Termodinâmica do enovelamento de cadeias heteropoliméricas através do algoritmo de Wang-Landau

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Teoria quântica do campo escalar real com autoacoplamento quártico - simulações de Monte Carlo na rede com um algoritmo worm

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Descrição morfológica e análise da variabilidade genética para caracteres de frutos, sementes e processo germinativo associado à produtividade de óleo em matrizes de Carapa guianensis Aublet., uma meliaceae da Amazônia

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Algoritmo genético aplicado ao sequenciamento de picking e faturamento

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Controle semi-ativo de vibrações com fluido magnetoreológico utilizando LMis e lógica nebulosa otimizada por algoritmo genético

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEIS

Um algoritmo para a construção de superfícies potenciais de falha em sólidos tridimensionais

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Regressão Simplex aplicada a delineamentos de mistura e utilização do Algoritmo Boosting

In the composition of this work are present two parts. The first part contains the theory used. The second part contains the two articles. The first article examines two models of the class of generalized linear models for analyzing a mixture experiment, which studied the effect of different diets consist of fat, carbohydrate, and fiber on tumor expression in mammary glands of female rats, given by the ratio mice that had tumor expression in a particular diet. Mixture experiments are characterized by having the effect of collinearity and smaller sample size. In this sense, assuming normality for the answer to be maximized or minimized may be inadequate. Given this fact, the main characteristics of logistic regression and simplex models are addressed. The models were compared by the criteria of selection of models AIC, BIC and ICOMP, simulated envelope charts for residuals of adjusted models, odds ratios graphics and their respective confidence intervals for each mixture component. It was concluded that first article that the simplex regression model showed better quality of fit and narrowest confidence intervals for odds ratio. The second article presents the model Boosted Simplex Regression, the boosting version of the simplex regression model, as an alternative to increase the precision of confidence intervals for the odds ratio for each mixture component. For this, we used the Monte Carlo method for the construction of confidence intervals. Moreover, it is presented in an innovative way the envelope simulated chart for residuals of the adjusted model via boosting algorithm. It was concluded that the Boosted Simplex Regression model was adjusted successfully and confidence intervals for the odds ratio were accurate and lightly more precise than the its maximum likelihood version.

Algoritmo para prospecção multirrelacional de dados espaciais

Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

Ambiente independente de idioma para suporte a identificação de tuplas duplicadas por meio da similaridade fonética e numérica: otimização de algoritmo baseado em multithreading

Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

Planejamento de reativos em sistemas de energia elétrica através de um algoritmo de Branch-and-Bound não linear

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Desempenho e divergência genética entre clones de Eucalyptus spp. em diferentes regimes de irrigação em casa de vegetação

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Algoritmo genético retroviral iterativo

Este trabalho tem como objetivo apresentar o desenvolvimento de uma metaheurística híbrida baseada no ciclo de vida viral, mais especificamente dos Retrovírus, que fazem parte do grupo dos seres que evoluem mais rápido na natureza. Este algoritmo é denominado Algoritmo Genético Retroviral Iterativo (AGRI) e para embasamento computacional são utilizados conceitos de Algoritmo Genético (AG) e biológico características de replicação e evolução retroviral, o que proporciona uma grande diversidade genética o que aumenta a probabilidade para encontrar a solução, fato este confirmado através de melhores resultados obtidos pelo AGRI em relação ao AG.

Proposta de um algoritmo híbrido de agendamento de grants baseado na priorização de filas para gerenciamento de recursos em WDM-PONs

As Redes Ópticas Passivas (Passive Optical Networks - PONs) vêm experimentando um sólido crescimento nas últimas décadas por terem sido concebidas como uma excelente alternativa para a solução de um dos maiores problemas para as redes de telecomunicações: o gargalo nas redes de acesso. A próxima geração desta tecnologia, as chamadas Next Genaration PONs (NG-PON), surgem como consequência da evolução das tecnologias ópticas e oferecem suporte aos serviços de próxima geração, melhorando os parâmetros de desempenho das TDM-PONs e inclusive aumentando a área de cobertura destas redes. Esta expansão geográfica beneficia as empresas de telecomunicações que passam a focar seus esforços na simplificação de suas infra-estruturas através da unificação das redes metropolitanas, de acesso e de backhaul, reduzindo a quantidade de nós e, consequentemente, de custos operacionais e financeiros. Trata-se de uma significativa mudança no cenário das redes de acesso que passam a ter grandes distâncias entre as Optical Network Units (ONUs) e o Central Office (CO) e uma imensa variedade de serviços, tornando fundamental a presença de algoritmos de agendamento capazes de gerenciar todos os recursos compartilhados de forma eficiente, ao mesmo tempo que garantem controle e justeza na alocação dinâmica dos tráfegos upstream e downstream. É a partir deste contexto que esta dissertação tem como objetivo geral apresentar a proposta de um algoritmo híbrido de agendamento de grants baseado na priorização de filas (Hybrid Grant Scheduler based on Priority Queuing – HGSPQ), que além de gerenciar todos os recursos em WDM-PONs, busca oferecer eficiência e controle ao Optical Line Terminal (OLT) no agendamento dinâmico dos tráfegos. Os resultados apresentados foram extraídos de cenários desenvolvidos em ambiente de simulação computacional e se baseiam nas métricas de atraso e vazão para avaliação de seu desempenho. Também será avaliado como a quantidade de recursos no OLT interfere nestas métricas.

Um método para determinação de pontos de operação com diversidade em linha digital de assinante usando balanceamento de espectro e algoritmo evolucionário

Este trabalho apresenta um método para encontrar um conjunto de pontos de operação, os quais são ótimos de Pareto com diversidade, para linhas digitais de assinante (DSL - digital subscriber line). Em diversos trabalhos encontrados na literatura, têm sido propostos algoritmos para otimização da transmissão de dados em linhas DSL, que fornecem como resultado apenas um ponto de operação para os modems. Esses trabalhos utilizam, em geral, algoritmos de balanceamento de espectro para resolver um problema de alocação de potência, o que difere da abordagem apresentada neste trabalho. O método proposto, chamado de diverseSB , utiliza um processo híbrido composto de um algoritmo evolucionário multiobjetivo (MOEA - multi-objective evolutionary algorithm), mais precisamente, um algoritmo genético com ordenamento por não-dominância (NSGA-II - Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm II), e usando ainda, um algoritmo de balanceamento de espectro. Os resultados obtidos por simulações mostram que, para uma dada diversidade, o custo computacional para determinar os pontos de operação com diversidade usando o algoritmo diverseSB proposto é muito menor que métodos de busca de “força bruta”. No método proposto, o NSGA-II executa chamadas ao algoritmo de balanceamento de espectro adotado, por isso, diversos testes envolvendo o mesmo número de chamadas ao algoritmo foram realizadas com o método diverseSB proposto e o método de busca por força bruta, onde os resultados obtidos pelo método diverseSB proposto foram bem superiores do que os resultados do método de busca por força bruta. Por exemplo, o método de força bruta realizando 1600 chamadas ao algoritmo de balanceamento de espectro, obtém um conjunto de pontos de operação com diversidade semelhante ao do método diverseSB proposto com 535 chamadas.

Uma abordagem para otimização do período de sensoriamento em rádio cognitivo com algoritmo genético multiobjetivo

A eficiência espectral em redes baseadas na tecnologia de Rádio Cognitivo (RC) pode ser comprometida caso o rádio seja utilizado por muito tempo para a detecção em vez da transmissão de dados. Por isso, tornam-se necessários esquemas de sensoriamento que tenham o objetivo de obter o máximo possível de utilização do espectro, evitando sensoriamento desnecessário, bem como, obtendo o mínimo de interferência na transmissão do usuário primário decorrente de detecção incorreta de sua transmissão. Neste trabalho, propomos a utilização de Algoritmos Genéticos para realizar a adaptação do período de sensoriamento. O objetivo é obter um período de sensoriamento ótimo para os canais com vistas a maximizar a descoberta de oportunidades no espectro e minimizar o overhead decorrente do sensoriamento. A maioria dos trabalhos relacionados a este assunto considera que o overhead de sensoriamento é fixo, não levando em conta que alguns canais podem ter menor tolerância à interferência que outros. A proposta apresentada neste trabalho pode adaptar-se aos requisitos de tolerância à interferência no canal licenciado por meio da determinação de um período de sensoriamento que otimize as oportunidades para qualquer valor de overhead definido. Nossa proposta consegue obter um ganho de até 90% em relação às técnicas não otimizadas no número de oportunidades encontradas, até 40,9% no ganho de transmissão útil e obteve uma redução no tempo de interferência de 66,83%, bem como resultados similares aos obtidos por uma proposta otimizada presente na literatura, com a vantagem de permitir a adaptação do overhead de sensoriamento.