Detecção de dano estrutural por algoritmos genéticos e sensibilidade modal

A área de pesquisa de testes não-destrutivos é muito importante, trabalhando com o diagnóstico e o monitoramento das condições dos componentes estruturais prevenindo falhas catastróficas. O uso de algoritmos genéticos para identificar mudanças na integridade estrutural através de mudanças nas respostas de vibração da estrutura é um método não-destrutivo que vem sendo pesquisado. Isto se deve ao fato de que são vantajosos em achar o mínimo global em situações difíceis de problemas de otimização, particularmente onde existem muitos mínimos locais como no caso de detecção de dano. Neste trabalho é proposto um algoritmo genético para localizar e avaliar os danos em membros estruturais usando o conceito de mudanças nas freqüências naturais da estrutura. Primeiramente foi realizada uma revisão das técnicas de detecção de dano das últimas décadas. A origem, os fundamentos, principais aspectos, principais características, operações e função objetivo dos algoritmos genéticos também são demonstrados. Uma investigação experimental em estruturas de materiais diferentes foi realizada a fim de se obter uma estrutura capaz de validar o método. Finalmente, se avalia o método com quatro exemplos de estruturas com danos simulados experimentalmente e numericamente. Quando comparados com técnicas clássicas de detecção dano, como sensibilidade modal, os algoritmos genéticos se mostraram mais eficientes. Foram obtidos melhores resultados na localização do que na avaliação das intensidades dos danos nos casos de danos propostos.

Cadeias de Markov clássicas e quânticas

Seguindo o trabalho de S. Gudder, fazemos uma construção de cadeias de Markov quânticas a partir de matrizes complexas, unitárias, estocásticas e analisamos o conceito de interferência nesse contexto, dando atenção para uma cadeia que chamamos de moeda quântica. Estamos interessados na entropia de cadeias de Markov reais, no princípio variacional para energia livre associado e em uma possível construção análoga no caso complexo. Este trabalho visa também dar uma introdução matematicamente rigorosa de certos aspectos de mecânica quântica

Formação de grupos colaborativos em um ambiente multiagente interativo de aprendizagem na internet : um estudo de caso utilizando sistemas multiagentes e algoritmos genéticos

Este texto apresenta a tese de doutorado em Ciência da Computação na linha de pesquisa de Inteligência Artificial, dentro da área de IAD – Inteligência Artificial Distribuída (mais especificamente os Sistemas Multiagentes – SMA). O trabalho aborda a formação de grupos colaborativos em um ambiente multiagente interativo de aprendizagem na web, através da utilização de técnicas de Inteligência Artificial. O trabalho apresenta a definição e implementação de uma arquitetura de agentes modelados com algoritmos genéticos, integrada a um ambiente colaborativo de aprendizagem, o TelEduc. Inicialmente faz-se um breve estudo sobre as áreas envolvidas na tese: Informática na Educação, Educação a Distância, Inteligência Artificial, Inteligência Artificial Distribuída e Inteligência Artificial Aplicada à Educação. Abordam-se, também, as áreas de pesquisa que abrangem os Sistemas Multiagentes e os Algoritmos Genéticos. Após este estudo, apresenta-se um estudo comparativo entre ambientes de ensino e aprendizagem que utilizam a abordagem de agentes e a arquitetura proposta neste trabalho. Apresenta-se, também, a arquitetura de agentes proposta, integrada ao ambiente TelEduc, descrevendo-se o funcionamento de cada um dos agentes e a plataforma de desenvolvimento. Finalizando o trabalho, apresenta-se o foco principal do mesmo, a formação de grupos colaborativos, através da implementação e validação do agente forma grupo colaborativo. Este agente, implementado através de um algoritmo genético, permite a formação de grupos colaborativos seguindo os critérios estabelecidos pelo professor. A validação do trabalho foi realizada através de um estudo de caso, utilizando o agente implementado na formação de grupos colaborativos em quatro turmas de cursos superiores de Informática, na Região Metropolitana de Porto Alegre, em disciplinas que envolvem o ensino de programação de computadores.

Aplicação de técnicas de descobrimento de conhecimento em bases de dados e de inteligência artificial em avaliação de imóveis

A comparação de dados de mercado é o método mais empregado em avaliação de imóveis. Este método fundamenta-se na coleta, análise e modelagem de dados do mercado imobiliário. Porém os dados freqüentemente contêm erros e imprecisões, além das dificuldades de seleção de casos e atributos relevantes, problemas que em geral são solucionados subjetivamente. Os modelos hedônicos de preços têm sido empregados, associados com a análise de regressão múltipla, mas existem alguns problemas que afetam a precisão das estimativas. Esta Tese investigou a utilização de técnicas alternativas para desenvolver as funções de preparação dos dados e desenvolvimento de modelos preditivos, explorando as áreas de descobrimento de conhecimento e inteligência artificial. Foi proposta uma nova abordagem para as avaliações, consistindo da formação de uma base de dados, ampla e previamente preparada, com a aplicação de um conjunto de técnicas para seleção de casos e para geração de modelos preditivos. Na fase de preparação dos dados foram utilizados as técnicas de regressão e redes neurais para a seleção de informação relevante, e o algoritmo de vizinhança próxima para estimação de valores para dados com erros ou omissões. O desenvolvimento de modelos preditivos incluiu as técnicas de regressão com superficies de resposta, modelos aditivos generalizados ajustados com algoritmos genéticos, regras extraídas de redes neurais usando lógica difusa e sistemas de regras difusas obtidos com algoritmos genéticos, os quais foram comparados com a abordagem tradicional de regressão múltipla Esta abordagem foi testada através do desenvolvimento de um estudo empírico, utilizando dados fornecidos pela Prefeitura Municipal de Porto Alegre. Foram desenvolvidos três formatos de avaliação, com modelos para análise de mercado, avaliação em massa e avaliação individual. Os resultados indicaram o aperfeiçoamento da base de dados na fase de preparação e o equilíbrio das técnicas preditivas, com um pequeno incremento de precisão, em relação à regressão múltipla.Os modelos foram similares, em termos de formato e precisão, com o melhor desempenho sendo atingido com os sistemas de regras difusas.

Ciclos internacionais de negócios : uma análise de mudança de regime markoviano para Brasil, Argentina e Estados Unidos

Este trabalho tem por objetivo promover uma análise dos ciclos econômicos de Brasil, Argentina e Estados Unidos, dando ênfase às mudanças de regimes ocorridas ao longo das flutuações experimentadas por esses países. Estudos recentes sobre ciclos têm argumentado em favor de ciclos internacionais de negócios. Nesse sentido, em especial, o trabalho visa testar a hipótese de um ciclo comum que afetaria ambos os países. A metodologia utilizada é a dos modelos MS-VAR – Markov switching vector autoregressions. Especificações univariadas são estimadas para o período de 1900 a 2000 e os resultados comparados aos fatos estilizados de cada país. Posteriormente um modelo multivariado é formulado para abrigar a hipótese de um ciclo conjunto, visto como mudanças comuns no processo estocástico do crescimento desses países. Os resultados sugerem que as evidências em favor desse ciclo comum são pouco robustas. As correlações contemporâneas estimadas apresentam valores bastante modestos. Em particular, existem significativas diferenças nos ciclos de Brasil, Argentina e Estados Unidos, cada um deles com características próprias e comportamentos singulares.

Mudança de regime markoviano : uma aplicação a séries econômicas brasileiras

Os modelos não lineares de séries de tempo são aqui utilizados para verificar diferentes problemas de natureza macroeconômica nas variáveis brasileiras. Em relação ao comércio exterior, é estimado um mecanismo de correção de erros para a demanda de importações e os regimes caracterizados pelo modelo coincidem com os movimentos históricos. Para ajustes estruturais nas contas externas são utilizados dados anuais que caracterizam três regimes, identificados como períodos em que a economia brasileira estava sob um regime de fechamento, abertura moderada ou de abertura consistente. Já no caso da análise conjuntural, feita a partir de dados trimestrais, os períodos foram caracterizados como sendo de queda e de crescimento das importações. A metodologia de mudança de regime markoviano também é utilizada para verificar o ciclo dos negócios na produção industrial de seis estados brasileiros. Neste caso, são estimados modelos univariados e multivariados, formulados a partir de um vetor autoregressivo com mudança de regime. As estimativas mostram que existe uma diferença de comportamento na taxa de crescimento e de queda na produção entre os estados do Sul comparativamente aos três maiores do Sudeste. Vale ressaltar que este resultado significa que existe uma duração dos ciclos que também difere entre estas duas regiões Por fim, a metodologia de mudança de regime é utilizada em um modelo de fator dinâmico com o intuito de construir um indicador coincidente para a produção industrial no Rio Grande do Sul. O índice estimado assemelha-se ao calculado pela Federação das Indústrias do Estado do Rio Grande do Sul a partir de uma média ponderada de cinco variáveis pesquisadas pela instituição. Os resultados mostram que existe uma assimetria no ciclo dos negócios na indústria de transformação do estado, com uma duração maior para períodos de queda da atividade no setor.

Modelos de mudança de regime multivariados e evidência de contágio e interdependência

Este trabalho estuda um tema relativamente recente na literatura econômica conhecido por contágio. Utilizando-se de modelos de mudança de regime markoviana multivariados (MS e MSGARCH) faz-se um estudo do comportamento das correlações ao longo do tempo entre alguns mercados de ações. Vale dizer, as correlações entre mercados de ações latino-americanos (Brasil, Argentina e México) e entre mercados asiáticos (Tailândia, Malásia e Coréia do Sul). O período abrangido pela amostra vai de janeiro de 1994 a início de janeiro de 2002, cobrindo, assim, as crises econômico-financeiras vivenciadas a partir de meados da década de noventa (a crise mexicana, em 1994/95, a crise asiática, em 1997, a crise russa, em 1998, e a crise brasileira, em 1999). A análise do comportamento das correlações ao longo do tempo mostrou que, para os mercados latino-americanos não houve evidência de contágio no período considerado, e sim, interdependência entre eles. Por outro lado, para os mercados de ações asiáticos, constatou-se a ocorrência de contágio entre os mercados tailandês e coreano e entre os mercados malaio e coreano.

Medo de interrupções : um modelo de mudanças markovianas de regimes para a volatilidade condicional do risco Brasil entre 1994 e 2002

Esta dissertação procura promover uma análise da mudança de regimes na volatilidade condicional do risco Brasil, após a implementação do Real, com ênfase nas mudanças markovianas de regimes. De acordo com a literatura de risco país, na presença de equilíbrios múltiplos e profecias auto-realizáveis, a deterioração dos fundamentos percebidos de um país é condição necessária para a determinação de um equilíbrio macroeconômico ruim de uma pequena economia aberta e em desenvolvimento (PEAD), com reversão de capitais, alto serviço da dívida pública, perspectivas sombrias de crescimento e uma avaliação do crédito como ruim (Razin & Sadka, 2001). Ainda que tal condição seja necessária, ela não parece ser suficiente para explicar por que, em alguns momentos, apesar de um nível alto de risco país, o equilíbrio tido como ruim não se materializa. Neste sentido, através da adaptação de um jogo típico de modelos de crises cambiais de segunda geração, esta dissertação lança a hipótese de que uma das razões pelas quais uma PEAD sofra tais crises de liquidez seja a deterioração da média dos fundamentos percebidos ao lado do aumento do medo dos investidores de que haja interrupções no fluxo de capitais. A metodologia utilizada é a dos modelos GARCH nãolineares com componentes observáveis e não observáveis markovianos, aplicados à série diária do risco país do Brasil entre maio de 1994 a setembro de 2002. Os resultados empíricos sugerem que, de fato, durante os episódios de crise de liquidez do Brasil, o risco país sobe e a volatilidade muda para um regime mais alto. Em contrapartida, nos períodos com regimes baixos de volatilidade, independentemente do nível do risco país, nenhuma crise severa e repentina atinge o país. Além disso, ainda que não desprovida de limitações, a análise da volatilidade condicional do risco país pode servir como um instrumento prático de monitoramento da duração de crises de liquidez para uma PEAD altamente dependente do influxo de capitais externos como o Brasil.

Desenvolvimento de arquitetura para sistemas de reconhecimento automático de voz baseados em modelos ocultos de Markov

Este trabalho foi realizado dentro da área de reconhecimento automático de voz (RAV). Atualmente, a maioria dos sistemas de RAV é baseada nos modelos ocultos de Markov (HMMs) [GOM 99] [GOM 99b], quer utilizando-os exclusivamente, quer utilizando-os em conjunto com outras técnicas e constituindo sistemas híbridos. A abordagem estatística dos HMMs tem mostrado ser uma das mais poderosas ferramentas disponíveis para a modelagem acústica e temporal do sinal de voz. A melhora da taxa de reconhecimento exige algoritmos mais complexos [RAV 96]. O aumento do tamanho do vocabulário ou do número de locutores exige um processamento computacional adicional. Certas aplicações, como a verificação de locutor ou o reconhecimento de diálogo podem exigir processamento em tempo real [DOD 85] [MAM 96]. Outras aplicações tais como brinquedos ou máquinas portáveis ainda podem agregar o requisito de portabilidade, e de baixo consumo, além de um sistema fisicamente compacto. Tais necessidades exigem uma solução em hardware. O presente trabalho propõe a implementação de um sistema de RAV utilizando hardware baseado em FPGAs (Field Programmable Gate Arrays) e otimizando os algoritmos que se utilizam no RAV. Foi feito um estudo dos sistemas de RAV e das técnicas que a maioria dos sistemas utiliza em cada etapa que os conforma. Deu-se especial ênfase aos Modelos Ocultos de Markov, seus algoritmos de cálculo de probabilidades, de treinamento e de decodificação de estados, e sua aplicação nos sistemas de RAV. Foi realizado um estudo comparativo dos sistemas em hardware, produzidos por outros centros de pesquisa, identificando algumas das suas características mais relevantes. Foi implementado um modelo de software, descrito neste trabalho, utilizado para validar os algoritmos de RAV e auxiliar na especificação em hardware. Um conjunto de funções digitais implementadas em FPGA, necessárias para o desenvolvimento de sistemas de RAV é descrito. Foram realizadas algumas modificações nos algoritmos de RAV para facilitar a implementação digital dos mesmos. A conexão, entre as funções digitais projetadas, para a implementação de um sistema de reconhecimento de palavras isoladas é aqui apresentado. A implementação em FPGA da etapa de pré-processamento, que inclui a pré-ênfase, janelamento e extração de características, e a implementação da etapa de reconhecimento são apresentadas finalmente neste trabalho.

Avaliação dos parâmetros genéticos da população de arroz irrigado CNA 11 e da divergência genética entre os genitores

Os avanços nas práticas de manejo e no melhoramento das cultivares de arroz irrigado têm permitido consolidar o Rio Grande do Sul como maior produtor deste cereal no Brasil. A seleção recorrente é um método alternativo de melhoramento que permite a recombinação cíclica de genótipos selecionados em uma população geneticamente divergente. Os objetivos deste trabalho foram avaliar o potencial da população CNA 11 para fins de melhoramento para tolerância ao frio, estudar a divergência genética dos seus genitores e quantificar as alterações nas freqüências alélicas como resultado do processo de seleção. Para isso foram conduzidos dois ensaios de campo compostos de 140 famílias S0:2 derivadas da população CNA 11 e quatro cultivares testemunhas, no delineamento látice 12 x 12 e em dois locais: Cachoeirinha (RS) e Santa Vitória do Palmar (RS), onde foram avaliados dez caracteres fenotípicos. O DNA dos genitores da população CNA 11 e de 133 famílias S0:2 foi analisado com marcadores moleculares do tipo microssatélites. A população CNA 11 apresentou alto potencial para fins de melhoramento, com ampla variabilidade genética em todos os dez caracteres avaliados. Os caracteres estatura de planta, esterilidade de espiguetas e número de grãos por panícula apresentaram altas correlações genotípicas com rendimento de grãos, podendo ser usados como critérios de seleção indireta. A esterilidade de espiguetas mostrou ser um critério eficiente de seleção para identificação de genótipos de arroz com tolerância ao frio no estádio reprodutivo. Os genitores da população CNA 11 apresentaram ampla divergência genética e, de modo geral, as freqüências dos alelos de microssatélites característicos dos genótipos da subespécie índica aumentaram e as da subespécie japônica diminuíram à medida que a intensidade de seleção aumentou. As melhores famílias S0:2 mostraram maior similaridade genética com os genitores da subespécie índica.

Gerenciamento de cadeias de suprimento : formas organizacionais na cadeia da carne bovina no Rio Grande do Sul

O presente trabalho foi desenvolvido no âmbito da organização e gestão de cadeias de suprimentos. Especificamente trata da cadeia produtiva da carne bovina no Rio Grande do Sul, onde foram identificadas diferentes formas organizacionais adotadas pelos seus agentes. Estas iniciativas referem-se a maneiras diferenciadas de captar matéria-prima e também de comercializar a produção dentro da cadeia produtiva. São objeto de pesquisa as iniciativas desenvolvidas por grupos de produtores, por frigoríficos e por empresas varejistas para a produção de carne bovina. Partiu-se da identificação das diferentes formas de estruturação destes grupos organizados dentro da cadeia, e buscou-se investigar esta organização. Os objetivos foram identificar quais as motivações que levaram as empresas a adotar uma forma diferenciada de coordenação que não via mercado, que estratégias foram desenvolvidas e como é o relacionamento entre os agentes. Para subsidiar a análise, utilizou-se conceitos considerados fundamentais para a explicação do fenômeno observado, quais sejam, os conceitos de Cadeia Produtiva, de Economia dos Custos de Transação e de Gerenciamento de Cadeia de Suprimentos. A estratégia de pesquisa adotada foi o estudo de caso, especificamente o multicasos. Foram estudados oito iniciativas na cadeia da carne bovina, divididas em três grupos: 1) iniciativa dos produtores primários; 2) iniciativas dos frigoríficos; e 3) iniciativas de empresas varejistas. Os resultados obtidos demonstram a existência de três formas organizacionais diferenciadas de organização e gestão da cadeia de suprimentos de carne bovina no Rio Grande do Sul. Estas formas estão relacionadas aos três grupos de iniciativas estudadas, isto é, variam de acordo com o elo da cadeia que tomou a iniciativa de organização. os resultados indicam uma tendência de verticalização das atividades da cadeia no caso das iniciativas de produtores rurais; manutenção das transações de mercado nas iniciativas promovidas pelo varejo; e uma tentativa de estruturação da cadeia em uma forma intermediária nas iniciativas promovidas pela indústria frigorífica.

Estudos genéticos em milho sobre o caráter tolerância no encharcamento do solo

A introdução de culturas de sequeiro em solos de várzea é importante para o desenvolvimento da região sul do Brasil, uma vez que estas áreas estão sub aproveitadas com a cultura de arroz irrigado e a pecuária extensiva. O milho é uma alternativa para o melhor aproveitamento destas terras, logo o desenvolvimento de genótipos tolerantes ao encharcamento do solo é fundamental para viabilizar esta exploração. Neste sentido, os objetivos deste trabalho foram estudar a genética da tolerância ao encharcamento e identificar marcadores de DNA associados a esse caráter. O trabalho foi conduzido em casa de vegetação, sendo analisados genitores, híbridos F1 e populações segregantes provenientes de cruzamentos entre linhagens tolerantes e sensíveis ao encharcamento do solo. A análise molecular, através de marcadores de microssatélites, foi realizada com uma população F3, resultante do cruzamento entre os genótipos mais contrastantes para a tolerância ao encharcamento. A seleção dos marcadores obedeceu ao critério de amostrar todos os cromossomos, com preferência aos que estivessem ligados a genes pertencentes a rotas metabólicas envolvidas com a glicólise e a fermentação. Os genitores demonstraram a existência de variabilidade genética para os caracteres matéria seca de parte aérea (MSP) e matéria seca de raiz (MSR), sendo que os coeficientes de herdabilidades estimados foram elevados. Ambos os caracteres revelaram complexidade quanto ao número de genes envolvidos, onde a análise de QTL indicou a presença de pelo menos três locos envolvidos na manifestação da tolerância ao encharcamento. A ação gênica predominante foi a de dominância e o efeito materno foi pronunciado. Três marcadores explicaram conjuntamente 33,3% da variação para MSP e 19,9% para MSR, podendo ser úteis na seleção assistida para a tolerância ao encharcamento na fase de planta jovem em milho De maneira geral, a seleção fenotípica para MSP e MSR poderá ser uma alternativa eficiente na seleção de genótipos de milho com tolerância ao encharcamento do solo.

Formação das estruturas de coordenação nas cadeias de suprimentos : estudos de caso em cinco empresas gaúchas

As profundas transformações ocorridas no mundo, em especial a partir das últimas três décadas do século XX, têm tornado o processo de inovação mais incerto e custoso, levando as empresas a repensarem suas formas de organização, a serem mais criativas e flexíveis. A tese apresentada é a de que as empresas passaram a adotar estratégias mais colaborativas, evoluindo de uma forma organizacional individual para uma mais cooperativa, qualificando suas relações com clientes e, principalmente, com seus fornecedores. Entretanto, essa nova forma de relacionamento entre as empresas, fundamentada na interdependência dos agentes que compõem uma cadeia de suprimentos, implica a formação de uma estrutura de coordenação como alternativa ao mercado e à hierarquia, a estrutura de coordenação da cadeia de suprimentos. O objetivo principal desta tese é compreender o processo de formação destas estruturas de coordenação e definir suas principais características. Cinco estudos de caso foram realizados junto a diferentes cadeias de suprimentos de empresas gaúchas, sendo selecionadas empresas que adotam ações colaborativas, pressuposto assumido como fundamental para a existência destas estruturas de coordenação. As evidências da pesquisa permitem concluir que as cadeias, embora atuando com produtos diferentes, apresentam lógicas de funcionamento e características muito semelhantes, pois todas elas acabam construindo um patamar mínimo de condições que as tornam semelhantes, as denominadas características básicas da coordenação da cadeia de suprimentos, as quais são a própria essência desta estrutura de coordenação.

Cálculo da complexidade exata de algoritmos do tipo divisão-e-conquista através das equações características

A equação de complexidade de um algoritmo pode ser expressa em termos de uma equação de recorrência. A partir destas equações obtém-se uma expressão assintótica para a complexidade, provada por indução. Neste trabalho, propõem-se um esquema de solução de equações de recorrência usando equações características que são resolvidas através de um "software" de computação simbólica, resultando em uma expressão algébrica exata para a complexidade. O objetivo é obter uma forma geral de calcular a complexidade de um algoritmo desenvolvido pelo método Divisão-e-Conquista.