44 resultados para Algoritmo evolucionário


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In questa tesi viene presentato un nuovo metaeuristico per la risoluzione del Traveling Salesman Problem (TSP) simmetrico. Tale metodo, detto algoritmo bionomico, è una variante dell'algoritmo genetico che usa un metodo innovativo di generazione del parents set. Nella tesi vengono proposti diversi metodi di crossover specifici per il TSP ma che possono essere facilmente estesi per altri problemi di ottimizzazione combinatoria. Tali metodi sono stati sperimentati su un insieme di problemi test, i risultati computazionali mostrano l'efficienza dei metodi proposti. In particolare uno dei metodi domina gli altri sia per la miglior qualità delle soluzioni prodotte che per il minor tempo di calcolo impiegato.

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Gli obiettivi dell'elaborato sono lo studio e la programmazione di un algoritmo di controllo di temperatura per le superfici termosaldanti di macchine per il packaging (confezionatrici in film a file multiple) prodotte dal committente, OMAG srl. L'algoritmo è implementato tramite il software SoMachineMotion v.4.2, prodotto da Schneider Electrics spa. Il controllo è di tipo in anello chiuso in retroazione, con temocoppie e resistenze di riscaldamento con modulazione PWM. Ci si è inizialmente occupati di testare su banco prova varie tipologie di regolatori: a relay, a isteresi, a ricerca diretta del duty cycle, TBH, con approccio misto TBH/integratore di Clegg, PID. I diversi metodi di regolazione sono stati valutati sulla base di una serie di metri di giudizio (precisione dell'inseguimento, prestazioni statiche e dinamiche, flessibilità, peso computazionale, facilità implementativa), pesati secondo i requisiti imposti dal committente. Le metodologie selezionate sono state PID e TBH/Clegg integrator; quest'ultima ha dato risultati assai soddisfacenti, pur essendo un metodo monoparametrico. Si sono quindi studiate diverse modalità per la taratura del regolatore PID, in particolare: tuning in anello chiuso con metodo a relay per la fase di pretuning, algoritmo di Nelder-Mead, per la ricerca diretta continua dei valori che minimizzano l'errore integrale, per un selftuning adattivo. Si è infine proceduto ad implementare le soluzioni individuate in un software robusto, che rispetti gli standard del settore e si sono inoltre sviluppate una serie di funzionalità aggiuntive, quali: modulazione software PWM, preriscaldamento, handling errori/warning, filtraggio segnali in/out. Si è addizionalmente sviluppato un modello matematico predittivo dell'evoluzione del sistema, che potrebbe servire, in un futuro sviluppo, come base per un controllo model-based in cascata al controllo in retroazione studiato.

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La tesi tratta i concetti fondamentali della teoria delle tabelle di Young e l'algoritmo di Robinson-Schensted. Nella prima parte si trovano le definizioni preliminari e le 2 operazioni principali definite sulle tabelle di Young. Si definiscono i prodotti tra tabelle. Si fornisce la definizione di parola associata ad una tabella e si introduce la definizione di knuth-equivalenza per le parole. Nella seconda parte della tesi si introduce l'algoritmo di Robinson-Schensted con con relativa corrispondenza di Robinson-Schensted-Knuth. Si danno anche risultati relativi alle sottosequenze crescenti massime di una parola; e risultati relativi alle tabelle associate alle permutazioni.

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L’HTA rappresenta un valido strumento per operare un’analisi dell’impatto clinico,economico e organizzativo di apparecchiature sempre più tecnologicamente sofisticate.Il SIC si inserisce nella valutazione multidisciplinare con le metodologie dell’HTA garantendo appropriatezza e aggiornamento del patrimonio tecnologico per rendere più efficiente l’erogazione delle prestazioni sanitarie.L’HTA dalla valutazione dei bisogni analizza l’applicabilità clinica.Un SIC deve essere in grado di elaborare dati tecnici,gestionali e clinici mediante il software di gestione della manutenzione del parco macchine che nel caso dell’AOSP BO è TMS che gestisce tutte le fasi del ciclo di vita di un’apparecchiatura biomedica.Il ruolo strategico del SIC prevede la programmazione degli investimenti e la valutazione rigorosa nella scelta del rinnovo tecnologico (urgente o programmato) o del potenziamento del parco tecnologico.L’algoritmo analizzato va a individuare diverse categorie di apparecchiature del Sant’Orsola e valuta modello per modello se e quanto risulta efficiente dopo un’attenta analisi il loro trasferimento all’interno del nuovo Polo Cardio Toraco Vascolare inaugurato il 14 dicembre 2015,determinando così un eventuale rinnovo tecnologico,aggiornamento,fuori uso o mantenimento in vita della strumentazione in esame.Le fasi dell’algoritmo finalizzato alla definizione dei recuperi delle apparecchiature medicali nell’ambito dei progetti di riqualificazione tecnologica sono: 1.Normativo (rispondenza a prescrizioni generali relative alla sicurezza e verifiche particolari.Si definisce anche un’analisi dei rischi). 2.Funzionale (si analizzano su TMS l’età dell’apparecchiatura,i tempi di disservizio,il numero e la frequenza delle azioni di manutenzione, le parti consumabili). 3.Economico (costi degli interventi e mantenimento dell'apparecchiatura, spese relative ai pezzi di ricambio o materiale deperibile,contratto di assistenza). 4.Prestazionale (valutazione dello stato del sistema in toto).

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In questa tesi si è realizzato un nuovo algoritmo di "Landing Detection",il quale utilizza i dati rilevati dall’accelerometro e dal giroscopio, situati all’interno dell’IMU (Inertial Measurement Unit), e i segnali PWM inviati ad i motori, rappresentati dai livelli dei canali di radiocomunicazione (RC).

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L'attività di tesi è stata svolta presso la divisione System Ceramics della società System Group S.p.A. di Fiorano Modenese (MO) che si occupa dello sviluppo di soluzioni per l'industria ceramica, tra cui la decorazione delle piastrelle. Tipicamente nelle industrie ceramiche la movimentazione dei pezzi è effettuata tramite nastro trasportatore e durante il trasporto i pezzi possono subire leggeri movimenti. Se il pezzo non viene allineato alla stampante prima della fase di decorazione la stampa risulta disallineata e vi possono essere alcune zone non stampate lungo i bordi del pezzo. Perciò prima di procedere con la decorazione è fondamentale correggere il disallineamento. La soluzione più comune è installare delle guide all'ingresso del sistema di decorazione. Oltre a non consentire un’alta precisione, questa soluzione si dimostra inadatta nel caso la decorazione venga applicata in fasi successive da stampanti diverse. Il reparto di ricerca e sviluppo di System Ceramics ha quindi ideato una soluzione diversa e innovativa seguendo l'approccio inverso: allineare la grafica via software a ogni pezzo in base alla sua disposizione, invece che intervenire fisicamente modificandone la posizione. Il nuovo processo di stampa basato sull'allineamento software della grafica consiste nel ricavare inizialmente la disposizione di ogni piastrella utilizzando un sistema di visione artificiale posizionato sul nastro prima della stampante. Successivamente la grafica viene elaborata in base alla disposizione del pezzo ed applicata una volta che il pezzo arriva presso la zona di stampa. L'attività di tesi si è focalizzata sulla fase di rotazione della grafica ed è consistita nello studio e nell’ottimizzazione del prototipo di applicazione esistente al fine di ridurne i tempi di esecuzione. Il prototipo infatti, sebbene funzionante, ha un tempo di esecuzione così elevato da risultare incompatibile con la velocità di produzione adottata dalle industrie ceramiche.

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Caratteristiche hardware di un rover terrestre (progetto SHERPA). Implementazione tramite il framework ROS di un algoritmo di alto livello di navigazione autonoma basato su due possibili algoritmi di basso livello: LOS (Lightweight Object Streaming developed by BlueBotics) o Navigation Stack. Sviluppo di una Control Ground Station (Java) basata su: protocollo SSH2 oppure sfruttando la libreria LOS.

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L’Image Labeling è una tecnica che si occupa di assegnare ad ogni pixel di un’immagine un valore, chiamato label (etichetta), in base a determinate caratteristiche dei punti vicini. Lo scopo del labeling è di semplificare e/o modificare la rappresentazione delle immagini al fine di ottenere qualcosa di più significativo e facile da analizzare.

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Implementazione sequenziale e parallela dell'algoritmo Evolution Constructed feature per il riconoscimento di oggetti in immagini. Analisi dei risultati ottenuti dall'algoritmo tramite la precision e la recall. Confronto dei tempi di esecuzione delle due versioni dell'algoritmo al fine di valutare gli effettivi guadagni ottenuti tramite la parallelizzazione.

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Nell'elaborato viene introdotto l'ambito della Computer Vision e come l'algoritmo SIFT si inserisce nel suo panorama. Viene inoltre descritto SIFT stesso, le varie fasi di cui si compone e un'applicazione al problema dell'object recognition. Infine viene presentata un'implementazione di SIFT in linguaggio Python creata per ottenere un'applicazione didattica interattiva e vengono mostrati esempi di questa applicazione.

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La misurazione del gradiente pressorio venoso (HVPG) viene utilizzata per diagnosticare la gravità della malattia del fegato ma si tratta di una pratica invasiva e che non può essere effettuata in tutti i pazienti. Per questo motivo sono state studiate nuove metodiche per riuscire ad analizzare la cirrosi, una tra le quali l’indagine ecografica. Un progetto in fase di svolgimento (progetto CLEVER) è stato avviato per riuscire a sviluppare, validare e trasferire nella pratica clinica un nuovo sistema basato sull'analisi di immagini ecografiche con mezzo di contrasto al fine di valutare la gravità della degenerazione della rete vascolare causata dalla cirrosi. L'obiettivo principale della ricerca è quello di sviluppare uno strumento completamente automatico per l'analisi in tempo reale della rete vascolare del fegato in grado di valutare la connettività vascolare e quantificare il grado di squilibrio della rete.

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La tesi presenta un'attività di ottimizzazione per forme di dirigibili non convenzionali al fine di esaltarne alcune prestazioni. Il loop di ottimizzazione implementato comporta il disegno automatico in ambiente CAD del dirigibile, il salvataggio in formato STL, la elaborazione del modello al fine di ridurre il numero di triangoli della mesh, la valutazione delle masse aggiunte della configurazione, la stima approssimata dell'aerodinamica del dirigibile, ed infine il calcolo della prestazione di interesse. Questa tesi presenta inoltre la descrizione di un codice di ottimizzazione euristica (Particle Swarm Optimization) che viene messo in loop con il precedente ciclo di calcolo, e un caso di studio per dimostrare la funzionalità della metodologia.

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In questa tesi è descritto il lavoro svolto presso un'azienda informatica locale, allo scopo di ricerca ed implementazione di un algoritmo per individuare ed offuscare i volti presenti all'interno di video di e-learning in ambito industriale, al fine di garantire la privacy degli operai presenti. Tale algoritmo sarebbe stato poi da includere in un modulo software da inserire all'interno di un applicazione web già esistente per la gestione di questi video. Si è ricercata una soluzione ad hoc considerando le caratteristiche particolare del problema in questione, studiando le principali tecniche della Computer Vision per comprendere meglio quale strada percorrere. Si è deciso quindi di implementare un algoritmo di Blob Tracking basato sul colore.

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Dato il recente avvento delle tecnologie NGS, in grado di sequenziare interi genomi umani in tempi e costi ridotti, la capacità di estrarre informazioni dai dati ha un ruolo fondamentale per lo sviluppo della ricerca. Attualmente i problemi computazionali connessi a tali analisi rientrano nel topic dei Big Data, con databases contenenti svariati tipi di dati sperimentali di dimensione sempre più ampia. Questo lavoro di tesi si occupa dell'implementazione e del benchmarking dell'algoritmo QDANet PRO, sviluppato dal gruppo di Biofisica dell'Università di Bologna: il metodo consente l'elaborazione di dati ad alta dimensionalità per l'estrazione di una Signature a bassa dimensionalità di features con un'elevata performance di classificazione, mediante una pipeline d'analisi che comprende algoritmi di dimensionality reduction. Il metodo è generalizzabile anche all'analisi di dati non biologici, ma caratterizzati comunque da un elevato volume e complessità, fattori tipici dei Big Data. L'algoritmo QDANet PRO, valutando la performance di tutte le possibili coppie di features, ne stima il potere discriminante utilizzando un Naive Bayes Quadratic Classifier per poi determinarne il ranking. Una volta selezionata una soglia di performance, viene costruito un network delle features, da cui vengono determinate le componenti connesse. Ogni sottografo viene analizzato separatamente e ridotto mediante metodi basati sulla teoria dei networks fino all'estrapolazione della Signature finale. Il metodo, già precedentemente testato su alcuni datasets disponibili al gruppo di ricerca con riscontri positivi, è stato messo a confronto con i risultati ottenuti su databases omici disponibili in letteratura, i quali costituiscono un riferimento nel settore, e con algoritmi già esistenti che svolgono simili compiti. Per la riduzione dei tempi computazionali l'algoritmo è stato implementato in linguaggio C++ su HPC, con la parallelizzazione mediante librerie OpenMP delle parti più critiche.