Automatic tunning of Okumura-Hata model on railway communications

This paper presents the Genetic Algorithms (GA) as an efficient solution for the Okumura-Hata prediction model tuning on railways communications. A method for modelling the propagation model tuning parameters was presented. The algorithm tuning and validation were based on real networks measurements carried out on four different propagation scenarios and several performance indicators were used. It was shown that the proposed GA is able to produce significant improvements over the original model. The algorithm developed is currently been used on real GSM-R network planning process for an enhanced resources usage.

Logarithmically proportional objective function for planar surfaces recognition in 3D point cloud

3D laser scanning is becoming a standard technology to generate building models of a facility's as-is condition. Since most constructions are constructed upon planar surfaces, recognition of them paves the way for automation of generating building models. This paper introduces a new logarithmically proportional objective function that can be used in both heuristic and metaheuristic (MH) algorithms to discover planar surfaces in a point cloud without exploiting any prior knowledge about those surfaces. It can also adopt itself to the structural density of a scanned construction. In this paper, a metaheuristic method, genetic algorithm (GA), is used to test this introduced objective function on a synthetic point cloud. The results obtained show the proposed method is capable to find all plane configurations of planar surfaces (with a wide variety of sizes) in the point cloud with a minor distance to the actual configurations. © 2014 IEEE.

Fitness function evaluation through fractional algorithms

This paper proposes a Genetic Algorithm (GA) for the design of combinational logic circuits. The fitness function evaluation is calculated using Fractional Calculus. This approach extends the classical fitness function by including a fractional-order dynamical evaluation. The experiments reveal superior results when comparing with the classical method.

Automated design of microwave discrete tuning differential capacitance circuits in Si-integrated technologies

A genetic algorithm used to design radio-frequency binary-weighted differential switched capacitor arrays (RFDSCAs) is presented in this article. The algorithm provides a set of circuits all having the same maximum performance. This article also describes the design, implementation, and measurements results of a 0.25 lm BiCMOS 3-bit RFDSCA. The experimental results show that the circuit presents the expected performance up to 40 GHz. The similarity between the evolutionary solutions, circuit simulations, and measured results indicates that the genetic synthesis method is a very useful tool for designing optimum performance RFDSCAs.

A fractional calculus perspective in the evolutionary design of combinational circuits

This paper analyses the performance of a genetic algorithm (GA) in the synthesis of digital circuits using two novel approaches. The first concept consists in improving the static fitness function by including a discontinuity evaluation. The measure of variability in the error of the Boolean table has similarities with the function continuity issue in classical calculus. The second concept extends the static fitness by introducing a fractional-order dynamical evaluation.

Optimal offering strategies for wind power producers considering uncertainty and risk

This paper provides a two-stage stochastic programming approach for the development of optimal offering strategies for wind power producers. Uncertainty is related to electricity market prices and wind power production. A hybrid intelligent approach, combining wavelet transform, particle swarm optimization and adaptive-network-based fuzzy inference system, is used in this paper to generate plausible scenarios. Also, risk aversion is explicitly modeled using the conditional value-at-risk methodology. Results from a realistic case study, based on a wind farm in Portugal, are provided and analyzed. Finally, conclusions are duly drawn.

Short-term electricity prices forecasting in a competetive market by a hybrid Pso-Anfis approach

In this paper, a novel hybrid approach is proposed for electricity prices forecasting in a competitive market, considering a time horizon of 1 week. The proposed approach is based on the combination of particle swarm optimization and adaptive-network based fuzzy inference system. Results from a case study based on the electricity market of mainland Spain are presented. A thorough comparison is carried out, taking into account the results of previous publications, to demonstrate its effectiveness regarding forecasting accuracy and computation time. Finally, conclusions are duly drawn.

Uma metaheurística para a programação de projectos com multi-modos e recursos limitados

Este artigo apresenta uma nova abordagem (MM-GAV-FBI), aplicável ao problema da programação de projectos com restrições de recursos e vários modos de execução por actividade, problema conhecido na literatura anglo-saxónica por MRCPSP. Cada projecto tem um conjunto de actividades com precedências tecnológicas definidas e um conjunto de recursos limitados, sendo que cada actividade pode ter mais do que um modo de realização. A programação dos projectos é realizada com recurso a um esquema de geração de planos (do inglês Schedule Generation Scheme - SGS) integrado com uma metaheurística. A metaheurística é baseada no paradigma dos algoritmos genéticos. As prioridades das actividades são obtidas a partir de um algoritmo genético. A representação cromossómica utilizada baseia-se em chaves aleatórias. O SGS gera planos não-atrasados. Após a obtenção de uma solução é aplicada uma melhoria local. O objectivo da abordagem é encontrar o melhor plano (planning), ou seja, o plano que tenha a menor duração temporal possível, satisfazendo as precedências das actividades e as restrições de recursos. A abordagem proposta é testada num conjunto de problemas retirados da literatura da especialidade e os resultados computacionais são comparados com outras abordagens. Os resultados computacionais validam o bom desempenho da abordagem, não apenas em termos de qualidade da solução, mas também em termos de tempo útil.

Delay approximation of fractional integrals

This paper explores the calculation of fractional integrals by means of the time delay operator. The study starts by reviewing the memory properties of fractional operators and their relationship with time delay. Based on the time response of the Mittag-Leffler function an approximation of fractional integrals consisting of time delayed samples is proposed. The tuning of the approximation is optimized by means of a genetic algorithm. The results demonstrate the feasibility of the new perspective and the limits of their application.

Adapting Meeting Tools to Agent Decision

Electricity markets are complex environments comprising several negotiation mechanisms. MASCEM (Multi- Agent System for Competitive Electricity Markets) is a simulator developed to allow deep studies of the interactions between the players that take part in the electricity market negotiations. ALBidS (Adaptive Learning Strategic Bidding System) is a multiagent system created to provide decision support to market negotiating players. Fully integrated with MASCEM it considers several different methodologies based on very distinct approaches. The Six Thinking Hats is a powerful technique used to look at decisions from different perspectives. This paper aims to complement ALBidS strategies usage by MASCEM players, providing, through the Six Thinking Hats group decision technique, a means to combine them and take advantages from their different perspectives. The combination of the different proposals resulting from ALBidS’ strategies is performed through the application of a Genetic Algorithm, resulting in an evolutionary learning approach.

Análise dinâmica de composições musicais

A composição musical é um tema de muito interesse para a computação evolucionária dentro da área da inteligência artificial. É uma área que tem sofrido vários desenvolvimentos ao longo dos últimos anos pois o interesse em que hajam computadores que façam obras musicais é deveras aliciante. Este trabalho tem por objectivo realizar mais um passo nesse sentido. Assim, foi desenvolvida uma aplicação informática que realiza composições musicais de dois géneros distintos: Músicas Infantis e Músicas Blues. A aplicação foi implementada com recurso aos Algoritmos Genéticos, que são os algoritmos evolucionários mais populares da área da computação evolucionária. O trabalho foi estruturado em duas fases de desenvolvimento. Na primeira fase, realizou-se um levantamento estatístico sobre as características específicas de cada um dos géneros musicais. Analisaram-se quinze músicas de cada género musical, com o intuito de se chegar a uma proporção do uso que cada nota tem em cada um dos casos. Na segunda fase, desenvolveu-se o software que compõe as músicas com implementação de um algoritmo genético. Além disso, foi também desenvolvida uma interface gráfica que permite ao utilizador a escolha do género musical que pretende compor. O algoritmo genético começa por gerar uma população inicial de potenciais soluções de acordo com a escolha do utilizador, realizando, de seguida, o ciclo que caracteriza o algoritmo genético. A população inicial é constituída por soluções que seguem as regras que foram implementadas de acordo com os dados recolhidos ao longo da primeira fase. Foi também implementada uma interface de avaliação, através da qual, o utilizador pode ouvir cada uma das músicas para posterior avaliação em termos de fitness. O estado de evolução do algoritmo é apresentado, numa segunda interface, a qual facilita a clareza e justiça na avaliação ao longo de todo o processo. Esta última apresenta informação sobre a média das fitness da geração anterior e actual, sendo assim possível ter uma noção da evolução do algoritmo, no sentido de se obterem resultados satisfatórios no que diz respeito às composições musicais.

Modelo de controlo difuso de um sistema de produção de energia com base em recursos renováveis

A satisfação das necessidades energéticas mundiais, cada vez mais exigentes, bem como a necessidade urgente de procurar caminhos que permitam usufruir de energia, da forma menos poluente possível, levam à necessidade de serem explorados caminhos que permitam cumprir estes pressupostos. A escolha da utilização das energias renováveis na produção de energia, torna-se cada vez mais interessante, quer do ponto de vista ambiental quer económico. O fundamento da lógica difusa está associado à recolha de informações vagas, que são no fundo uma linguagem falada por seres humanos, possibilitando a passagem deste tipo de linguagem para formato numérico, permitindo assim uma manipulação computacional. Elementos climáticos como o sol e o vento, podem ser descritos em forma de variáveis linguísticas, como é o caso de vento forte, temperatura baixa, irradiação fraca, etc. Isto faz com que a aplicação de um controlo a partir destes fenómenos, justifique ser realizado com recurso a sistemas de inferência difusa. Para a realização do trabalho proposto, foram consumados estudos relativos às energias renováveis, com particular enfoque na solar e na eólica. Também foi realizado um estudo dos conceitos pertencentes à lógica difusa e a sistemas de inferência difusa com o objetivo de perceber os diversos parâmetros constituintes desta matéria. Foi realizado o estudo e desenvolvimento de um sistema de aquisição de dados, bem como do controlador difuso que é o busílis do trabalho descrito neste relatório. Para tal, o trabalho foi efetuado com o recurso ao software MATLAB, a partir do qual foram desenvolvidas aplicações que possibilitaram a obtenção de dados climáticos, com vista à sua utilização na toolbox Fuzzy Logic a qual foi utilizada para o desenvolvimento de todo o algoritmo de controlo. Com a possibilidade de aquisição de dados concluída e das variáveis que iriam ser necessárias definidas, foi implementado o controlador difuso que foi sendo sintonizado ao longo do trabalho por forma a garantir os melhores resultados possíveis. Com o recurso à ferramenta Guide, também do MATLAB, foi criada a interface do sistema com o utilizador, sendo possível a averiguação da energia a ser produzida, bem como das contribuições de cada uma das fontes de energia renováveis para a obtenção dessa mesma energia. Por último, foi feita uma análise de resultados através da comparação entre os valores reais esperados e os valores obtidos pelo controlador difuso, bem como assinaladas conclusões e possibilidades de desenvolvimentos futuros deste trabalho.

An agent-based evolutionary approach for manufacturing system layout design

Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

Modeling Vegetable Fractals by means of Fractional-order Equations

This paper characterizes four ‘fractal vegetables’: (i) cauliflower (brassica oleracea var. Botrytis); (ii) broccoli (brassica oleracea var. italica); (iii) round cabbage (brassica oleracea var. capitata) and (iv) Brussels sprout (brassica oleracea var. gemmifera), by means of electrical impedance spectroscopy and fractional calculus tools. Experimental data is approximated using fractional-order models and the corresponding parameters are determined with a genetic algorithm. The Havriliak-Negami five-parameter model fits well into the data, demonstrating that classical formulae can constitute simple and reliable models to characterize biological structures.

A Fractional Calculus Perspective in the Evolutionary Design of Combinational Circuits

This paper analyses the performance of a genetic algorithm (GA) in the synthesis of digital circuits using two novel approaches. The first concept consists in improving the static fitness function by including a discontinuity evaluation. The measure of variability in the error of the Boolean table has similarities with the function continuity issue in classical calculus. The second concept extends the static fitness by introducing a fractional-order dynamical evaluation.