GAIA - Uma proposta de agente inteligente acoplado a algoritmos evolucionários para ajuste dinâmico de parâmetros através de conceitos de design inteligente e lógica fuzzy

Há muitos anos, técnicas de Computação Evolucionária vem sendo aplicadas com sucesso na solução dos mais variados tipos de problemas de otimização. Na constante procura pelo ótimo global e por uma melhor exploração da superfície de busca, as escolhas para ajustar estes métodos podem ser exponencialmente complexas e requerem uma grande quantidade de intervenção humana. Estes modelos tradicionais darwinianos apóiam-se fortemente em aleatoriedade e escolhas heurísticas que se mantém fixas durante toda a execução, sem que acompanhem a variabilidade dos indivíduos e as eventuais mudanças necessárias. Dadas estas questões, o trabalho introduz a combinação de aspectos da Teoria do Design Inteligente a uma abordagem hibrida de algoritmo evolucionário, através da implementação de um agente inteligente o qual, utilizando lógica fuzzy, monitora e controla dinamicamente a população e seis parâmetros definidos de uma dada execução, ajustando-os para cada situação encontrada durante a busca. Na avaliação das proposições foi construído um protótipo sobre a implementação de um algoritmo genético para o problema do caixeiro viajante simétrico aplicado ao cenário de distância por estradas entre as capitais brasileiras, o que permitiu realizar 580 testes, simulações e comparações entre diferentes configurações apresentadas e resultados de outras técnicas. A intervenção inteligente entrega resultados que, com sucesso em muitos aspectos, superam as implementações tradicionais e abrem um vasto espaço para novas pesquisas e estudos nos aqui chamados: “Algoritmos Evolucionários Híbridos Auto-Adaptáveis”, ou mesmo, “Algoritmos Evolucionários Não-Darwinianos”.

Estudo de algoritmos para classificação de séries temporais: uma aplicação em qualidade de energia elétrica

Aborda a classificação automática de faltas do tipo curto-circuito em linhas de transmissão. A maioria dos sistemas de transmissão possuem três fases (A, B e C). Por exemplo, um curto-circuito entre as fases A e B pode ser identicado como uma falta\AB". Considerando a possibilidade de um curto-circuito com a fase terra (T), a tarefa ao longo desse trabalho de classificar uma série temporal em uma das 11 faltas possíveis: AT, BT, CT, AB, AC, BC, ABC, ABT, ACT, BCT, ABCT. Estas faltas são responsáveis pela maioria dos distúrbios no sistema elétrico. Cada curto-circuito é representado por uma seqüência (série temporal) e ambos os tipos de classificação, on-line (para cada curto segmento extraído do sinal) e off-line (leva em consideração toda a seqüência), são investigados. Para evitar a atual falta de dados rotulados, o simulador Alternative Transient Program (ATP) é usado para criar uma base de dados rotulada e disponibilizada em domínio público. Alguns trabalhos na literatura não fazem distinção entre as faltas ABC e ABCT. Assim, resultados distinguindo esse dois tipos de faltas adotando técnicas de pré-processamento, diferentes front ends (por exemplo wavelets) e algoritmos de aprendizado (árvores de decisão e redes neurais) são apresentados. O custo computacional estimado durante o estágio de teste de alguns classificadores é investigado e a escolha dos parâmetros dos classificadores é feita a partir de uma seleção automática de modelo. Os resultados obtidos indicam que as árvores de decisão e as redes neurais apresentam melhores resultados quando comparados aos outros classificadores.

A história da matemática como metodologia de ensino da matemática: perspectivas epistemológicas e evolução de conceitos

Somos frequentemente tachados de uma população sem memória, não por não termos passado, isso seria absurdo sendo que nossa pátria é responsável por várias construções culturais e conquistas científico-tecnológicas. O problema reside no caráter de negligência que a maioria da população está habituada quando da conservação dos bons valores e saberes. Sendo assim, muitas atividades e procedimentos são tratados com descaso por esta parte da população. Não estamos tratando aqui apenas da população com pouco ou nenhum acesso à educação, mas das classes intelectualizadas que confiam na ciência como algo acabado e sem fundamentação histórica, uma vez que primam pelos resultados obtidos e não pelos meios de construção destes conhecimentos. É neste contexto que julgamos se justificar nossa asserção epistemológica. Possuímos o entendimento de que nada relacionado ao processo de ensino deve ser tratado sem uma formação conceitual paltada na sua história. Isto por acreditarmos que somente após um ato de reflexão sobre as ações praticadas no cotidiano acadêmico, podemos perceber as devidas relações incorporadas ao campo da consciência pessoal, social e cultural. Tendo incorporado tal ideal, sentimos a necessidade de respaldo no certame da Educação Matemática, mais especificamente em se tratando da defesa da História da Matemática como metodologia de ensino. Para tanto investigamos por meio de um questionário as posições quanto à educação, à história e à matemática de diversos professores da rede pública e particular de ensino. Os pensamentos destes professores foram de grande importância para moldar as formas com que abordaríamos nossa defesa da história como metodologia de ensino da matemática. Julgamos importante, ainda, explicitar nossa maneira de conceber a reflexão por meio da construção do conhecimento, sendo este tratado tanto em cunho filosófico como psicológico. A construção da dissertação não estaria completa se não discutíssemos as formas de percepção da história no decorrer dos tempos e a nossa concepção da história como metodologia de ensino. Por isso fizemo-lo, com a esperança de estarmos contribuindo para a melhoria da postura dos professores de matemática em sala de aula e da consciência de que devemos ter memória da construção de nossos saberes.

Uma proposta para ensinar os conceitos da análise combinatória e de probabilidade: uma aplicação do uso da história da matemática, como organizador prévio, e dos mapas conceituais

Discutimos, neste trabalho, uma proposta de utilização da história da matemática, como organizador prévio, para o ensino da análise combinatória e da probabilidade. Esse uso da história da matemática tem como objetivo desenvolver os conhecimentos subsunçores, presentes na estrutura cognitiva dos alunos, para que possa ocorrer, de forma significativa, a aprendizagem dos conceitos desses tópicos da matemática, e que serão ensinados, de modo mais detalhado, posteriormente, através dos mapas conceituais. Vale ressaltar que, a utilização dos organizadores prévios do conteúdo, assim como a teoria dos mapas conceituais, têm fundamentação teórica nos trabalhos sobre aprendizagem significativa, do psicólogo educacional David P. Ausubel.

A construção de conceitos relacionados com os movimentos Terra-Lua-Sol por alunos da E.J.A. à luz da teoria histórico-cultural

A construção de conceitos científicos no âmbito escolar ainda precisa ser melhor compreendida. No caso de conceitos relacionados à astronomia, as pesquisas ainda são escassas no Brasil, principalmente quando se trata da Educação de Jovens e Adultos (EJA). O presente estudo objetivou compreender, à luz da Teoria Histórico-Cultural, as formas através das quais estudantes da EJA constroem conceitos relacionados com os movimentos do sistema Terra-Lua-Sol, em suas interações com o professor e os colegas em sala de aula. A pesquisa foi realizada em uma turma do ensino médio da EJA da Escola de Aplicação da Universidade Federal do Pará. A turma era formada por 19 estudantes, com idades variando entre 16 e 37 anos. A coleta de informações foi feita durante um semestre letivo, inicialmente através de questionários. Eles continham perguntas abertas sobre a temática, a fim de investigar as concepções prévias dos estudantes. Posteriormente, as aulas em que o assunto foi ensinado foram gravadas em áudio e vídeo. Nestas aulas os alunos elaboraram individualmente e coletivamente explicações para a sucessão dia-noite na terra. Os grupos foram formados espontaneamente pelos alunos e, em seguida, foram recombinados pelo professor. Os registros foram transcritos e analisados microgeneticamente. As respostas dos estudantes ao questionamento inicial que tratava sobre a sucessão do dia e da noite na Terra foram categorizadas em quatro níveis A, B, C e D desde o mais afastado até o mais próximo do conceito escolar cientificamente aceito. Os resultados obtidos mostraram que 13 estudantes melhoram o perfil conceitual, pois migraram dos níveis A, B ou C para o nível D da categoria de respostas, ou seja, estes estudantes entendiam que a sucessão dianoite era decorrente do movimento de rotação da terra. Os outros seis estudantes, que já se encontravam no nível D, permaneceram nesse nível, porém melhoraram suas explicações em relação as suas respostas iniciais. Foram selecionados três estudantes para a análise microgenética dos percursos da construção de seus conhecimentos. Eles tinham suas respostas escritas iniciais classificadas nos níveis A ou B e durante suas interações com o professor e com os colegas incorporaram elementos do discurso científico, conseguindo elaborar explicações teóricas para o fenômeno observado. Os resultados ilustram diferentes mecanismos de ajuste da ajuda educacional oferecida pelo professor e pelos colegas, que salientam a importância de uma abordagem dialógica e do trabalho com diferentes formatos de grupos em sala de aula.

Otimização de controladores utilizando algoritmos genéticos para melhoria da capacidade de sobrevivência a afundamentos de tensão de aerogeradores de indução duplamente excitados

Na presente tese propõe-se uma metodologia de ajuste ótimo dos controladores do conversor interligado ao rotor de aerogeradores de indução duplamente excitados (DFIG), utilizando algoritmos genéticos (AG), com o objetivo de melhorar a segurança e a robustez do sistema elétrico de potência, permitindo que os aerogeradores DFIG participem da gestão técnica do sistema. Para garantir este objetivo, é utilizada uma estratégia de proteção do tipo “crow-bar” durante a falta, mantendo o conversor interligado ao rotor conectado à máquina. Imediatamente após a eliminação da falta, o “crow-bar” é desativado, e simultaneamente os controladores ótimos do conversor interligado ao rotor são acionados, previamente ajustados pelo AG, a fim de melhorar a capacidade de sobrevivência a afundamentos de tensão “ridethrough capability” e a margem de estabilidade global do sistema elétrico. Para validação da metodologia ótima desenvolvida foram realizadas simulações computacionais utilizando uma rede elétrica real, em três condições operacionais distintas.

Avaliação de desempenho de algoritmos de alocação de comprimento de onda em redes ópticas WDM

Neste trabalho estudamos alguns algoritmos de alocação de comprimento de onda em redes ópticas WDM (Wavelength Division Multiplexing). O objetivo para estudar os algoritmos de alocação first-fit, least-used e most-used está baseado na estratégia adotada para estudar o Problema RWA. A estratégia toma como base a visão geral do problema que envolve os algoritmos de roteamento e os algoritmos de alocação de comprimento de onda, e tendo como métrica principal para seus resultados a probabilidade de bloqueio. Este trabalho apresenta uma visão diferenciada para o problema e considera-se que a alocação de comprimentos de onda se sobrepõe, em importância, à ação de roteamento em redes ópticas. Essa percepção ocorre quando se analisa o problema RWA a partir do critério clássico usado no estabelecimento de uma rota: a escolha do caminho mais curto entre a origem e o destino. Apesar da identificação de um caminho mais curto, isso não garante, em redes ópticas, que ele será o utilizado, pois é necessário que haja para aquele caminho, um comprimento de onda adequado. Foi utilizada uma ferramenta de simulação para redes WDM denominada OWNS para realizar uma análise do problema RWA. Os resultados obtidos são apresentados graficamente e em uma das simulações observou-se uma forte tendência de queda na probabilidade de bloqueio e uma boa vazão no trafego da rede com isso possibilitando um aumento na capacidade de transmissão da rede. Por fim, este texto apresenta uma discussão sobre os diferenciais e limitações deste trabalho, e apresenta direcionamentos para investigações futuras neste campo de estudo.

Metodologia para o despacho de potência reativa visando o controle de tensão baseado em algoritmos genéticos

Este trabalho tem como objetivo apresentar um aplicativo para auxiliar no planejamento de sistemas elétricos, através de uma metodologia para controle de tensão e minimização das perdas, através da otimização da injeção de reativos, mantendo a tensão nos barramentos dentro de limites pré estabelecidos. A metodologia desenvolvida é baseada em um sistema hibrido, que utiliza inteligência computacional baseada em um algoritmo genético acoplado a um programa de fluxo de carga (ANAREDE), que interagem para produzir uma solução ótima. Os resultados obtidos mostram que a técnica baseada no algoritmo genético é bem adequada ao tipo de problema ora tratado referente a minimização de perdas reativas e a melhoria do perfil da tensão em redes elétricas, sendo este atualmente um problema crítico em parte do Sistema Interligado Nacional (SIN).

A aprendizagem de algoritmos: uma experiência no curso de Tecnologia em Informática do CEFET- PA

Esta pesquisa trata de uma experiência vivida com os alunos do curso de Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas do Centro Federal de Educação Tecnológica do Pará - CEFET sobre o aprendizado de algoritmos e programação. O presente estudo justifica-se pela relevância em se discutir a prática do profissional da área de informática que atua na educação profissional superior com o ensino de algoritmos. Embora haja concepções acerca dos obstáculos relacionados ao tema, há a necessidade de se investigar as dificuldades e fatores que contribuem com a aprendizagem de algoritmos e consequentemente de programação. Assim este trabalho se propõe a responder a seguinte questão? É possível melhorar o processo ensino-aprendizagem de algoritmos através da pedagogia de projetos? Com base nas observações levantadas, propomos e colocamos em prática um modelo de ensino baseado nesta pedagogia, com o objetivo de potencializar a compreensão de algoritmos. A metodologia adotada utilizou a pesquisa-ação no sentido de investigação colaborativa de observação na ação. Os fundamentos teóricos basearam-se na teoria de aprendizagem significativa de David Ausubel, nas propostas facilitadoras dessa aprendizagem por Postman e Weingartner, Marco Antônio Moreira e no Construcionismo de Papert. De um modo geral foram constatadas boas impressões com desenvolvimento do projeto especialmente por termos observado nos alunos maior motivação com a atividade de programação percebida pela autonomia e reflexão nas etapas de desenvolvimento do projeto.

Técnicas de otimização não-linear aplicada a algoritmos DSM

Esta dissertação apresenta os algoritmos considerados estado-da-arte para gerenciamento dinâmico de espectro (DSM). As técnicas de otimização utilizadas nos algoritmos DSM são abordadas e brevemente discutidas para melhor entendimento, descrição e comparação dos algoritmos. A análise comparativa entre os algoritmos foi realizada considerando o ganho em taxa (kbps) obtido em simulações. Para tanto, foi realizado em laboratório um conjunto de medições de função de transferência direta e de acoplamento, posteriormente utilizadas nas simulações dos algoritmos IWF, ISB e SCALE. Os resultados obtidos nas simulações através do uso das funções de transferência medidas mostraram melhor desempenho quando comparados aos demais resultados ao considerar funções de transferência obtidas a partir do padrão 1% pior caso, resultado este reflexo da aproximação 1% em que os pares apresentam maiores níveis de crosstalk em todas as frequências da função de transferência. Dentre os algoritmos comparados, o ISB e SCALE obtiveram desempenho semelhante em canais padronizados, ficando o IWF com o desempenho próximo ao SSM. No entanto, nas simulações em cenários com canais medidos, os três algoritmos tiveram ganhos muito próximo devido ao baixo nível de crosstalk.

Classificação de dados utilizando algoritmos genéticos e lógica difusa

Várias das técnicas tradicionais de Mineração de Dados têm sido aplicadas com êxito e outras esbarram em limitações, tanto no desempenho como na qualidade do conhecimento gerado. Pesquisas recentes têm demonstrado que as técnicas na área de IA, tais como Algoritmo Genético (AG) e Lógica Difusa (LD), podem ser utilizadas com sucesso. Nesta pesquisa o interesse é revisar algumas abordagens que utilizam AG em combinação com LD de forma híbrida para realizar busca em espaços grandes e complexos. Este trabalho apresenta o Algoritmo Genético (AG), utilizando Lógica Difusa, para a codificação, avaliação e reprodução dos cromossomos, buscando classificar dados através de regras extraídas de maneira automática com a evolução dos cromossomos. A Lógica Difusa é utilizada para deixar as regras mais claras e próximas da linguagem humana, utilizando representações lingüísticas para identificar dados contínuos.

Algoritmos culturais com abordagem memética e multipopulacional aplicados a problemas de otimização

Em muitos problemas de otimização há dificuldades em alcançar um resultado ótimo ou mesmo um resultado próximo ao valor ótimo em um tempo viável, principalmente quando se trabalha em grande escala. Por isso muitos desses problemas são abordados por heurísticas ou metaheurísticas que executam buscas por melhores soluções dentro do espaço de busca definido. Dentro da computação natural estão os Algoritmos Culturais e os Algoritmos Genéticos, que são considerados metaheurísticas evolutivas que se complementam devido ao mecanismo dual de herança cultura/genética. A proposta do presente trabalho é estudar e utilizar tais mecanismos acrescentando tanto heurísticas de busca local como multipopulações aplicados em problemas de otimização combinatória (caixeiro viajante e mochila), funções multimodais e em problemas restritos. Serão executados alguns experimentos para efetuar uma avaliação em relação ao desempenho desses mecanismos híbridos e multipopulacionais com outros mecanismos dispostos na literatura de acordo com cada problema de otimização aqui abordado.

Redução de ordem de modelos matemáticos lineares usando algoritmos genéticos

Nesta dissertação apresenta-se o problema de redução de ordem de modelos dinâmicos lineares, sob o ponto de vista de otimização via Algoritmos Genéticos. Uma função custo, obtida a partir da norma dos coeficientes do numerador da função de transferência do erro entre o modelo original e o reduzido, e minimizada por meio de um algoritmo genético, com consequente calculo dos parâmetros do modelo reduzido. O procedimento e aplicado em alguns exemplos que demonstram a validade da abordagem.

O ensino da filosofia como criação de conceitos

A presente dissertação objetiva analisar os desafios e contribuições da noção ‘criação de conceitos’ no pensamento de Gilles Deleuze para o ensino da filosofia. Apresentamos o ensino de filosofia no Brasil como um problema histórico e político, partindo dos pressupostos de que a instabilidade de inclusão e exclusão desse ensino foi o resultado dos interesses da ordem social vigente. Com a recente inserção da filosofia nos currículos de ensino das escolas de educação básica essa discussão passou a ser preocupação da comunidade filosófica, pelo fato de saber em que sentido o ensino da filosofia pode ser considerado o elemento da diferença na educação. Nesse sentido, procuramos mostrar outra via de conceber o ensino da filosofia, que é a proposta da filosofia como criação de conceitos da filosofia deleuzeana construindo um diálogo com o ensino da filosofia. Observamos que é um grande desafio para os professores de filosofia, construir a experiência da criação de conceitos em sala de aula, isso significa fazer do horizonte da repetição um ato de criação. No entanto, acreditamos que esse desafio nos permite pensar os problemas do momento atual e fazer dele a realização de algo novo para a educação e ao ensino da filosofia. Pensar o ensino da filosofia como criação de conceitos é fazer dos conteúdos, currículo e didática movimento de construção e desconstrução e, somente nessa direção podemos construir um novo aluno, uma nova aula, um novo professor e, por conseguinte, uma nova educação.

Comparação dos algoritmos C4.5 e MLP usados na avaliação da segurança dinâmica e no auxílio ao controle preventivo no contexto da estabilidade transitória de sistemas de potência

Esse trabalho compara os algoritmos C4.5 e MLP (do inglês “Multilayer Perceptron”) aplicados a avaliação de segurança dinâmica ou (DSA, do inglês “Dynamic Security Assessment”) e em projetos de controle preventivo, com foco na estabilidade transitória de sistemas elétricos de potência (SEPs). O C4.5 é um dos algoritmos da árvore de decisão ou (DT, do inglês “Decision Tree”) e a MLP é um dos membros da família das redes neurais artificiais (RNA). Ambos os algoritmos fornecem soluções para o problema da DSA em tempo real, identificando rapidamente quando um SEP está sujeito a uma perturbação crítica (curto-circuito, por exemplo) que pode levar para a instabilidade transitória. Além disso, o conhecimento obtido de ambas as técnicas, na forma de regras, pode ser utilizado em projetos de controle preventivo para restaurar a segurança do SEP contra perturbações críticas. Baseado na formação de base de dados com exaustivas simulações no domínio do tempo, algumas perturbações críticas específicas são tomadas como exemplo para comparar os algoritmos C4.5 e MLP empregadas a DSA e ao auxílio de ações preventivas. O estudo comparativo é testado no sistema elétrico “New England”. Nos estudos de caso, a base de dados é gerada por meio do programa PSTv3 (“Power System Toolbox”). As DTs e as RNAs são treinada e testadas usando o programa Rapidminer. Os resultados obtidos demonstram que os algoritmos C4.5 e MLP são promissores nas aplicações de DSA e em projetos de controle preventivo.