Comparison between deterministic and meta-heuristic methods applied to ancillary services dispatch

This paper proposes two meta-heuristics (Genetic Algorithm and Evolutionary Particle Swarm Optimization) for solving a 15 bid-based case of Ancillary Services Dispatch in an Electricity Market. A Linear Programming approach is also included for comparison purposes. A test case based on the dispatch of Regulation Down, Regulation Up, Spinning Reserve and Non-Spinning Reserve services is used to demonstrate that the use of meta-heuristics is suitable for solving this kind of optimization problem. Faster execution times and lower computational resources requirements are the most relevant advantages of the used meta-heuristics when compared with the Linear Programming approach.

Collective intelligence on dynamic manufacturing scheduling optimization

Swarm Intelligence (SI) is a growing research field of Artificial Intelligence (AI). SI is the general term for several computational techniques which use ideas and get inspiration from the social behaviours of insects and of other animals. This paper presents hybridization and combination of different AI approaches, like Bio-Inspired Techniques (BIT), Multi-Agent systems (MAS) and Machine Learning Techniques (ML T). The resulting system is applied to the problem of jobs scheduling to machines on dynamic manufacturing environments.

The usefulness of ultrasound in the classification of chronic liver disease

Chronic Liver Disease is a progressive, most of the time asymptomatic, and potentially fatal disease. In this paper, a semi-automatic procedure to stage this disease is proposed based on ultrasound liver images, clinical and laboratorial data. In the core of the algorithm two classifiers are used: a k nearest neighbor and a Support Vector Machine, with different kernels. The classifiers were trained with the proposed multi-modal feature set and the results obtained were compared with the laboratorial and clinical feature set. The results showed that using ultrasound based features, in association with laboratorial and clinical features, improve the classification accuracy. The support vector machine, polynomial kernel, outperformed the others classifiers in every class studied. For the Normal class we achieved 100% accuracy, for the chronic hepatitis with cirrhosis 73.08%, for compensated cirrhosis 59.26% and for decompensated cirrhosis 91.67%.

Diffuse liver disease classification from ultrasound surface characterization, clinical and laboratorial data

In this work liver contour is semi-automatically segmented and quantified in order to help the identification and diagnosis of diffuse liver disease. The features extracted from the liver contour are jointly used with clinical and laboratorial data in the staging process. The classification results of a support vector machine, a Bayesian and a k-nearest neighbor classifier are compared. A population of 88 patients at five different stages of diffuse liver disease and a leave-one-out cross-validation strategy are used in the classification process. The best results are obtained using the k-nearest neighbor classifier, with an overall accuracy of 80.68%. The good performance of the proposed method shows a reliable indicator that can improve the information in the staging of diffuse liver disease.

Fatty liver characterization and classification by ultrasound

Steatosis, also known as fatty liver, corresponds to an abnormal retention of lipids within the hepatic cells and reflects an impairment of the normal processes of synthesis and elimination of fat. Several causes may lead to this condition, namely obesity, diabetes, or alcoholism. In this paper an automatic classification algorithm is proposed for the diagnosis of the liver steatosis from ultrasound images. The features are selected in order to catch the same characteristics used by the physicians in the diagnosis of the disease based on visual inspection of the ultrasound images. The algorithm, designed in a Bayesian framework, computes two images: i) a despeckled one, containing the anatomic and echogenic information of the liver, and ii) an image containing only the speckle used to compute the textural features. These images are computed from the estimated RF signal generated by the ultrasound probe where the dynamic range compression performed by the equipment is taken into account. A Bayes classifier, trained with data manually classified by expert clinicians and used as ground truth, reaches an overall accuracy of 95% and a 100% of sensitivity. The main novelties of the method are the estimations of the RF and speckle images which make it possible to accurately compute textural features of the liver parenchyma relevant for the diagnosis.

Sobrevivência: jogo interactivo para estudo de arquitecturas de agentes autónomos

Trabalho de projeto para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática e de Computadores

Biblioteca de navegação autónoma baseada em campos de potencial

Trabalho de Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática e de Computadores

Clustering and selecting categorical features

In data clustering, the problem of selecting the subset of most relevant features from the data has been an active research topic. Feature selection for clustering is a challenging task due to the absence of class labels for guiding the search for relevant features. Most methods proposed for this goal are focused on numerical data. In this work, we propose an approach for clustering and selecting categorical features simultaneously. We assume that the data originate from a finite mixture of multinomial distributions and implement an integrated expectation-maximization (EM) algorithm that estimates all the parameters of the model and selects the subset of relevant features simultaneously. The results obtained on synthetic data illustrate the performance of the proposed approach. An application to real data, referred to official statistics, shows its usefulness.

Sistema pericial para suporte à decisão na alocação de recursos de emergência

O panorama atual da emergência e socorro de primeira linha em Portugal, carateriza-se por uma grande aposta ao longo dos últimos anos num incremento contínuo da qualidade e da eficiência que estes serviços prestam às populações locais. Com vista à prossecução do objetivo de melhoria contínua dos serviços, foram realizados ao longo dos últimos anos investimentos avultados ao nível dos recursos técnicos e ao nível da contratação e formação de recursos humanos altamente qualificados. Atualmente as instituições que prestam socorro e emergência de primeira linha estão bem dotadas ao nível físico e ao nível humano dos recursos necessários para fazerem face aos mais diversos tipos de ocorrências. Contudo, ao nível dos sistemas de informação de apoio à emergência e socorro de primeira linha, verifica-se uma inadequação (e por vezes inexistência) de sistemas informáticos capazes de suportar convenientemente o atual contexto de exigência e complexidade da emergência e socorro. Foi feita ao longo dos últimos anos, uma forte aposta na melhoria dos recursos físicos e dos recursos humanos encarregues da resposta àsemergência de primeira linha, mas descurou-se a área da gestão e análise da informação sobre as ocorrências, assim como, o delinear de possíveis estratégias de prevenção que uma análise sistematizada da informação sobre as ocorrências possibilita. Nas instituições de emergência e socorro de primeira linha em Portugal (bombeiros, proteção civil municipal, PSP, GNR, polícia municipal), prevalecem ainda hoje os sistemas informáticos apenas para o registo das ocorrências à posteriori e a total inexistência de sistemas de registo de informação e de apoio à decisão na alocação de recursos que operem em tempo real. A generalidade dos sistemas informáticos atualmente existentes nas instituições são unicamente de sistemas de backoffice, que não aproveitam a todas as potencialidades da informação operacional neles armazenada. Verificou-se também, que a geo-localização por via informática dos recursos físicos e de pontos de interesse relevantes em situações críticas é inexistente a este nível. Neste contexto, consideramos ser possível e importante alinhar o nível dos sistemas informáticos das instituições encarregues da emergência e socorro de primeira linha, com o nível dos recursos físicos e humanos que já dispõem atualmente. Dado que a emergência e socorro de primeira linha é um domínio claramente elegível para a aplicação de tecnologias provenientes dos domínios da inteligência artificial (nomeadamente sistemas periciais para apoio à decisão) e da geo-localização, decidimos no âmbito desta tese desenvolver um sistema informático capaz de colmatar muitas das lacunas por nós identificadas ao nível dos sistemas informáticos destas instituições. Pretendemos colocar as suas plataformas informáticas num nível similar ao dos seus recursos físicos e humanos. Assim, foram por nós identificadas duas áreas chave onde a implementação de sistemas informáticos adequados às reais necessidades das instituições podem ter um impacto muito proporcionar uma melhor gestão e otimização dos recursos físicos e humanos. As duas áreas chave por nós identificadas são o suporte à decisão na alocação dos recursos físicos e a geolocalização dos recursos físicos, das ocorrências e dos pontos de interesse. Procurando fornecer uma resposta válida e adequada a estas duas necessidades prementes, foi desenvolvido no âmbito desta tese o sistema CRITICAL DECISIONS. O sistema CRITICAL DECISIONS incorpora um conjunto de funcionalidades típicas de um sistema pericial, para o apoio na decisão de alocação de recursos físicos às ocorrências. A inferência automática dos recursos físicos, assenta num conjunto de regra de inferência armazenadas numa base de conhecimento, em constante crescimento e atualização, com base nas respostas bem sucedidas a ocorrências passadas. Para suprimir as carências aos nível da geo-localização dos recursos físicos, das ocorrências e dos pontos de interesse, o sistema CRITICAL DECISIONS incorpora também um conjunto de funcionalidades de geo-localização. Estas permitem a geo-localização de todos os recursos físicos da instituição, a geo-localização dos locais e as áreas das várias ocorrências, assim como, dos vários tipos de pontos de interesse. O sistema CRITICAL DECISIONS visa ainda suprimir um conjunto de outras carências por nós identificadas, ao nível da gestão documental (planos de emergência, plantas dos edifícios) , da comunicação, da partilha de informação entre as instituições de socorro e emergência locais, da contabilização dos tempos de serviço, entre outros. O sistema CRITICAL DECISIONS é o culminar de um esforço colaborativo e contínuo com várias instituições, responsáveis pela emergência e socorro de primeira linha a nível local. Esperamos com o sistema CRITICAL DECISIONS, dotar estas instituições de uma plataforma informática atual, inovadora, evolutiva, com baixos custos de implementação e de operação, capaz de proporcionar melhorias contínuas e significativas ao nível da qualidade da resposta às ocorrências, das capacidades de prevenção e de uma melhor otimização de todos os tipos de recursos que têm ao dispor.

Controlo e optimização de sistemas AVAC recorrendo a técnicas de inteligência artificial

Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Mecânica

Crossing genetic and swarm intelligence algorithms to generate logic circuits

Genetic Algorithms (GAs) are adaptive heuristic search algorithm based on the evolutionary ideas of natural selection and genetic. The basic concept of GAs is designed to simulate processes in natural system necessary for evolution, specifically those that follow the principles first laid down by Charles Darwin of survival of the fittest. On the other hand, Particle swarm optimization (PSO) is a population based stochastic optimization technique inspired by social behavior of bird flocking or fish schooling. PSO shares many similarities with evolutionary computation techniques such as GAs. The system is initialized with a population of random solutions and searches for optima by updating generations. However, unlike GA, PSO has no evolution operators such as crossover and mutation. In PSO, the potential solutions, called particles, fly through the problem space by following the current optimum particles. PSO is attractive because there are few parameters to adjust. This paper presents hybridization between a GA algorithm and a PSO algorithm (crossing the two algorithms). The resulting algorithm is applied to the synthesis of combinational logic circuits. With this combination is possible to take advantage of the best features of each particular algorithm.

Uso de Interfaces Cérebro-computador na comunicação de pessoas com Síndrome de Encarceramento

Os avanços nas Interfaces Cérebro-máquina, resultantes dos avanços no tratamento de sinal e da inteligência artificial, estão a permitir-nos aceder à atividade cerebral, descodificá-la, e usála para comandar dispositivos, sejam eles braços artificiais ou computadores. Isto é muito mais importante quando os utilizadores são pessoas que perderam a capacidade de comunicar, embora mantenham as suas capacidades cognitivas intactas. O caso mais extremo desta situação é o das pessoas afetadas pela Síndrome de Encarceramento. Este trabalho pretende contribuir para a melhoria da qualidade de vida das pessoas afetadas por esta síndrome, disponibilizando-lhes um meio de comunicação adaptado às suas limitações. É essencialmente um estudo de usabilidade aplicada a um tipo de utilizador extremamente diminuído na sua capacidade de interação. Nesta investigação começamos por compreender a Síndrome de Encarceramento e as limitações e capacidades das pessoas afetadas por ela. Abordamos a neuroplasticidade, o que é, e em que medida é importante para a utilização das Interfaces Cérebro-máquina. Analisamos o funcionamento destas interfaces, e os fundamentos científicos que o suportam. Finalmente, com todo este conhecimento em mãos, investigamos e desenvolvemos métodos que nos permitissem otimizar as limitadas capacidades do utilizador na sua interação com o sistema, minimizando o esforço e maximizando o desempenho. Foi para o efeito desenhado e implementado um protótipo que nos permitisse validar as soluções encontradas.

Argumentation as Distributed Belief Revision: Conflict Resolution in Decentralised Multi-agent Systems

Decentralised co-operative multi-agent systems are computational systems where conflicts are frequent due to the nature of the represented knowledge. Negotiation methodologies, in this case argumentation based negotiation methodologies, were developed and applied to solve unforeseeable and, therefore, unavoidable conflicts. The supporting computational model is a distributed belief revision system where argumentation plays the decisive role of revision. The distributed belief revision system detects, isolates and solves, whenever possible, the identified conflicts. The detection and isolation of the conflicts is automatically performed by the distributed consistency mechanism and the resolution of the conflict, or belief revision, is achieved via argumentation. We propose and describe two argumentation protocols intended to solve different types of identified information conflicts: context dependent and context independent conflicts. While the protocol for context dependent conflicts generates new consensual alternatives, the latter chooses to adopt the soundest, strongest argument presented. The paper shows the suitability of using argumentation as a distributed decentralised belief revision protocol to solve unavoidable conflicts.

Solving Conflicting Beliefs with a Distributed Belief Revision Approach

The ability to solve conflicting beliefs is crucial for multi- agent systems where the information is dynamic, incomplete and dis- tributed over a group of autonomous agents. The proposed distributed belief revision approach consists of a distributed truth maintenance sy- stem and a set of autonomous belief revision methodologies. The agents have partial views and, frequently, hold disparate beliefs which are au- tomatically detected by system’s reason maintenance mechanism. The nature of these conflicts is dynamic and requires adequate methodolo- gies for conflict resolution. The two types of conflicting beliefs addressed in this paper are Context Dependent and Context Independent Conflicts which result, in the first case, from the assignment, by different agents, of opposite belief statuses to the same belief, and, in the latter case, from holding contradictory distinct beliefs. The belief revision methodology for solving Context Independent Con- flicts is, basically, a selection process based on the assessment of the cre- dibility of the opposing belief statuses. The belief revision methodology for solving Context Dependent Conflicts is, essentially, a search process for a consensual alternative based on a “next best” relaxation strategy.

Intelligent Distributed Environmental Decision Support System

This article discusses the development of an Intelligent Distributed Environmental Decision Support System, built upon the association of a Multi-agent Belief Revision System with a Geographical Information System (GIS). The inherent multidisciplinary features of the involved expertises in the field of environmental management, the need to define clear policies that allow the synthesis of divergent perspectives, its systematic application, and the reduction of the costs and time that result from this integration, are the main reasons that motivate the proposal of this project. This paper is organised in two parts: in the first part we present and discuss the developed Distributed Belief Revision Test-bed — DiBeRT; in the second part we analyse its application to the environmental decision support domain, with special emphasis on the interface with a GIS.