Modelo origen destino para estimar el flujo de tráfico usando algoritmos genéticos

En este trabajo se ha desarrollado un nuevo método basado en Inteligencia Artificial para resolver un problema del matriz origen-destino (O-D) aplicado al caso de una red de tráfico vehicular en la ciudad de Ambato. El método implementado, basado en algoritmos genéticos (AG), resuelve el problema de minimización asociado al problema de matriz O-D. Para validar la técnica, se ha utilizado una red vial correspondiente a la zona del Mercado Modelo en la ciudad de Ambato, que es una zona de alta congestión vehicular.

Algoritmos de otimização e o problema inverso aplicados à identificação de danos estruturais com o uso do MEF

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Civil e Ambiental, 2015.

Ordenação por translocação de genomas sem sinal utilizando algoritmos genéticos

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, Programa de Pós-Graducação em Informática, 2016.

Desarrollo de un agente 3D con uso de algoritmos evolutivos y minería de datos

En este Trabajo Fin de Grado se lleva a cabo la implementación de un mundo 3D a través del uso del entorno Unity en el se cual realizará el desarrollo de un agente 3D el cual interactúe con el entorno que le rodea. Para ello haremos uso de algoritmos relacionado con la inteligencia artificial así como aplicación de algoritmos relacionados con la minería de datos tales como redes neuronales basando su aprendizaje en algoritmos evolutivos o arboles de decisión, respectivamente. Así pues, el objetivo de este proyecto es la creación de un agente 3D el cual sea capaz de adaptarse al entorno que le rodea, siendo hostiles algunos de estos entornos. Habrá principalmente 2 entornos los cuales serán una ciudad donde el agente deberá recoger clientes en su rol de taxista y soltarlas reconociendo a través de una serie de variables que personas son de fiar y cuales no. El segundo entorno es una cancha de baloncesto donde el agente deberá aprender a lanzar a canasta y reconocer con qué estados meteorológicos es viable jugar.

O problema da supressão na protecção de informação confidencial: formalizações e algoritmos.

Doutoramento em Matemática Aplicada à Economia e à Gestão.

Algoritmos construtivos para treino de redes neuronais b-spline

Dissertação de mest. em Engenharia de Sistemas e Computação - Área de Sistemas de Controlo, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Univ.do Algarve, 2001

Estudo e implementação de algoritmos inteligentes para detecção e classificação de falhas na medição de gás natural

This master dissertation presents the study and implementation of inteligent algorithms to monitor the measurement of sensors involved in natural gas custody transfer processes. To create these algoritmhs Artificial Neural Networks are investigated because they have some particular properties, such as: learning, adaptation, prediction. A neural predictor is developed to reproduce the sensor output dynamic behavior, in such a way that its output is compared to the real sensor output. A recurrent neural network is used for this purpose, because of its ability to deal with dynamic information. The real sensor output and the estimated predictor output work as the basis for the creation of possible sensor fault detection and diagnosis strategies. Two competitive neural network architectures are investigated and their capabilities are used to classify different kinds of faults. The prediction algorithm and the fault detection classification strategies, as well as the obtained results, are presented

Algoritmos de reconstrucción de superficies 3D para modelaje antropométrico

Los protocolos de medición antropométrica se caracterizan por la profusión de medidas discretas o localizadas, en un intento para caracterizar completamente la forma corporal del sujeto -- Dichos protocolos se utilizan intensivamente en campos como medicina deportiva, forense y/o reconstructiva, diseño de prótesis, ergonomía, en la confección de prendas, accesorios, etc -- Con el avance de algoritmos de recuperación de formas a partir de muestreos (digitalizaciones) la caracterización antropométrica se ha alterado significativamente -- El articulo presente muestra el proceso de caracterización digital de forma corpórea, incluyendo los protocolos de medición sobre el sujeto, el ambiente computacional - DigitLAB- (desarrollado en el CII-CAD-CAM-CG de la Universidad EAFIT) para recuperación de superficies, hasta los modelos geométricos finales -- Se presentan comparaciones de los resultados obtenidos con DigitLAB y con paquetes comerciales de recuperación de forma 3D -- Los resultados de DigitLAB resultan superiores, debido principalmente al hecho de que este toma ventaja de los patrones de las digitalizaciones (planares de contacto, por rejilla de pixels - range images -, etc.) y provee módulos de tratamiento geométrico - estadístico de los datos para poder aplicar efectivamente los algoritmos de recuperación de forma -- Se presenta un caso de estudio dirigido a la industria de la confección, y otros efectuados sobre conjuntos de prueba comunes en el ámbito científico para la homologación de algoritmos

Aplicaciones de los modelos de predicción bio-inspirados en la administración

Las organizaciones y sus entornos son sistemas complejos. Tales sistemas son difíciles de comprender y predecir. Pese a ello, la predicción es una tarea fundamental para la gestión empresarial y para la toma de decisiones que implica siempre un riesgo. Los métodos clásicos de predicción (entre los cuales están: la regresión lineal, la Autoregresive Moving Average y el exponential smoothing) establecen supuestos como la linealidad, la estabilidad para ser matemática y computacionalmente tratables. Por diferentes medios, sin embargo, se han demostrado las limitaciones de tales métodos. Pues bien, en las últimas décadas nuevos métodos de predicción han surgido con el fin de abarcar la complejidad de los sistemas organizacionales y sus entornos, antes que evitarla. Entre ellos, los más promisorios son los métodos de predicción bio-inspirados (ej. redes neuronales, algoritmos genéticos /evolutivos y sistemas inmunes artificiales). Este artículo pretende establecer un estado situacional de las aplicaciones actuales y potenciales de los métodos bio-inspirados de predicción en la administración.

Algoritmos diagnósticos de tuberculose em PVHA, com Teste Rápido Molecular (TRM-TB) [slides]

Algoritmos diagnósticos de tuberculose para pessoas vivendo com HIV/AIDS com o teste rápido molecular para tuberculose (TRM-TB).

Avaliação de técnicas de classificação digital de imagens landsat em diferentes padrões de cobertura da terra em Rondônia

Remotely sensed imagery has been widely used for land use/cover classification thanks to the periodic data acquisition and the widespread use of digital image processing systems offering a wide range of classification algorithms. The aim of this work was to evaluate some of the most commonly used supervised and unsupervised classification algorithms under different landscape patterns found in Rondônia, including (1) areas of mid-size farms, (2) fish-bone settlements and (3) a gradient of forest and Cerrado (Brazilian savannah). Comparison with a reference map based on the kappa statistics resulted in good to superior indicators (best results - K-means: k=0.68; k=0.77; k=0.64 and MaxVer: k=0.71; k=0.89; k=0.70 respectively for three areas mentioned). Results show that choosing a specific algorithm requires to take into account both its capacity to discriminate among various spectral signatures under different landscape patterns as well as a cost/benefit analysis considering the different steps performed by the operator performing a land cover/use map. it is suggested that a more systematic assessment of several options of implementation of a specific project is needed prior to beginning a land use/cover mapping job.