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).

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”.

Desempenho de híbridos experimentais de couve brócolos do tipo cabeça única em condições de verão tropical

Pós-graduação em Agronomia (Horticultura) - FCA

Investigação de estratégias de controle digital para regulação de velocidade e emulação da dinâmica de turbinas hidráulicas, com implementação e testes experimentais em uma micromáquina de 10 KVA

Devido não ser comum o estudo de sistemas de potência em plantas reais como usinas hidrelétricas por causa dos riscos e custos que envolvem sua operação, dá-se preferência pela realização computacional de modelos matemáticos desse tipo de planta na resolução de problemas, desenvolvimento de novas tecnologias e formação de recursos humanos. No entanto, modelos realizados computacionalmente não proveem a experiência, visual, auditiva e tátil que um modelo físico real pode oferecer. Portanto, neste trabalho, apresenta-se a descrição e a modelagem de um sistema de geração em escala reduzida de 10kVA, que é um sistema físico real, composto por um motor CC, um gerador síncrono e transformadores, chamado também de sistema micromáquina, o qual faz parte da infraestrutura do Laboratório de Engenharia Elétrica da UFPA. Para este sistema, por intermédio deste trabalho de mestrado e do trabalho de mestrado de Moraes (2011), foram desenvolvido subsistemas eletrônicos e computacionais de acionamento, automação e controle para operá-lo de forma segura resultando em uma excelente plataforma didática para dar suporte às pesquisas em dinâmica e controle de sistemas de potência, bem como o desenvolvimento de trabalhos acadêmicos e de ensino. Nesse mesmo contexto, é apresentada uma proposta de técnica de emulação de turbina hidráulica, tendo como base o controle de potência aplicado ao motor CC do sistema micromáquina. Tal técnica foi desenvolvida principalmente com o propósito de dar suporte ao estudo e desenvolvimento de técnicas de regulação de velocidade de turbinas hidráulicas. Consequentemente, também é apresenta uma proposta de um regulador de velocidade digital para turbinas hidráulicas baseado na estrutura canônica RST de controle digital, cujos parâmetros são projetados por duas técnicas de projeto estudadas neste trabalho: o método de alocação polinomial de polos e o projeto de compensadores por atraso de fase pelo método de resposta em frequência para sistemas discretos. Logo para comprovar a eficácia das ferramentas de hardware, software e teóricas desenvolvidas neste trabalho, resultados de experimentos realizados no sistema micromáquina são apresentados e analisados.

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.

Avaliação dos marcadores de injúria miocárdica induzida pela exposição ao metilmercúrio em modelos experimentais de primatas do novo mundo (Cebus Apella)

Este estudo teve como objetivo analisar os efeitos dos mecanismos de injúria celular que produzem lesão no coração do macaco Cebus apella expostos durante 120 dias consecutivos com doses diárias de 1,5 mg de metilHg, através de alterações detectadas no marcador bioquímico de lesão miocárdica CK-MB, nos achados histopatológicos assim como pela técnica de imuno-marcação de células apoptóticas. Para tanto foram relacionados os perfis séricos da CK-MB, CK total, AST, ALT, uréia, creatinina e bilirrubina total com os achados histopatológicos e imunohistoquímicos no processo de acometimento do músculo cardíaco durante a exposição ao metilHg, comparando com o grupo controle. O método utilizado para dosagem e análise das substâncias bioquímicas séricas e para a dosagem de mercúrio no sangue foi o cinético ultravioleta e espectrometria de absorção atômica, respectivamente; para análise histopatológica utilizou-se a técnica de Hematoxilina Eosina e para detecção dos perfis apoptóticos o método APOPTAG. Foram obtidas consideráveis informações que permitem correlacionar as alterações bioquímicas, histopatológicas e os perfis apoptóticos ao mecanismo do acometimento cardíaco nos três animais expostos ao metilHg comparando-os com o grupo controle. Verificou-se que de todas as substâncias bioquímicas analisadas, houve apenas acentuado aumento sérico da enzima CK-MB, enquanto que na histopatologia observou-se lesão celular reversível por acúmulo de água nos três órgãos analisados (coração, fígado e rim). Destaca-se também a observação de uma nítida marcação células apoptóticas no tecido cardíaco, hepático e renal dos animais expostos, evidenciando-se maior número de células positivas nas células dos túbulos renais, ressaltando que não se observou infiltrado inflamatório em torno destes elementos descritos em nenhum dos tecidos analisados e ausência das referidas lesões nos tecidos dos três animais controle. Concluiu-se que a enzima CK-MB, a degeneração hidrópica e o mecanismo de apoptose podem ser indicadores de lesão miocárdica na exposição aguda ao metilHg, cuja etiopatogenia pode estar relacionada a descompensação mitocondrial pelo comprometimento maciço na bomba de Na+ / K+ e Ca++. Fazendo-se necessário um maior aporte de estudos experimentais que venham esclarecer com precisão a etiopatogenia, o mecanismo de agressão e injúria celular em indivíduos expostos a doses tóxicas de metilHg.

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.

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.

Técnica de controle preditivo baseado em modelo aplicada ao controle de tensão de um gerador síncrono - resultados experimentais

Neste trabalho serão apresentados os resultados da avaliação experimental de uma metodologia de controle digital preditivo auto-ajustavel aplicada ao controle de tensão de um sistema de geração de energia de escala reduzida. Um estimador recursivo baseado no conhecido método de mínimos quadrados é utilizado na etapa de identificação do controlador preditivo proposto. A etapa de cálculo da lei de controle é realizada com o algoritmo Generalized Predictive Controller (GPC). A avaliação experimental foi realizada com testes de resposta ao degrau e rastreamento aplicados em diferentes condições operacionais do sistema de potência estudado. Para fins de comparação, também serão apresentados os resultados da avaliação de um controlador auto-ajustável que utiliza o método de alocação de pólos para a síntese do sinal de controle e três controladores digitais com parâmetros fixos.

Otimização de cobertura, consumo de energia, roteamento e agregação de dados em rede de sensores sem fio utilizando algoritmos genéticos e lógica fuzzy

As Redes de Sensores Sem Fio possuem capacidades limitadas de processamento, armazenamento, comunicação (largura de banda) e fonte de energia, além de possuírem características e requisitos básicos de uma RSSF como: necessidade de se auto-organizar, comunicação com difusão de curto alcance e roteamento com múltiplos saltos. Neste trabalho é proposto uma ferramenta que otimize o posicionamento e os pacotes entregues através do uso de Algoritmo Genético (AG). Para solucionar o problema de roteamento que melhore o consumo de energia e maximize a agregação de dados é proposto a utilização de lógica fuzzy no protocolo de roteamento Ad hoc Ondemand Distance Vector (AODV). Esta customização é intitulada AODV – Fuzzy for Wireless Sensor Networks (AODV-FWSN). Os resultados mostram que a solução proposta é eficiente e consegue prolongar a vida útil da RSSF e melhorar a taxa de entrega de dados quando comparado com soluções similares.

Modelos equivalentes de parques eólicos usando algoritmos genéticos

Esta dissertação apresenta uma metodologia baseada em algoritmo genético (AG) para determinar modelos dinâmicos equivalentes de parques eólicos com geradores de indução em gaiola de esquilo ( GIGE) e geradores de indução duplamente alimentados ( GIDA), apresentando parâmetros elétricos e mecânicos distintos. A técnica se baseia em uma formulação multiobjetiva solucionada por um AG para minimizar os erros quadráticos das potências ativa e reativa entre modelo de um único gerador equivalente e o modelo do parque eólico investigado. A influência do modelo equivalente do parque eólico no comportamento dinâmico dos geradores síncronos é também investigada por meio do método proposto. A abordagem é testada em um parque eólico de 10MW composto por quatro turbinas eólicas ( 2x2MW e 2x3MW), consistindo alternadamente de geradores GIGE e GIDA interligados a uma barra infinita e posteriormente a rede elétrica do IEEE 14 barras. Os resultados obtidos pelo uso do modelo dinâmico detalhado para a representação do parque eólico são comparados aos do modelo equivalente proposto para avaliar a precisão e o custo computacional do modelo proposto.