que permite ao utilizador a escolha do género musical que pretende compor. O algoritmo genético começa por gerar uma população inicial de potenciais soluções de acordo com a escolha do utilizador, realizando, de seguida, o ciclo que caracteriza o algoritmo genético. A população inicial é constituída por soluções que seguem as regras que foram implementadas de acordo com os dados recolhidos ao longo da primeira fase. Foi também implementada uma interface de avaliação, através da qual, o utilizador pode ouvir cada uma das músicas para posterior avaliação em termos de fitness. O estado de evolução do algoritmo é apresentado, numa segunda interface, a qual facilita a clareza e justiça na avaliação ao longo de todo o processo. Esta última apresenta informação sobre a média das fitness da geração anterior e actual, sendo assim possível ter uma noção da evolução do algoritmo, no sentido de se obterem resultados satisfatórios no que diz respeito às composições musicais.

Optimização dos parâmetros de um robô hexápode através de algoritmos genéticos

Mestrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

Aplicação de algoritmos genéticos para sintonia de controladores

Mestrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

Algoritmos genéticos: aplicação na síntese de alguns algoritmos de controlo

Mestrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores. Área de Especialização de Automação e Sistemas.

Balanceamento de linhas de produção usando algoritmos genéticos

Aquando da definição de um layout por fluxo de produto, ou linha de produção, é necessário proceder-se à melhor selecção de combinações de tarefas a serem executadas em cada estação / posto de trabalho para que o trabalho seja executado numa sequência exequível e sejam necessárias quantidades de tempo aproximadamente iguais em cada estação / posto de trabalho. Este processo é chamado de balanceamento da linha de produção. Verifica-se que as estações de trabalho e equipamentos podem ser combinados de muitas maneiras diferentes; daí que a necessidade de efectuar o balanceamento das linhas de produção implique a distribuição de actividades sequenciais por postos de trabalho de modo a permitir uma elevada utilização de trabalho e de equipamentos e a minimizar o tempo de vazio. Os problemas de balanceamento de linhas são tipicamente problemas complexos de tratar, devido ao elevado número de combinações possíveis. Entre os métodos utilizados para resolver estes problemas encontram-se métodos de tentativa e erro, métodos heurísticos, métodos computacionais de avaliação de diferentes opções até se encontrar uma boa solução e métodos de optimização. O objectivo deste trabalho passou pelo desenvolvimento de uma ferramenta computacional para efectuar o balanceamento de linhas de produção recorrendo a algoritmos genéticos. Foi desenvolvida uma aplicação que implementa dois algoritmos genéticos, um primeiro que obtém soluções para o problema e um segundo que optimiza essas soluções, associada a uma interface gráfica em C# que permite a inserção do problema e a visualização de resultados. Obtiveram-se resultados exequíveis demonstrando vantagens em relação aos métodos heurísticos, pois é possível obter-se mais do que uma solução. Além disso, para problemas complexos torna-se mais prático o uso da aplicação desenvolvida. No entanto, esta aplicação permite no máximo seis precedências por cada operação e resultados com o máximo de nove estações de trabalho.

Introdução ao estudo da paralelização de algoritmos de planeamento operacional com métodos genéticos

Tese de mestrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 199

Utilização de algoritmos de processamento e análise de imagem na avaliação do dano em placas compósitas

PTDC/EME–TME/66207/2006 e POSC/EEA-SRI/55386/2004

Introdução ao estudo da paralelização de algoritmos de planeamentooperacional com metodos genéticos

Dissertação de Mestrado

Clustering de dados biomédicos com algoritmos baseados em critérios entrópicos

A procura de padrões nos dados de modo a formar grupos é conhecida como aglomeração de dados ou clustering, sendo uma das tarefas mais realizadas em mineração de dados e reconhecimento de padrões. Nesta dissertação é abordado o conceito de entropia e são usados algoritmos com critérios entrópicos para fazer clustering em dados biomédicos. O uso da entropia para efetuar clustering é relativamente recente e surge numa tentativa da utilização da capacidade que a entropia possui de extrair da distribuição dos dados informação de ordem superior, para usá-la como o critério na formação de grupos (clusters) ou então para complementar/melhorar algoritmos existentes, numa busca de obtenção de melhores resultados. Alguns trabalhos envolvendo o uso de algoritmos baseados em critérios entrópicos demonstraram resultados positivos na análise de dados reais. Neste trabalho, exploraram-se alguns algoritmos baseados em critérios entrópicos e a sua aplicabilidade a dados biomédicos, numa tentativa de avaliar a adequação destes algoritmos a este tipo de dados. Os resultados dos algoritmos testados são comparados com os obtidos por outros algoritmos mais “convencionais" como o k-médias, os algoritmos de spectral clustering e um algoritmo baseado em densidade.

Classificação e previsão de cardiotocogramas usando algoritmos baseados em redes neuronais

Mestrado em Computação e Instrumentação Médica

Análise de desempenho de algoritmos de otimização para extração de parâmetros em modelos semicondutores de potência

Apresenta-se nesta tese uma revisão da literatura sobre a modelação de semicondutores de potência baseada na física e posterior análise de desempenho de dois métodos estocásticos, Particle Swarm Optimizaton (PSO) e Simulated Annealing (SA), quando utilizado para identificação eficiente de parâmetros de modelos de dispositivos semicondutores de potência, baseado na física. O conhecimento dos valores destes parâmetros, para cada dispositivo, é fundamental para uma simulação precisa do comportamento dinâmico do semicondutor. Os parâmetros são extraídos passo-a-passo durante simulação transiente e desempenham um papel relevante. Uma outra abordagem interessante nesta tese relaciona-se com o facto de que nos últimos anos, os métodos de modelação para dispositivos de potência têm emergido, com alta precisão e baixo tempo de execução baseado na Equação de Difusão Ambipolar (EDA) para díodos de potência e implementação no MATLAB numa estratégia de optimização formal. A equação da EDA é resolvida numericamente sob várias condições de injeções e o modelo é desenvolvido e implementado como um subcircuito no simulador IsSpice. Larguras de camada de depleção, área total do dispositivo, nível de dopagem, entre outras, são alguns dos parâmetros extraídos do modelo. Extração de parâmetros é uma parte importante de desenvolvimento de modelo. O objectivo de extração de parâmetros e otimização é determinar tais valores de parâmetros de modelo de dispositivo que minimiza as diferenças entre um conjunto de características medidas e resultados obtidos pela simulação de modelo de dispositivo. Este processo de minimização é frequentemente chamado de ajuste de características de modelos para dados de medição. O algoritmo implementado, PSO é uma técnica de heurística de otimização promissora, eficiente e recentemente proposta por Kennedy e Eberhart, baseado no comportamento social. As técnicas propostas são encontradas para serem robustas e capazes de alcançar uma solução que é caracterizada para ser precisa e global. Comparada com algoritmo SA já realizada, o desempenho da técnica proposta tem sido testado utilizando dados experimentais para extrair parâmetros de dispositivos reais das características I-V medidas. Para validar o modelo, comparação entre resultados de modelo desenvolvido com um outro modelo já desenvolvido são apresentados.

Algoritmo de lanczos na variedade de grassmann

O problema do cálculo de valores próprios, vectores próprios e subespaços invariantes está presente em áreas tão diversas como Engenharia, Física, Ciências de Computação e Matemática. Considerando a importância deste problema em tantas aplicações práticas, não é de surpreender que tenha sido e continue a ser objecto de intensa investigação, dando corpo a uma literatura muito vasta. Desenvolvemos um novo algoritmo de Lanczos na variedade de Grassmann. Este trabalho surgiu na sequência de um artigo de A. Edelman, T. A. Arias and S. T. Smith, The geometry of algorithms with orthogonality constraints, onde apresentam um novo algoritmo do gradiente conjugado na variedade de Grassmann. Desenvolveram um enquadramento geométrico o que ofereceu uma nova aproximação aos algoritmos numéricos envolvendo restrições de ortogonalidade. Ora, estando o método de Lanczos e o método dos gradientes conjugados intimamente relacionados, e sendo um dos principais problemas do método de Lanczos a perda de ortogonalidade, surgiu a ideia de tentar verificar se algum dos algoritmos de Lanczos seria uma iteração na variedade de Grassmann.

Remoção hierárquica de geometria por oclusão em simulações em tempo real

Mestrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores