1000 resultados para Algoritmo genético multi-objectivo


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O diagnóstico prénatal (DPN) tem consequências assistenciais. psicológicas e económicas,sendo importante avaliar o custo beneficio para cada população. Com este objectivo foi feito um estudo prospectivo longitudinal e discriminativo na população referenciada à Maternidade Dr. Alfredo da Costa por risco genético subdividida em dois grupos, o grupo 1 em que foi feita técnica de DPN em tempo adequado e o grupo 2 em que não foi feito DPN ou foi feito em tempo inadequado. Foram estudadas as características gerais, indicações de referência e consequência do diagnóstico. Conclui-se que as indicações postas são adequadas permitindo o diagnóstico duma anomalia em 17% dos casos. O nível sócio económico e a multiparidade intervêm na adequabilidade da solicitação diagnóstica. Em relação às consequências diagnósticas houve um maior número de interrupções médicas de gravidez (IMG) no grupo 1 e um maior número de anomalias nos recém-nascidos do grupo 2.

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Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Química e Bioquímica

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Nesta dissertação é realizado o estudo de um motor em disco polifásico com armadura convencional e rotor que pode ser convencional, em alumínio, ou composto por material supercondutor de alta temperatura multi‐semente. O motor com o rotor em alumínio apresenta um comportamento assíncrono bem definido, baseado na lei geral de indução de eletromotrizes no induzido. Contudo, ao ser mergulhado em azoto líquido, evidencia melhores características eléctricas, tanto do induzido como do indutor, mesmo que o núcleo ferromagnético convencional possa exibir degradação magnética. O motor com o rotor SAT exibe um comportamento distinto, evidenciando ambos os regimes síncrono e assíncrono estáveis. O regime síncrono fica caracterizado pelo fenómeno de aprisionamento de campo, que garante que o rotor gire síncrono com o campo girante do estator. Em regime assíncrono, para um determinado valor de binário resistente aplicado superior ao electromagnético máximo desenvolvido pelo motor, o fenómeno de escoamento de campo está presente, sendo o binário electromagnético motor reforçado por um binário extra de perdas de carácter resistivo desenvolvidas no rotor devido à interacção da densidade de corrente a campos eléctricos que se estabelecem no rotor. Neste caso, o fenómeno de escoamento de campo não é devido a forças de Lorentz que se definem na matriz de Abrikosov, mas sim devido a esta ser “puxada” pelo campo girante do estator, ficando a matriz a deslizar sobre o rotor. De modo a obter as características dos sistemas electromecânicos em estudo é realizada uma análise teórica, baseada na teoria convencional das máquinas eléctricas, com o objectivo de compreender alguns dos fenómenos do motor de fluxo axial, e uma análise baseada num programa comercial de elementos finitos onde o fenómeno da supercondutividade é simulado com base na relação entre o campo elétrico e a densidade de corrente pela lei da potenciação (E‐J power law). O ensaio dos motores referidos é realizado para comparar ambos os sistemas e de realçar o princípio de funcionamento e as características mais relevantes de cada um. Da análise realizada é desenvolvido um modelo que caracteriza o funcionamento da máquina com o rotor com SAT.

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Dissertação de mestrado integrado em Engenharia Eletrónica Industrial e de Computadores

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Los solventes orgánicos son sustancias químicas que por sus propiedades físico-químicas son fácilmente inhalados o absorbidos por la piel, pueden causar daños de diversa índole en la salud. En Colombia existen normas que contemplan las medidas de protección, sin embargo persiste la informalidad en el sector de pintores de autos, por lo cual los trabajadores expuestos, a largo plazo pueden ver afectada su salud. En este estudio se analizó la relación entre individuos expuestos laboralmente a los solventes orgánicos versus no expuestos con respecto a la longitud de sus telómeros y formación de fragilidades. Se emplearon muestras de sangre extraídas por venopunción, recolectada en dos tubos: uno con Heparina, destinado al cultivo de linfocitos, para obtener cromosomas metafásicos y evaluar en ellos la presencia de fragilidades; el otro tubo con EDTA, fue empleado para la extracción de ADN y se utilizó para obtener los valores de longitud telomérica mediante la técnica de PCR cuantitativa. Los análisis estadísticos se realizaron aplicando la prueba de rangos de Wilcoxon, en el caso de la presencia de fragilidades se analizó la razón No.Fragilidades/No.Metafases, aplicando el método de Wilcoxon se encontró que existe diferencia estadísticamente significativa entre expuestos y no expuestos (p = 0,036), en donde los expuestos presentan mayor frecuencia de fragilidades. Por otra parte el valor relativo de longitud telomérica del grupo de expuestos fue mayor que el observado en el grupo de no expuestos, esta diferencia fue estadísticamente significativa (Wilcoxon, p = 0.002).

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Muchas de las nuevas aplicaciones emergentes de Internet tales como TV sobre Internet, Radio sobre Internet,Video Streamming multi-punto, entre otras, necesitan los siguientes requerimientos de recursos: ancho de banda consumido, retardo extremo-a-extremo, tasa de paquetes perdidos, etc. Por lo anterior, es necesario formular una propuesta que especifique y provea para este tipo de aplicaciones los recursos necesarios para su buen funcionamiento. En esta tesis, proponemos un esquema de ingeniería de tráfico multi-objetivo a través del uso de diferentes árboles de distribución para muchos flujos multicast. En este caso, estamos usando la aproximación de múltiples caminos para cada nodo egreso y de esta forma obtener la aproximación de múltiples árboles y a través de esta forma crear diferentes árboles multicast. Sin embargo, nuestra propuesta resuelve la fracción de la división del tráfico a través de múltiples árboles. La propuesta puede ser aplicada en redes MPLS estableciendo rutas explícitas en eventos multicast. En primera instancia, el objetivo es combinar los siguientes objetivos ponderados dentro de una métrica agregada: máxima utilización de los enlaces, cantidad de saltos, el ancho de banda total consumido y el retardo total extremo-a-extremo. Nosotros hemos formulado esta función multi-objetivo (modelo MHDB-S) y los resultados obtenidos muestran que varios objetivos ponderados son reducidos y la máxima utilización de los enlaces es minimizada. El problema es NP-duro, por lo tanto, un algoritmo es propuesto para optimizar los diferentes objetivos. El comportamiento que obtuvimos usando este algoritmo es similar al que obtuvimos con el modelo. Normalmente, durante la transmisión multicast los nodos egresos pueden salir o entrar del árbol y por esta razón en esta tesis proponemos un esquema de ingeniería de tráfico multi-objetivo usando diferentes árboles para grupos multicast dinámicos. (en el cual los nodos egresos pueden cambiar durante el tiempo de vida de la conexión). Si un árbol multicast es recomputado desde el principio, esto podría consumir un tiempo considerable de CPU y además todas las comuicaciones que están usando el árbol multicast serán temporalmente interrumpida. Para aliviar estos inconvenientes, proponemos un modelo de optimización (modelo dinámico MHDB-D) que utilice los árboles multicast previamente computados (modelo estático MHDB-S) adicionando nuevos nodos egreso. Usando el método de la suma ponderada para resolver el modelo analítico, no necesariamente es correcto, porque es posible tener un espacio de solución no convexo y por esta razón algunas soluciones pueden no ser encontradas. Adicionalmente, otros tipos de objetivos fueron encontrados en diferentes trabajos de investigación. Por las razones mencionadas anteriormente, un nuevo modelo llamado GMM es propuesto y para dar solución a este problema un nuevo algoritmo usando Algoritmos Evolutivos Multi-Objetivos es propuesto. Este algoritmo esta inspirado por el algoritmo Strength Pareto Evolutionary Algorithm (SPEA). Para dar una solución al caso dinámico con este modelo generalizado, nosotros hemos propuesto un nuevo modelo dinámico y una solución computacional usando Breadth First Search (BFS) probabilístico. Finalmente, para evaluar nuestro esquema de optimización propuesto, ejecutamos diferentes pruebas y simulaciones. Las principales contribuciones de esta tesis son la taxonomía, los modelos de optimización multi-objetivo para los casos estático y dinámico en transmisiones multicast (MHDB-S y MHDB-D), los algoritmos para dar solución computacional a los modelos. Finalmente, los modelos generalizados también para los casos estático y dinámico (GMM y GMM Dinámico) y las propuestas computacionales para dar slución usando MOEA y BFS probabilístico.

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This work addresses issues related to analysis and development of multivariable predictive controllers based on bilinear multi-models. Linear Generalized Predictive Control (GPC) monovariable and multivariable is shown, and highlighted its properties, key features and applications in industry. Bilinear GPC, the basis for the development of this thesis, is presented by the time-step quasilinearization approach. Some results are presented using this controller in order to show its best performance when compared to linear GPC, since the bilinear models represent better the dynamics of certain processes. Time-step quasilinearization, due to the fact that it is an approximation, causes a prediction error, which limits the performance of this controller when prediction horizon increases. Due to its prediction error, Bilinear GPC with iterative compensation is shown in order to minimize this error, seeking a better performance than the classic Bilinear GPC. Results of iterative compensation algorithm are shown. The use of multi-model is discussed in this thesis, in order to correct the deficiency of controllers based on single model, when they are applied in cases with large operation ranges. Methods of measuring the distance between models, also called metrics, are the main contribution of this thesis. Several application results in simulated distillation columns, which are close enough to actual behaviour of them, are made, and the results have shown satisfactory

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We propose a new paradigm for collective learning in multi-agent systems (MAS) as a solution to the problem in which several agents acting over the same environment must learn how to perform tasks, simultaneously, based on feedbacks given by each one of the other agents. We introduce the proposed paradigm in the form of a reinforcement learning algorithm, nominating it as reinforcement learning with influence values. While learning by rewards, each agent evaluates the relation between the current state and/or action executed at this state (actual believe) together with the reward obtained after all agents that are interacting perform their actions. The reward is a result of the interference of others. The agent considers the opinions of all its colleagues in order to attempt to change the values of its states and/or actions. The idea is that the system, as a whole, must reach an equilibrium, where all agents get satisfied with the obtained results. This means that the values of the state/actions pairs match the reward obtained by each agent. This dynamical way of setting the values for states and/or actions makes this new reinforcement learning paradigm the first to include, naturally, the fact that the presence of other agents in the environment turns it a dynamical model. As a direct result, we implicitly include the internal state, the actions and the rewards obtained by all the other agents in the internal state of each agent. This makes our proposal the first complete solution to the conceptual problem that rises when applying reinforcement learning in multi-agent systems, which is caused by the difference existent between the environment and agent models. With basis on the proposed model, we create the IVQ-learning algorithm that is exhaustive tested in repetitive games with two, three and four agents and in stochastic games that need cooperation and in games that need collaboration. This algorithm shows to be a good option for obtaining solutions that guarantee convergence to the Nash optimum equilibrium in cooperative problems. Experiments performed clear shows that the proposed paradigm is theoretical and experimentally superior to the traditional approaches. Yet, with the creation of this new paradigm the set of reinforcement learning applications in MAS grows up. That is, besides the possibility of applying the algorithm in traditional learning problems in MAS, as for example coordination of tasks in multi-robot systems, it is possible to apply reinforcement learning in problems that are essentially collaborative

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The seismic method is of extreme importance in geophysics. Mainly associated with oil exploration, this line of research focuses most of all investment in this area. The acquisition, processing and interpretation of seismic data are the parts that instantiate a seismic study. Seismic processing in particular is focused on the imaging that represents the geological structures in subsurface. Seismic processing has evolved significantly in recent decades due to the demands of the oil industry, and also due to the technological advances of hardware that achieved higher storage and digital information processing capabilities, which enabled the development of more sophisticated processing algorithms such as the ones that use of parallel architectures. One of the most important steps in seismic processing is imaging. Migration of seismic data is one of the techniques used for imaging, with the goal of obtaining a seismic section image that represents the geological structures the most accurately and faithfully as possible. The result of migration is a 2D or 3D image which it is possible to identify faults and salt domes among other structures of interest, such as potential hydrocarbon reservoirs. However, a migration fulfilled with quality and accuracy may be a long time consuming process, due to the mathematical algorithm heuristics and the extensive amount of data inputs and outputs involved in this process, which may take days, weeks and even months of uninterrupted execution on the supercomputers, representing large computational and financial costs, that could derail the implementation of these methods. Aiming at performance improvement, this work conducted the core parallelization of a Reverse Time Migration (RTM) algorithm, using the parallel programming model Open Multi-Processing (OpenMP), due to the large computational effort required by this migration technique. Furthermore, analyzes such as speedup, efficiency were performed, and ultimately, the identification of the algorithmic scalability degree with respect to the technological advancement expected by future processors

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O objetivo deste trabalho foi estimar os ganhos genéticos de um teste de progênies de seringueira para a produção de borracha seca e, com base no maior tamanho efetivo populacional e maior ganho genético, obter os melhores indivíduos. Foram utilizadas 30 progênies de meios-irmãos, provenientes de sementes de polinização mista - alogamia e autogamia - de testes clonais no Estado de São Paulo. Utilizou-se o delineamento experimental de blocos ao acaso, com 30 tratamentos (progênies), 3 repetições e parcelas lineares de 10 plantas, em um espaçamento de 3x3 m, o que totalizou 900 plantas úteis. Aos três anos, o perímetro, a 50 cm do solo (PA50), e a produção de borracha seca (PBS) foram avaliadas por meio do teste precoce de produção Hamaker Morris-Mann (HMM). As variáveis foram analisadas pelo método de modelo linear misto, via procedimento REML/BLUP, em progênies com sistema reprodutivo misto e taxa de autofecundação de 22%. A identificação dos 20 melhores indivíduos quanto à PBS e ao PA50 proporcionou ganho genético de 67,96 e 16,48%, respectivamente, e um coeficiente de endogamia de aproximadamente 2,82%. O teste de progênies proporciona produção de sementes com melhor valor genético, grande variabilidade e baixa endogamia

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This work seeks to propose and evaluate a change to the Ant Colony Optimization based on the results of experiments performed on the problem of Selective Ride Robot (PRS, a new problem, also proposed in this paper. Four metaheuristics are implemented, GRASP, VNS and two versions of Ant Colony Optimization, and their results are analyzed by running the algorithms over 32 instances created during this work. The metaheuristics also have their results compared to an exact approach. The results show that the algorithm implemented using the GRASP metaheuristic show good results. The version of the multicolony ant colony algorithm, proposed and evaluated in this work, shows the best results

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Pós-graduação em Genética e Melhoramento Animal - FCAV

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE