18 resultados para Macro-programming
Resumo:
Despite the extensive literature in finding new models to replace the Markowitz model or trying to increase the accuracy of its input estimations, there is less studies about the impact on the results of using different optimization algorithms. This paper aims to add some research to this field by comparing the performance of two optimization algorithms in drawing the Markowitz Efficient Frontier and in real world investment strategies. Second order cone programming is a faster algorithm, appears to be more efficient, but is impossible to assert which algorithm is better. Quadratic Programming often shows superior performance in real investment strategies.
Resumo:
A soldadura é o processo mais utilizado na ligação de materiais. Os efeitos na saúde dos trabalhadores expostos a fumos de soldadura estão normalmente associados a danos pulmonares agudos e crónicos, mas também a outras condições médicas e doenças. O principal objectivo deste estudo foi correlacionar as emissões de macro e nanopartículas libertadas durante o processo de soldadura MIG/MAG de aços inoxidáveis com diferentes gases de protecção. Usando diferentes misturas gasosas utilizadas industrialmente com diferentes entregas térmicas, determinaram-se taxas de formação de fumos e áreas superficiais de nanopartículas com capaciade de deposição alveolar por volume pulmonar. Verificou-se como os diferentes modos de transferências e tipos de protecção gasosa, em particular, a percentagem de elementos activos na composição química do gás, afectam a quantidade de fumos gerados bem como a existência de nanopartículas com uma elevada capacidade de deposição alveolar. O modo de transferência por spray apresenta sempre valores superiores de área de superfície das partículas por volume pulmonar, ao contrário da taxa de formação de fumos. A mistura 82% Ar + 18% gera maiores emissões de nanopartículas bem como de fumos formados. A extracção na fonte e a regeneração do ar ambiente são a solução mais segura e eficiente de controlo das emissões de macro e nanopartículas em soldadura.
Resumo:
Recaí sob a responsabilidade da Marinha Portuguesa a gestão da Zona Económica Exclusiva de Portugal, assegurando a sua segurança da mesma face a atividades criminosas. Para auxiliar a tarefa, é utilizado o sistema Oversee, utilizado para monitorizar a posição de todas as embarcações presentes na área afeta, permitindo a rápida intervenção da Marinha Portuguesa quando e onde necessário. No entanto, o sistema necessita de transmissões periódicas constantes originadas nas embarcações para operar corretamente – casos as transmissões sejam interrompidas, deliberada ou acidentalmente, o sistema deixa de conseguir localizar embarcações, dificultando a intervenção da Marinha. A fim de colmatar esta falha, é proposto adicionar ao sistema Oversee a capacidade de prever as posições futuras de uma embarcação com base no seu trajeto até à cessação das transmissões. Tendo em conta os grandes volumes de dados gerados pelo sistema (históricos de posições), a área de Inteligência Artificial apresenta uma possível solução para este problema. Atendendo às necessidades de resposta rápida do problema abordado, o algoritmo de Geometric Semantic Genetic Programming baseado em referências de Vanneschi et al. apresenta-se como uma possível solução, tendo já produzido bons resultados em problemas semelhantes. O presente trabalho de tese pretende integrar o algoritmo de Geometric Semantic Genetic Programming desenvolvido com o sistema Oversee, a fim de lhe conceder capacidades preditivas. Adicionalmente, será realizado um processo de análise de desempenho a fim de determinar qual a ideal parametrização do algoritmo. Pretende-se com esta tese fornecer à Marinha Portuguesa uma ferramenta capaz de auxiliar o controlo da Zona Económica Exclusiva Portuguesa, permitindo a correta intervenção da Marinha em casos onde o atual sistema não conseguiria determinar a correta posição da embarcação em questão.