Diseño del controlador ”fuzzy” de un robot autónomo, a través de algoritmos genéticos

Creació d’un sistema format per un algoritme genètic que permeti dissenyar de forma automática, les dades dels valors lingüístics d’un controlador fuzzy, per a un robot amb tracció diferencial. Les dades que s’han d’obtenir han de donar-li al robot, la capacitat d’arribar a un destí, evitant els obstacles que vagi trobant al llarg del camí

Optimización y aproximación al problema de la regresión simbólica a través de Straight Line Programs (SLP's) y algoritmos genéticos : Entrenamiento genético de SLP's

El problema de la regresión simbólica consiste en el aprendizaje, a partir de un conjunto muestra de datos obtenidos experimentalmente, de una función desconocida. Los métodos evolutivos han demostrado su eficiencia en la resolución de instancias de dicho problema. En este proyecto se propone una nueva estrategia evolutiva, a través de algoritmos genéticos, basada en una nueva estructura de datos denominada Straight Line Program (SLP) y que representa en este caso expresiones simbólicas. A partir de un SLP universal, que depende de una serie de parámetros cuya especialización proporciona SLP's concretos del espacio de búsqueda, la estrategia trata de encontrar los parámetros óptimos para que el SLP universal represente la función que mejor se aproxime al conjunto de puntos muestra. De manera conceptual, este proyecto consiste en un entrenamiento genético del SLP universal, utilizando los puntos muestra como conjunto de entrenamiento, para resolver el problema de la regresión simbólica.

Aplicação de algoritmos genéticos na seleção de variáveis em espectroscopia no infravermelho médio: determinação simultânea de glicose, maltose e frutose

Genetic algorithm was used for variable selection in simultaneous determination of mixtures of glucose, maltose and fructose by mid infrared spectroscopy. Different models, using partial least squares (PLS) and multiple linear regression (MLR) with and without data pre-processing, were used. Based on the results obtained, it was verified that a simpler model (multiple linear regression with variable selection by genetic algorithm) produces results comparable to more complex methods (partial least squares). The relative errors obtained for the best model was around 3% for the sugar determination, which is acceptable for this kind of determination.

Distribuição de pressão em rede de irrigação localizada otimizada por algoritmos genéticos

Modelos matemáticos computacionais de otimização de redes de irrigação, sob vazão em marcha, capazes de fornecer dados hidráulicos, são importantes para a verificação do comportamento do sistema quanto à distribuição da carga hidráulica (energia) e da pressão nas tubulações da rede. Este trabalho teve como objetivo estudar a distribuição da carga efetiva e hidráulica da unidade operacional de uma rede de irrigação localizada otimizada por algoritmos genéticos. As variáveis de decisão para otimização, com auxílio de algoritmos genéticos, foram os diâmetros de cada trecho da rede: dois para linhas laterais, quatro para linhas de derivação, quatro para linhas secundárias e um para a linha principal. Foi desenvolvido um código em linguagem MatLab, considerando todas as perdas de energia distribuídas e localizadas entre o início da rede e o conjunto motobomba. A análise de sensibilidade realizada foi baseada na variação, na declividade do terreno (0; 2,5 e 5%). Os resultados mostram que, para as tubulações com vazão em marcha, quando se aumenta a declividade do terreno, ocorre ganho de energia no início da tubulação, que vai perdendo-se de maneira gradual, e diminuição da pressão no início da tubulação, que aumenta gradualmente.

Algoritmos genéticos con edades para resolver el problema del agente viajero

Tesis (Maestro en ciencias de la administración con especialidad en sistemas) - Universidad Autónoma de Nuevo León, 1999

Aplicación de algoritmos genéticos para la asignación de carga académica en instituciones de educación superior

Tesis (Maestría en Ciencias de la Administración con Especialidad en Sistemas) U.A.N.L.Facultad de Ingeniería Mecánica y Eléctrica, 2000

Aplicación de la técnica de algoritmos genéticos al problema de despacho económico

Tesis (Maestro en Ciencias de la Ingeniería Eléctrica con Especialidad en Potencia) U.A.N.L.

Aplicación de algoritmos genéticos en el balanceo de líneas de producción

Tesis (Maestro en Ciencias de la Administración con Especialidad en Producción y Calidad) - U.A.N.L, 2005

Algoritmos genéticos : la evolución como modelo matemático.

La genética ha recurrido en los últimos años a los algoritmos para explicar gran parte de las teorías de las que se compone. Estos algoritmos se basan en diferentes equivalencias relacionadas con los conceptos genéticos. Para exponer esta concepción de la genética utiliza una situación de ajedrez que trata de representar distintas configuraciones de los cromosomas de los individuos. Además de la propia genética, estos algoritmos también se utilizan en aplicaciones industriales, como es la difracción de rayos-X.

Estado situacional de los algoritmos genéticos en los negocios internacionales

La computación evolutiva y muy especialmente los algoritmos genéticos son cada vez más empleados en las organizaciones para resolver sus problemas de gestión y toma de decisiones (Apoteker & Barthelemy, 2000). La literatura al respecto es creciente y algunos estados del arte han sido publicados. A pesar de esto, no hay un trabajo explícito que evalúe de forma sistemática el uso de los algoritmos genéticos en problemas específicos de los negocios internacionales (ejemplos de ello son la logística internacional, el comercio internacional, el mercadeo internacional, las finanzas internacionales o estrategia internacional). El propósito de este trabajo de grado es, por lo tanto, realizar un estado situacional de las aplicaciones de los algoritmos genéticos en los negocios internacionales.

Precificação de opções de dólar no mercado brasileiro utilizando redes neurais e algoritmos genéticos

Esse trabalho comparou, para condições macroeconômicas usuais, a eficiência do modelo de Redes Neurais Artificiais (RNAs) otimizadas por Algoritmos Genéticos (AGs) na precificação de opções de Dólar à Vista aos seguintes modelos de precificação convencionais: Black-Scholes, Garman-Kohlhagen, Árvores Trinomiais e Simulações de Monte Carlo. As informações utilizadas nesta análise, compreendidas entre janeiro de 1999 e novembro de 2006, foram disponibilizadas pela Bolsa de Mercadorias e Futuros (BM&F) e pelo Federal Reserve americano. As comparações e avaliações foram realizadas com o software MATLAB, versão 7.0, e suas respectivas caixas de ferramentas que ofereceram o ambiente e as ferramentas necessárias à implementação e customização dos modelos mencionados acima. As análises do custo do delta-hedging para cada modelo indicaram que, apesar de mais complexa, a utilização dos Algoritmos Genéticos exclusivamente para otimização direta (binária) dos pesos sinápticos das Redes Neurais não produziu resultados significativamente superiores aos modelos convencionais.

Detecção de dano estrutural por algoritmos genéticos e sensibilidade modal

A área de pesquisa de testes não-destrutivos é muito importante, trabalhando com o diagnóstico e o monitoramento das condições dos componentes estruturais prevenindo falhas catastróficas. O uso de algoritmos genéticos para identificar mudanças na integridade estrutural através de mudanças nas respostas de vibração da estrutura é um método não-destrutivo que vem sendo pesquisado. Isto se deve ao fato de que são vantajosos em achar o mínimo global em situações difíceis de problemas de otimização, particularmente onde existem muitos mínimos locais como no caso de detecção de dano. Neste trabalho é proposto um algoritmo genético para localizar e avaliar os danos em membros estruturais usando o conceito de mudanças nas freqüências naturais da estrutura. Primeiramente foi realizada uma revisão das técnicas de detecção de dano das últimas décadas. A origem, os fundamentos, principais aspectos, principais características, operações e função objetivo dos algoritmos genéticos também são demonstrados. Uma investigação experimental em estruturas de materiais diferentes foi realizada a fim de se obter uma estrutura capaz de validar o método. Finalmente, se avalia o método com quatro exemplos de estruturas com danos simulados experimentalmente e numericamente. Quando comparados com técnicas clássicas de detecção dano, como sensibilidade modal, os algoritmos genéticos se mostraram mais eficientes. Foram obtidos melhores resultados na localização do que na avaliação das intensidades dos danos nos casos de danos propostos.

Cadeias de Markov clássicas e quânticas

Seguindo o trabalho de S. Gudder, fazemos uma construção de cadeias de Markov quânticas a partir de matrizes complexas, unitárias, estocásticas e analisamos o conceito de interferência nesse contexto, dando atenção para uma cadeia que chamamos de moeda quântica. Estamos interessados na entropia de cadeias de Markov reais, no princípio variacional para energia livre associado e em uma possível construção análoga no caso complexo. Este trabalho visa também dar uma introdução matematicamente rigorosa de certos aspectos de mecânica quântica

Formação de grupos colaborativos em um ambiente multiagente interativo de aprendizagem na internet : um estudo de caso utilizando sistemas multiagentes e algoritmos genéticos

Este texto apresenta a tese de doutorado em Ciência da Computação na linha de pesquisa de Inteligência Artificial, dentro da área de IAD – Inteligência Artificial Distribuída (mais especificamente os Sistemas Multiagentes – SMA). O trabalho aborda a formação de grupos colaborativos em um ambiente multiagente interativo de aprendizagem na web, através da utilização de técnicas de Inteligência Artificial. O trabalho apresenta a definição e implementação de uma arquitetura de agentes modelados com algoritmos genéticos, integrada a um ambiente colaborativo de aprendizagem, o TelEduc. Inicialmente faz-se um breve estudo sobre as áreas envolvidas na tese: Informática na Educação, Educação a Distância, Inteligência Artificial, Inteligência Artificial Distribuída e Inteligência Artificial Aplicada à Educação. Abordam-se, também, as áreas de pesquisa que abrangem os Sistemas Multiagentes e os Algoritmos Genéticos. Após este estudo, apresenta-se um estudo comparativo entre ambientes de ensino e aprendizagem que utilizam a abordagem de agentes e a arquitetura proposta neste trabalho. Apresenta-se, também, a arquitetura de agentes proposta, integrada ao ambiente TelEduc, descrevendo-se o funcionamento de cada um dos agentes e a plataforma de desenvolvimento. Finalizando o trabalho, apresenta-se o foco principal do mesmo, a formação de grupos colaborativos, através da implementação e validação do agente forma grupo colaborativo. Este agente, implementado através de um algoritmo genético, permite a formação de grupos colaborativos seguindo os critérios estabelecidos pelo professor. A validação do trabalho foi realizada através de um estudo de caso, utilizando o agente implementado na formação de grupos colaborativos em quatro turmas de cursos superiores de Informática, na Região Metropolitana de Porto Alegre, em disciplinas que envolvem o ensino de programação de computadores.

Simulação multi agente em mercados financeiros artificiais utilizando algoritmos genéticos

Com o objetivo de estabelecer uma metodologia capaz segregar momentos de mercado e de identificar as características predominantes dos investidores atuantes em um determinado mercado financeiro, este trabalho emprega simulações geradas em um Mercado Financeiro Artificial baseado em agentes, utilizando um Algoritmo Genético para ajustar tais simulações ao histórico real observado. Para tanto, uma aplicação foi desenvolvida utilizando-se o mercado de contratos futuros de índice Bovespa. Esta metodologia poderia facilmente ser estendida a outros mercados financeiros através da simples parametrização do modelo. Sobre as bases estabelecidas por Toriumi et al. (2011), contribuições significativas foram atingidas, promovendo acréscimo de conhecimento acerca tanto do mercado alvo escolhido, como das técnicas de modelagem em Mercados Financeiros Artificiais e também da aplicação de Algoritmos Genéticos a mercados financeiros, resultando em experimentos e análises que sugerem a eficácia do método ora proposto.