General Game Playing: Análisis del problema. Solución basada en un algoritmo hibrido de inteligencia computacional

El objetivo de este trabajo es presentar unas bases de conocimiento sobre el denominado General Game Playing (GGP) analizando los conceptos relacionados con esta área que ha surgido recientemente, de forma que nuestro trabajo pueda ser usado como base en futuras investigaciones y tesis relacionadas con la materia. Para ello, se hará un estudio de los enfoques que se han empleado para abordar el problema y se profundizará en otras técnicas algorítmicas, tales como por ejemplo la de Montecarlo Tree Search y los algoritmos bio-inspirados que no se han empleado (o se han empleado poco) en este contexto. Adicionalmente, se realiza una propuesta de un agente autónomo (es decir, un resolutor del problema), implementando un algoritmo bio-inspirado mixto, dentro de la plataforma para la General Video Game Artificial Intelligence Competition (GVGAI), analizando sus resultados y extrayendo conclusiones.

Programa computacional para estimativa de uniformidade de gotas de herbicidas aplicados por pulverização aérea

O objetivo deste trabalho foi o de apresentar o algoritmo de um programa computacional baseado em um método numérico de estimativa de perdas de herbicidas aplicados por pulverização aérea. Este método apresenta como entrada de dados a freqüência de tamanhos das gotas em papéis hidrossensíveis, observadas no gratículo de Porton acoplado ao microscópio. A partir desses valores calcula-se a distribuição acumulada do diâmetro médio do tamanho e do volume das gotas formadas pelo bico de pulverização utilizados na aplicação, conforme metodologia já conhecida. Os dados obtidos para estas curvas de distribuição permitem fazer uso do método numérico de interpolação linear para a obtenção do diâmetro mediano volumétrico e do diâmetro mediano numérico da gota. Estes valores são fundamentais para a determinação da uniformidade de gota. Este método numérico foi implementado em linguagem computacional, permitindo a comparação de valores observados com os encontrados pela interpolação, para papéis espalhados nas faixas de aplicação. É apresentado um exemplo de utilização do programa para placas de papel hidrossensível amostradas em experimento realizado em Pelotas, RS.

Aprendizaje de relaciones de contingencia y causalidad : hacia un an??lisis integral del aprendizaje causal desde una perspectiva computacional

Res??men basado en el del autor. Res??men en castellano e ingl??s

Estructura de árbol y computación : tratamiento computacional del problema de los cuatro colores.

Se desarrolla un tipo estructural de datos válido para procesos de algoritmos, son los denominados árboles. Se trata la importancia de las estructuras de árbol en la representación de ciertos tipos de datos, y cómo numerosos problemas matemáticos utilizan esta estructura de árbol en los algoritmos correspondientes.

Tolerância a falhas e reflexão computacional num ambiente distribuído

O modelo de objetos apresenta-se como um modelo promissor para o desenvolvimento de software tolerante a falhas em virtude de características inerentes ao próprio modelo de objetos, tais como abstração de dados, encapsulamento, herança e reutilização de objetos (componentes). O uso de técnicas orientadas a objetos facilita o controle da complexidade do sistema porque promove uma melhor estruturação de seus componentes e também permite que componentes já validados sejam reutilizados [LIS96]. Técnicas básicas para tolerância a falhas em software baseiam-se na diversidade de projeto e de implementação de componentes considerados críticos. Os componentes diversitários são gerenciados através de alguma técnica que tenha por objetivo assegurar o fornecimento do serviço solicitado, como, por exemplo, a conhecida técnica de blocos de recuperação. Reflexão Computacional é a capacidade que um sistema tem de fazer computações para se auto analisar. Ela é obtida quando o programa pára sua execução por um período de tempo para fazer computações sobre si próprio; analisa seu estado, se o processamento está correto, se pode prosseguir com a execução e atingir o objetivo satisfatoriamente; se não precisa mudar de estratégia ou algoritmo de execução, fazendo, ainda, processamentos necessários para o sucesso da execução. Um sistema de programação distribuída consiste basicamente em vários aplicativos executados em diferentes computadores, os quais realizam troca de mensagens para solucionar um problema comum. A comunicação entre os computadores é realizada através da rede que os interliga. As Redes que controlam sistemas críticos são normalmente de pequena escala pois redes de grandes dimensões podem apresentar atrasos e baixa confiabilidade. Portanto, a abordagem aqui proposta consiste em utilizar, em um ambiente distribuído, uma arquitetura reflexiva aliada a técnicas do domínio da tolerância a falhas para promover a separação entre as atividades de controle, salvamento, recuperação, distribuição e validação de componentes e as funcionalidades executadas pelo próprio componente, a fim de que falhas não venham a prejudicar a disponibilidade, confiabilidade e clareza de determinadas computações. A proposta apóia-se num estudo de caso, implementado na linguagem de programação Java, com seus protocolos de reflexão computacional e de comunicação.

O modelo de Gurson para dano dúctil : estratégia computacional e aplicações

Este trabalho trata do emprego do modelo de dano dúctil de Gurson e de alguns aspectos relativos a sua implementação computacional. Emprega-se como ponto de partida o programa Metafor, código de elementos finitos voltado para a simulação de problemas de conformação mecânica, contemplando portanto grandes deformações plásticas. Estudam-se alguns casos simples procurando identificar a influência de cada parâmetro do modelo de Gurson na resposta. É discutida a aplicação dos modelos de nucleação de vazios usualmente empregados em conjunto com a superfície de escoamento de Gurson em situações onde há reversão de solicitação. São propostas alterações nos modelos usuais de nucleação de forma a minorar resultados incoerentes verificados. Apresenta-se um algoritmo alternativo ao método de Newton-Raphson para a solução do sistema de equações associado à forma fraca das equações de equilíbrio, em situações onde a rigidez fica muito pequena. Tal algoritmo é implementado e testado. Um algoritmo de integração de tensões é apresentado e implementado, mostrando-se sua vantagem do ponto de vista de robustez, ou seja, obtenção da resposta correta a despeito do tamanho de incremento empregado. Também é discutido um procedimento para desconsiderar elementos que apresentem ruptura local Estudam-se problemas envolvendo geração de calor por deformação plástica em conjunto com a formulação do modelo de Gurson, mostrando que a consideração de acoplamento termo-mecânico com dano traz vantagens em algumas simulações. É discutida a implementação do modelo de Gurson sobre a versão tridimensional do Metafor, que contempla a formulação lagrangiana-euleriana arbitrária (LEA). Ao final, é feita uma simulação inicial do comportamento de espumas metálicas.

Modelos mentais em mecânica introdutória : uma simulação computacional

Neste trabalho utilizamos inicialmente as descrições dos possíveis modelos mentais construídos por estudantes de Física Geral na área de Mecânica Clássica, segundo a perspectiva teórica de Philip N. Johnson-Laird (1983), pesquisadas por Lagreca (1997 e 1999). A partir destas descrições, estendemos seus resultados de acordo com uma revisão da literatura, procurando a formação de possíveis modelos simuláveis computacionalmente. O Qsim (Kuipers, 1994) foi o algoritmo de simulação escolhido para o nosso trabalho, devido à semelhança com pesquisas analíticas encontradas sobre o pensamento dos estudantes. Para a simulação, implementamos dois modelos. O modelo newtoniano utiliza noções semelhantes às idéias de Newton, pelo menos com as forças de contato e o atrito com dependência direta com a velocidade. O modelo do impetus possui a concepção de força proporcional à velocidade com o atrito constante. Neste último caso não foi possível a construção de simulações a partir de um atrito dependente da velocidade, devido ao reconhecimento do programa de apenas uma única função crescente. Além disso, simulamos três modelos provenientes do modelo do impetus quando a situação envolve queda na presença da força gravitacional Para a simulação dos modelos, selecionamos alguns problemas para estudo. Iniciamos com o estudo do movimento horizontal e, em seguida, os problemas do páraquedista, do penhasco e do movimento balístico. Comparamos os resultados com algumas concepções dos estudantes encontradas em pesquisas analítico-qualitativas, mostrando que muitas concepções surgiam naturalmente da manipulação dos modelos nos problemas. Isto sugere que a abordagem dos modelos mentais seja mais ampla que a das concepções alternativas e que muitas dessas concepções possam ser reflexos da manipulação dos modelos em algumas situações.

Implementação do algoritmo (RTM) para processamento sísmico em arquiteturas não convencionais

With the growth of energy consumption worldwide, conventional reservoirs, the reservoirs called "easy exploration and production" are not meeting the global energy demand. This has led many researchers to develop projects that will address these needs, companies in the oil sector has invested in techniques that helping in locating and drilling wells. One of the techniques employed in oil exploration process is the reverse time migration (RTM), in English, Reverse Time Migration, which is a method of seismic imaging that produces excellent image of the subsurface. It is algorithm based in calculation on the wave equation. RTM is considered one of the most advanced seismic imaging techniques. The economic value of the oil reserves that require RTM to be localized is very high, this means that the development of these algorithms becomes a competitive differentiator for companies seismic processing. But, it requires great computational power, that it still somehow harms its practical success. The objective of this work is to explore the implementation of this algorithm in unconventional architectures, specifically GPUs using the CUDA by making an analysis of the difficulties in developing the same, as well as the performance of the algorithm in the sequential and parallel version

Desenvolvimento de um modelo computacional para a ampliação do atendimento do Programa de Acessibilidade Especial Porta a Porta - PRAE

Worldwide, the demand for transportation services for persons with disabilities, the elderly, and persons with reduced mobility have increased in recent years. The population is aging, governments need to adapt to this reality, and this fact could mean business opportunities for companies. Within this context is inserted the Programa de Acessibilidade Especial porta a porta PRAE, a door to door public transportation service from the city of Natal-RN in Brazil. The research presented in this dissertation seeks to develop a programming model which can assist the process of decision making of managers of the shuttle. To that end, it was created an algorithm based on methods of generating approximate solutions known as heuristics. The purpose of the model is to increase the number of people served by the PRAE, given the available fleet, generating optimized schedules routes. The PRAE is a problem of vehicle routing and scheduling of dial-a-ride - DARP, the most complex type among the routing problems. The validation of the method of resolution was made by comparing the results derived by the model and the currently programming method. It is expected that the model is able to increase the current capacity of the service requests of transport

Um algoritmo para estimação de estado em alimentadores de distribuição de energia elétrica com base no método da soma de potências

Most algorithms for state estimation based on the classical model are just adequate for use in transmission networks. Few algorithms were developed specifically for distribution systems, probably because of the little amount of data available in real time. Most overhead feeders possess just current and voltage measurements at the middle voltage bus-bar at the substation. In this way, classical algorithms are of difficult implementation, even considering off-line acquired data as pseudo-measurements. However, the necessity of automating the operation of distribution networks, mainly in regard to the selectivity of protection systems, as well to implement possibilities of load transfer maneuvers, is changing the network planning policy. In this way, some equipments incorporating telemetry and command modules have been installed in order to improve operational features, and so increasing the amount of measurement data available in real-time in the System Operation Center (SOC). This encourages the development of a state estimator model, involving real-time information and pseudo-measurements of loads, that are built from typical power factors and utilization factors (demand factors) of distribution transformers. This work reports about the development of a new state estimation method, specific for radial distribution systems. The main algorithm of the method is based on the power summation load flow. The estimation is carried out piecewise, section by section of the feeder, going from the substation to the terminal nodes. For each section, a measurement model is built, resulting in a nonlinear overdetermined equations set, whose solution is achieved by the Gaussian normal equation. The estimated variables of a section are used as pseudo-measurements for the next section. In general, a measurement set for a generic section consists of pseudo-measurements of power flows and nodal voltages obtained from the previous section or measurements in real-time, if they exist -, besides pseudomeasurements of injected powers for the power summations, whose functions are the load flow equations, assuming that the network can be represented by its single-phase equivalent. The great advantage of the algorithm is its simplicity and low computational effort. Moreover, the algorithm is very efficient, in regard to the accuracy of the estimated values. Besides the power summation state estimator, this work shows how other algorithms could be adapted to provide state estimation of middle voltage substations and networks, namely Schweppes method and an algorithm based on current proportionality, that is usually adopted for network planning tasks. Both estimators were implemented not only as alternatives for the proposed method, but also looking for getting results that give support for its validation. Once in most cases no power measurement is performed at beginning of the feeder and this is required for implementing the power summation estimations method, a new algorithm for estimating the network variables at the middle voltage bus-bar was also developed

Metodologia estatística na solução do problema do caixeiro viajante e na avaliação de algoritmos : um estudo aplicado à transgenética computacional

The problems of combinatory optimization have involved a large number of researchers in search of approximative solutions for them, since it is generally accepted that they are unsolvable in polynomial time. Initially, these solutions were focused on heuristics. Currently, metaheuristics are used more for this task, especially those based on evolutionary algorithms. The two main contributions of this work are: the creation of what is called an -Operon- heuristic, for the construction of the information chains necessary for the implementation of transgenetic (evolutionary) algorithms, mainly using statistical methodology - the Cluster Analysis and the Principal Component Analysis; and the utilization of statistical analyses that are adequate for the evaluation of the performance of the algorithms that are developed to solve these problems. The aim of the Operon is to construct good quality dynamic information chains to promote an -intelligent- search in the space of solutions. The Traveling Salesman Problem (TSP) is intended for applications based on a transgenetic algorithmic known as ProtoG. A strategy is also proposed for the renovation of part of the chromosome population indicated by adopting a minimum limit in the coefficient of variation of the adequation function of the individuals, with calculations based on the population. Statistical methodology is used for the evaluation of the performance of four algorithms, as follows: the proposed ProtoG, two memetic algorithms and a Simulated Annealing algorithm. Three performance analyses of these algorithms are proposed. The first is accomplished through the Logistic Regression, based on the probability of finding an optimal solution for a TSP instance by the algorithm being tested. The second is accomplished through Survival Analysis, based on a probability of the time observed for its execution until an optimal solution is achieved. The third is accomplished by means of a non-parametric Analysis of Variance, considering the Percent Error of the Solution (PES) obtained by the percentage in which the solution found exceeds the best solution available in the literature. Six experiments have been conducted applied to sixty-one instances of Euclidean TSP with sizes of up to 1,655 cities. The first two experiments deal with the adjustments of four parameters used in the ProtoG algorithm in an attempt to improve its performance. The last four have been undertaken to evaluate the performance of the ProtoG in comparison to the three algorithms adopted. For these sixty-one instances, it has been concluded on the grounds of statistical tests that there is evidence that the ProtoG performs better than these three algorithms in fifty instances. In addition, for the thirty-six instances considered in the last three trials in which the performance of the algorithms was evaluated through PES, it was observed that the PES average obtained with the ProtoG was less than 1% in almost half of these instances, having reached the greatest average for one instance of 1,173 cities, with an PES average equal to 3.52%. Therefore, the ProtoG can be considered a competitive algorithm for solving the TSP, since it is not rare in the literature find PESs averages greater than 10% to be reported for instances of this size.

Um ambiente computacional para modelagem simbólica de sistemas físicos lineares

Este trabalho propõe um ambiente computacional aplicado ao ensino de sistemas de controle, denominado de ModSym. O software implementa uma interface gráfica para a modelagem de sistemas físicos lineares e mostra, passo a passo, o processamento necessário à obtenção de modelos matemáticos para esses sistemas. Um sistema físico pode ser representado, no software, de três formas diferentes. O sistema pode ser representado por um diagrama gráfico a partir de elementos dos domínios elétrico, mecânico translacional, mecânico rotacional e hidráulico. Pode também ser representado a partir de grafos de ligação ou de diagramas de fluxo de sinal. Uma vez representado o sistema, o ModSym possibilita o cálculo de funções de transferência do sistema na forma simbólica, utilizando a regra de Mason. O software calcula também funções de transferência na forma numérica e funções de sensibilidade paramétrica. O trabalho propõe ainda um algoritmo para obter o diagrama de fluxo de sinal de um sistema físico baseado no seu grafo de ligação. Este algoritmo e a metodologia de análise de sistemas conhecida por Network Method permitiram a utilização da regra de Mason no cálculo de funções de transferência dos sistemas modelados no software

Algoritmo SOM com estrutura hierárquica e dinâmica aplicado a compressão de imagens

ln this work the implementation of the SOM (Self Organizing Maps) algorithm or Kohonen neural network is presented in the form of hierarchical structures, applied to the compression of images. The main objective of this approach is to develop an Hierarchical SOM algorithm with static structure and another one with dynamic structure to generate codebooks (books of codes) in the process of the image Vector Quantization (VQ), reducing the time of processing and obtaining a good rate of compression of images with a minimum degradation of the quality in relation to the original image. Both self-organizing neural networks developed here, were denominated HSOM, for static case, and DHSOM, for the dynamic case. ln the first form, the hierarchical structure is previously defined and in the later this structure grows in an automatic way in agreement with heuristic rules that explore the data of the training group without use of external parameters. For the network, the heuristic mIes determine the dynamics of growth, the pruning of ramifications criteria, the flexibility and the size of children maps. The LBO (Linde-Buzo-Oray) algorithm or K-means, one ofthe more used algorithms to develop codebook for Vector Quantization, was used together with the algorithm of Kohonen in its basic form, that is, not hierarchical, as a reference to compare the performance of the algorithms here proposed. A performance analysis between the two hierarchical structures is also accomplished in this work. The efficiency of the proposed processing is verified by the reduction in the complexity computational compared to the traditional algorithms, as well as, through the quantitative analysis of the images reconstructed in function of the parameters: (PSNR) peak signal-to-noise ratio and (MSE) medium squared error

Separação cega de fontes lineares e não lineares usando algoritmo genético, redes neurais artificiais RBF e negentropia de Rényi como medida de independência

Conventional methods to solve the problem of blind source separation nonlinear, in general, using series of restrictions to obtain the solution, often leading to an imperfect separation of the original sources and high computational cost. In this paper, we propose an alternative measure of independence based on information theory and uses the tools of artificial intelligence to solve problems of blind source separation linear and nonlinear later. In the linear model applies genetic algorithms and Rényi of negentropy as a measure of independence to find a separation matrix from linear mixtures of signals using linear form of waves, audio and images. A comparison with two types of algorithms for Independent Component Analysis widespread in the literature. Subsequently, we use the same measure of independence, as the cost function in the genetic algorithm to recover source signals were mixed by nonlinear functions from an artificial neural network of radial base type. Genetic algorithms are powerful tools for global search, and therefore well suited for use in problems of blind source separation. Tests and analysis are through computer simulations

Maximização da penetração da geração distribuída através do algoritmo de otimização nuvem de partículas

This work develops a methodology for defining the maximum active power being injected into predefined nodes in the studied distribution networks, considering the possibility of multiple accesses of generating units. The definition of these maximum values is obtained from an optimization study, in which further losses should not exceed those of the base case, i.e., without the presence of distributed generation. The restrictions on the loading of the branches and voltages of the system are respected. To face the problem it is proposed an algorithm, which is based on the numerical method called particle swarm optimization, applied to the study of AC conventional load flow and optimal load flow for maximizing the penetration of distributed generation. Alternatively, the Newton-Raphson method was incorporated to resolution of the load flow. The computer program is performed with the SCILAB software. The proposed algorithm is tested with the data from the IEEE network with 14 nodes and from another network, this one from the Rio Grande do Norte State, at a high voltage (69 kV), with 25 nodes. The algorithm defines allowed values of nominal active power of distributed generation, in percentage terms relative to the demand of the network, from reference values