A heuristic approach for accessing and employing the infrared behavior of Yang-Mills correlation functions

This work analyses a hypothetically improved perturbative approach taking a dressed massive-like gluon propagator and an effective coupling into account. As an early step, corrections were calculated to the ghost and gluon propagators, and the ghost-gluon vertex in the Landau gauge, pure SU(3) Yang-Mills theory. Results were satisfactorily compared with lattice data. © 2013 American Institute of Physics.

An approach to implement data fusion techniques in wireless sensor networks using genetic machine learning algorithms

Wireless Sensor Networks (WSNs) can be used to monitor hazardous and inaccessible areas. In these situations, the power supply (e.g. battery) of each node cannot be easily replaced. One solution to deal with the limited capacity of current power supplies is to deploy a large number of sensor nodes, since the lifetime and dependability of the network will increase through cooperation among nodes. Applications on WSN may also have other concerns, such as meeting temporal deadlines on message transmissions and maximizing the quality of information. Data fusion is a well-known technique that can be useful for the enhancement of data quality and for the maximization of WSN lifetime. In this paper, we propose an approach that allows the implementation of parallel data fusion techniques in IEEE 802.15.4 networks. One of the main advantages of the proposed approach is that it enables a trade-off between different user-defined metrics through the use of a genetic machine learning algorithm. Simulations and field experiments performed in different communication scenarios highlight significant improvements when compared with, for instance, the Gur Game approach or the implementation of conventional periodic communication techniques over IEEE 802.15.4 networks. © 2013 Elsevier B.V. All rights reserved.

Análise e implementação de um algoritmo de busca dispersa para o planejamento da expansão de sistemas de transmissão

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Otimização do problema de carregamento de container usando uma metaheurística eficiente

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Uma abordagem multiobjetivo para o problema de corte de estoque unidimensional

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Metaheurísticas em um problema de rotação de culturas

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Heurísticas especializadas aplicadas ao problema de carregamento de contêiner

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Otimização multiobjetivo na análise da integração de geração distribuída às redes de distribuição

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Análise crítica de aspectos de modelagem matemática no planejamento da expansão a longo prazo de sistemas de transmissão

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Planejamento da expansão de sistemas de transmissão usando a metaheurística de busca em vizinhança variável

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

GAIA - Uma proposta de agente inteligente acoplado a algoritmos evolucionários para ajuste dinâmico de parâmetros através de conceitos de design inteligente e lógica fuzzy

Há muitos anos, técnicas de Computação Evolucionária vem sendo aplicadas com sucesso na solução dos mais variados tipos de problemas de otimização. Na constante procura pelo ótimo global e por uma melhor exploração da superfície de busca, as escolhas para ajustar estes métodos podem ser exponencialmente complexas e requerem uma grande quantidade de intervenção humana. Estes modelos tradicionais darwinianos apóiam-se fortemente em aleatoriedade e escolhas heurísticas que se mantém fixas durante toda a execução, sem que acompanhem a variabilidade dos indivíduos e as eventuais mudanças necessárias. Dadas estas questões, o trabalho introduz a combinação de aspectos da Teoria do Design Inteligente a uma abordagem hibrida de algoritmo evolucionário, através da implementação de um agente inteligente o qual, utilizando lógica fuzzy, monitora e controla dinamicamente a população e seis parâmetros definidos de uma dada execução, ajustando-os para cada situação encontrada durante a busca. Na avaliação das proposições foi construído um protótipo sobre a implementação de um algoritmo genético para o problema do caixeiro viajante simétrico aplicado ao cenário de distância por estradas entre as capitais brasileiras, o que permitiu realizar 580 testes, simulações e comparações entre diferentes configurações apresentadas e resultados de outras técnicas. A intervenção inteligente entrega resultados que, com sucesso em muitos aspectos, superam as implementações tradicionais e abrem um vasto espaço para novas pesquisas e estudos nos aqui chamados: “Algoritmos Evolucionários Híbridos Auto-Adaptáveis”, ou mesmo, “Algoritmos Evolucionários Não-Darwinianos”.

Simultaneous spectrometric determination of Cu2+, Mn2+ and Zn2+ in polivitaminic/polimineral drug using SPA and GA algorithms for variable selection

Este artigo apresenta uma aplicação do método para determinação espectrofotométrica simultânea dos íons divalentes de cobre, manganês e zinco à análise de medicamento polivitamínico/polimineral. O método usa 4-(2-piridilazo) resorcinol (PAR), calibração multivariada e técnicas de seleção de variáveis e foi otimizado o empregando-se o algoritmo das projeções sucessivas (APS) e o algoritmo genético (AG), para escolha dos comprimentos de onda mais informativos para a análise. Com essas técnicas, foi possível construir modelos de calibração por regressão linear múltipla (RLM-APS e RLM-AG). Os resultados obtidos foram comparados com modelos de regressão em componentes principais (PCR) e nos mínimos quadrados parciais (PLS). Demonstra-se a partir do erro médio quadrático de previsão (RMSEP) que os modelos apresentam desempenhos semelhantes ao prever as concentrações dos três analitos no medicamento. Todavia os modelos RLM são mais simples pois requerem um número muito menor de comprimentos de onda e são mais fáceis de interpretar que os baseados em variáveis latentes.

Reformulation and a Lagrangian heuristic for lot sizing problem on parallel machines

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

A genetic algorithm for the one-dimensional cutting stock problem with setups

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Transmission Expansion Planning Via a Constructive Heuristic Algorithm in Restructured Electricity Industry

The transmission expansion planning problem in modern power systems is a large-scale, mixed-integer, nonlinear and non-convex problem. this paper presents a new mathematical model and a constructive heuristic algorithm (CHA) for solving transmission expansion planning problem under new environment of electricity restructuring. CHA finds an acceptable solution in an iterative process, where in each step a circuit is chosen using a sensitivity index and added to the system. The proposed model consider multiple generation scenarios therefore the methodology finds high quality solution in which it allows the power system operate adequacy in an environment with multiple generators scenarios. Case studies and simulation results using test systems show possibility of using Constructive heuristic algorithm in an open access system.