Software baseado em rede neural artificial desenvolvido por meio de algoritmo genético para a classificação morfológica de blastocistos bovinos

Pós-graduação em Biociências - FCLAS

Um algoritmo de busca tabu para problemas de localização não capacitados

In this work, a tabu search algorithm for solving uncapacitated location problems is presented. The uncapacitated location problem is a classic problem of localization and occurs in many practical situations. The problem consists in determining in a network, at the minimum possible cost, the better localization, in a network, for the installation of facilities in order to attend the customers' associated demands, at the minimum possible cost. One admits that there exists a cost associated with the opening of a facility and a cost of attendance of each customer by any open facilities. In the particular case of the uncapacitated location problem there is no capacity limitation to attend the customers’ demands. There are some parameters in the algorithm that influence the solution’s quality. These parameters were tested and optimal values for them were obtained. The results show that the proposed algorithm is able to find the optimal solution for all small tested problems keeping the compromise between solution’s quality and computational time. However, to solve bigger problems, the structure of the algorithm must be changed in its structure. The implemented algorithm is integrated to a computational platform for solution of logistic problems

Algoritmo de resolução de EDO de primeira ordem com implementação em HTML

This work presents a theoretical study of ordinary differential equations of first order directed so as to provide basis for the development of an educational software that helps students and researchers confronted with this issue. The algorithm was developed in HTML language in to that the results provide a website that allows the audience to access the software anywhere which has internet connection

Implementação do algoritmo de Newman para identificação de comunidades em placas gráficas

Communities are present on physical, chemical and biological systems and their identification is fundamental for the comprehension of the behavior of these systems. Recently, available data related to complex networks have grown exponentially, demanding more computational power. The Graphical Processing Unit (GPU) is a cost effective alternative suitable for this purpose. We investigate the convenience of this for network science by proposing a GPU based implementation of Newman community detection algorithm. We showed that the processing time of matrix multiplications of GPUs grow slower than CPUs in relation to the matrix size. It was proven, thus, that GPU processing power is a viable solution for community dentification simulation that demand high computational power. Our implementation was tested on an integrated biological network for the bacterium Escherichia coli

Scout no futsal: o que os números mostram sobre o jogo

Nos últimos tempos o futsal tem se desenvolvido muito rapidamente, modificando seu caráter amador e aumentando o número de participantes e de país que o praticam. Essas mudanças têm causado melhoras nas ações técnicas e táticas dos jogadores, além de aumento na rapidez do raciocínio para a tomada de decisão, além da forma física (necessidade de uma capacidade aeróbica e de uma massa muscular desenvolvidas para a melhora do desempenho em quadra). Um dos responsáveis pelo desenvolvimento do futsal foram os avanços na tecnologia que através de ferramentas específicas facilitam e auxiliam na evolução da equipe no decorrer dos treinamentos e jogos. Desta forma, as equipes conseguem controlar os aspectos técnicos, táticos, físicos e psicológicos que ocorrem com a equipe, podendo obter dados quantitativos e qualitativos que ajudam a alcançar melhor performance dos atletas e da equipe. Um exemplo destas ferramentas é o “scout”, o qual se mostra um instrumento viável para uma avaliação técnica e tática de uma equipe. Através desta ferramenta pode-se avaliar detalhes importantes do jogo como o número de finalizações (eficiência do ataque), local de finalização, número de desarmes, passes certos e errados, tanto da sua equipe como também da equipe adversária. Com isso, com o auxilio do “scout” independentemente da tecnologia que se utilize, mais avançadas como softwares específicos ou menos sofisticadas como planilhas de anotações, consegue-se além de realizar uma avaliação individual da condição técnica do atleta também analisar os sistemas de defesa e ataque de uma equipe.Assim, o objetivo deste estudo foi de verificar e comparar a relação de acerto e erro das ações de passe, desarme e finalização apresentado pelas equipes vencedoras e as perdedoras de partidas de futsal, vislumbrando...(Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo)

Aplicação do algoritmo Rough Sets em um Data Warehouse

This Project aims to develop methods for data classification in a Data Warehouse for decision-making purposes. We also have as another goal the reduction of an attribute set in a Data Warehouse, in which a given reduced set is capable of keeping the same properties of the original one. Once we achieve a reduced set, we have a smaller computational cost of processing, we are able to identify non-relevant attributes to certain kinds of situations, and finally we are also able to recognize patterns in the database that will help us to take decisions. In order to achieve these main objectives, it will be implemented the Rough Sets algorithm. We chose PostgreSQL as our data base management system due to its efficiency, consolidation and finally, it’s an open-source system (free distribution)

Uma proposta de resolução para problemas de roteirização de veículos baseada no algoritmo genético

The vehicle routing problem is to nd a better route to meet a set of customers who are geographically dispersed using vehicles that are a central repository to which they return after serving customers. These customers have a demand that must be met. Such problems have a wide practical application among them we can mention: school transport, distribution of newspapers, garbage collection, among others. Because it is a classic problem as NP-hard, these problems have aroused interest in the search for viable methods of resolution. In this paper we use the Genetic Algorithm as a resolution

Busca quântica de dados XML usando algoritmo de Grover

This paper presents a quantum search algorithm implementation with small modifications. The algorithm idea is to be hybrid, capable to run on classical systems and quantum systems. We present the concepts of quantum search and introduced a pseudo-framework able to generate code for classical computers (C++) and quantum computers (QCL). The algorithms were submitted to simulations, which resulted in a comparative study of the operation of Grover’s algorithm on both systems, carrying out searches in a mass of data in XML format files. As a result, we see very similar numbers between classical and quantum systems, this creates an expectation that the search in real quantum computers is much more efficient.

Algoritmo híbrido neural-imuno aplicado ao diagnóstico de distúrbios de tensão em sistemas de distribuição de energia elétrica

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Algoritmo tabu search especializado para o problema de planejamento da expansao de sistemas de transmissão

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Otimização da operação de sistemas de distribuição radiais usando um algoritmo genético especializado

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Implementação do algoritmo de treinamento do classificador floresta de caminhos ótimos em GPU

Técnicas de reconhecimento de padrões tem como principal objetivo classificar um conjunto de amostras, sendo o processo de aprendizado a fase de maior consumo de tempo. O problema pode piorar em ferramentas de classificação interativas, o que pode ser inaceitável para grandes bases de dados. Um exemplo de classificador é o baseado em Floresta de Caminhos Ótimos [8] - OPF. Dado que muitos trabalhos tem sido orientados à implementação de algoritmos de reconhecimento de padrões em ambiente General Purpose Graphics Processing Unit - GPGPU, o presente estudo objetivou a implementação da etapa de treinamento do classificador Floresta de Caminhos Ótimos em CUDA, visando aumentar a sua eficiência. A otimização do classificador em CUDA demonstrou uma fase de treinamento mais rápida que a versão original.

Utilização de um algoritmo de caminho mínimo no processo de recolhimento do palhiço da cana-de-açúcar

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Resolução do problema de fluxo de potência ótimo pela meta-heurística algoritmo dos fogos de artifício de busca dinâmica com mutação de covariância

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS