Localização ótima de apoios em estruturas do tipo viga utilizando o método dos algoritmos genéticos

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

Aplicações e algoritmos de segurança rodoviária com o uso de sistemas de GPS e de comunicações WAVE

Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia de Electrónica e Telecomunicações

Clustering de dados biomédicos com algoritmos baseados em critérios entrópicos

A procura de padrões nos dados de modo a formar grupos é conhecida como aglomeração de dados ou clustering, sendo uma das tarefas mais realizadas em mineração de dados e reconhecimento de padrões. Nesta dissertação é abordado o conceito de entropia e são usados algoritmos com critérios entrópicos para fazer clustering em dados biomédicos. O uso da entropia para efetuar clustering é relativamente recente e surge numa tentativa da utilização da capacidade que a entropia possui de extrair da distribuição dos dados informação de ordem superior, para usá-la como o critério na formação de grupos (clusters) ou então para complementar/melhorar algoritmos existentes, numa busca de obtenção de melhores resultados. Alguns trabalhos envolvendo o uso de algoritmos baseados em critérios entrópicos demonstraram resultados positivos na análise de dados reais. Neste trabalho, exploraram-se alguns algoritmos baseados em critérios entrópicos e a sua aplicabilidade a dados biomédicos, numa tentativa de avaliar a adequação destes algoritmos a este tipo de dados. Os resultados dos algoritmos testados são comparados com os obtidos por outros algoritmos mais “convencionais" como o k-médias, os algoritmos de spectral clustering e um algoritmo baseado em densidade.

Classificação e previsão de cardiotocogramas usando algoritmos baseados em redes neuronais

Mestrado em Computação e Instrumentação Médica

Algoritmos de estimação da direção de chegada de sinal

Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia de Eletrónica e Telecomunicações

Grade of membership (GoM) por algoritmos genéticos

Muitas vezes é necessário trabalhar com variáveis categóricas, porem há um número restrito de análisesque as abordam. Uma boa técnica de segmentação é a grade of membership (GoM), muito utilizada na área médica, em psicologia e em sociologia. Essa metodologia possui uma interpretação interessante baseada em perfis extremos (segmentos) e grau de pertencimento. Porém o modelo possui grande complexidade de estimação dos parâmetros pormáxima verossimilhança. Assim, neste trabalho propõe-se o uso de algoritmos genéticos para diminuir a complexidade e o tempo de cálculo, e aumentar a acurácia. A técnica é nomeada de Genetics Algorithms grade of membership (GA-GoM). Para averiguar a efetividade, o modelo foi primeiramente abordado por simulação – foi executado um experimento fatorial levando em conta o número de segmentos e variáveis trabalhadas. Em seguida, foi abordado um caso prático de segmentação de engajamento em redes sociais. Os resultados são superiores para modelos de maior complexidade. Conclui-se, assim, que é útil a abordagem para grandes bases de dados que contenham dados categóricos.

Estudio comparativo de algoritmos de filtrado digital para protección de líneas de transmisión [por] Ismael Díaz Verduzco

Tesis (Maestría en Ciencias en Ingeniería Eléctrica, con especialidad en Sistemas Eléctricos de Potencia) U.A.N.L.

Algoritmos de filtrado de Kalman para estados de sistemas estocásticos sobre observaciones discretas y continuas

Tesis (Maestro en Ciencias de la Ingeniería Eléctrica con Especialidad en Control) - Universidad Autónoma de Nuevo León, 1999

Algoritmos genéticos con edades para resolver el problema del agente viajero

Tesis (Maestro en ciencias de la administración con especialidad en sistemas) - Universidad Autónoma de Nuevo León, 1999

Aplicación de algoritmos genéticos para la asignación de carga académica en instituciones de educación superior

Tesis (Maestría en Ciencias de la Administración con Especialidad en Sistemas) U.A.N.L.Facultad de Ingeniería Mecánica y Eléctrica, 2000

Algoritmos de filtrado y control óptimo en sistemas de tipo Volterra con incertidumbres determinísticas por Irma Rosario Valadez Guzmán

Tesis (Maestría en Ciencias de la Ingeniería Eléctrica con Especialidad en Control) U.A.N.L.

Diseño de algoritmos de control para sistemas multimáquina

Tesis (Maestría en Ciencias de la Ingeniería Eléctrica con Especialidad en Control) U.A.N.L.

Aplicación de la técnica de algoritmos genéticos al problema de despacho económico

Tesis (Maestro en Ciencias de la Ingeniería Eléctrica con Especialidad en Potencia) U.A.N.L.

Aplicación de algoritmos genéticos en el balanceo de líneas de producción

Tesis (Maestro en Ciencias de la Administración con Especialidad en Producción y Calidad) - U.A.N.L, 2005

Coordinación de relevadores de sobrecorriente mediante algoritmos de optimización, utilizando curvas de tiempo no convencionales.

Tesis (Maestría en Ciencias en Ingeniería Eléctrica con Orientación en Sistemas Eléctricos de Potencia) UANL, 2012