1000 resultados para Computação evolutiva


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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Mestrado em Engenharia Informática

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Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

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Mestrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

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Mestrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Mestrado em Engenharia Electrotécnica – Sistemas Eléctricos de Energia

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Dissertação de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Mecânica Ramo de Manutenção e Produção

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Projeto para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática e de Computadores

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

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Thesis submitted in the fulfilment of the requirements for the Degree of Master in Electronic and Telecomunications Engineering

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Este artigo apresenta um breve resumo da vida de Alan Turing, um dos fundadores da Teoria da Computação, uma descrição sucinta da sua máquina e do seu protagonismo associado à decifração do código usado pelos alemães durante a II Guerra Mundial. Aponta ainda o preconceito relativo à homossexualidade de Alan Turing e os obstáculos que ele teve de contornar numa sociedade que criminalizava qualquer atividade homossexual.

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Relatório de Projeto realizado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática e de Computadores

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A optimização e a aprendizagem em Sistemas Multi-Agente são consideradas duas áreas promissoras mas relativamente pouco exploradas. A optimização nestes ambientes deve ser capaz de lidar com o dinamismo. Os agentes podem alterar o seu comportamento baseando-se em aprendizagem recente ou em objectivos de optimização. As estratégias de aprendizagem podem melhorar o desempenho do sistema, dotando os agentes da capacidade de aprender, por exemplo, qual a técnica de optimização é mais adequada para a resolução de uma classe particular de problemas, ou qual a parametrização é mais adequada em determinado cenário. Nesta dissertação são estudadas algumas técnicas de resolução de problemas de Optimização Combinatória, sobretudo as Meta-heurísticas, e é efectuada uma revisão do estado da arte de Aprendizagem em Sistemas Multi-Agente. É também proposto um módulo de aprendizagem para a resolução de novos problemas de escalonamento, com base em experiência anterior. O módulo de Auto-Optimização desenvolvido, inspirado na Computação Autónoma, permite ao sistema a selecção automática da Meta-heurística a usar no processo de optimização, assim como a respectiva parametrização. Para tal, recorreu-se à utilização de Raciocínio baseado em Casos de modo que o sistema resultante seja capaz de aprender com a experiência adquirida na resolução de problemas similares. Dos resultados obtidos é possível concluir da vantagem da sua utilização e respectiva capacidade de adaptação a novos e eventuais cenários.