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.

Comparison between known propagation models using least squares tuning algorithm on 5.8 GHz in Amazon region cities

ABSTRACT: This paper presents a performance comparison between known propagation Models through least squares tuning algorithm for 5.8 GHz frequency band. The studied environment is based on the 12 cities located in Amazon Region. After adjustments and simulations, SUI Model showed the smaller RMS error and standard deviation when compared with COST231-Hata and ECC-33 models.

Avaliação de algoritmos para conversão de modelos de velocidade de tempo para profundidade

Ainda hoje, a migração em tempo é o processo de imageamento substancialmente empregado na indústria do petróleo. Tal popularidade é devida ao seu alto grau de eficiência e robustez, além de sua habilidade em focalizar refletores nos mais variados ambientes geológicos. Entretanto, em áreas de alta complexidade geológica a migração em tempo falha de tal forma que a migração em profundidade e um campo de velocidade em profundidade são indispensáveis. Esse campo é geralmente obtido através de processos tomográficos partindo de um campo de velocidade inicial. A conversão de campos de velocidade de tempo para profundidade é uma forma rápida de se obter um campo inicial mais consistente geologicamente para tais processos. Alguns algoritmos de conversão tempo-profundidade recentemente desenvolvidos baseados no traçamento de raios-imagem são revistos e um algoritmo alternativo baseado na propagação da frente de onda-imagem é proposto. Os algoritmos são aplicados a dados sintéticos bidimensionais e avaliados de acordo com suas eficiência e acurácia, destacando suas vantagens, desvantagens e limitações na obtenção de campos de velocidade em profundidade.

Os efeitos Delaware e Groningen: um estudo quantitativo por elementos finitos

Os efeitos Delaware e Groningen são dois tipos de anomalia que afetam ferramentas de eletrodos para perfilagem de resistividade. Ambos os efeitos ocorrem quando há uma camada muito resistiva, como anidrita ou halita, acima do(s) reservatório(s), produzindo um gradiente de resistividade muito similar ao produzido por um contato óleo-água. Os erros de interpretação produzidos têm ocasionado prejuízos consideráveis à indústria de petróleo. A PETROBRÁS, em particular, tem enfrentado problemas ocasionados pelo efeito Groningen sobre perfis obtidos em bacias paleozóicas da região norte do Brasil. Neste trabalho adaptamos, com avanços, uma metodologia desenvolvida por LOVELL (1990), baseada na equação de Helmholtz para H_Φ, para modelagem dos efeitos Delaware e Groningen. Solucionamos esta equação por elementos finitos triangulares e retangulares. O sistema linear gerado pelo método de elementos finitos é resolvido por gradiente bi-conjugado pré-condicionado, sendo este pré-condicionador obtido por decomposição LU (Low Up) da matriz de stiffness. As voltagens são calculadas por um algoritmo, mais preciso, recentemente desenvolvido. Os perfis são gerados por um novo algoritmo envolvendo uma sucessiva troca de resistividade de subdomínios. Este procedimento permite obter cada nova matriz de stiffness a partir da anterior pelo cálculo, muito mais rápido, da variação dessa matriz. Este método permite ainda, acelerar a solução iterativa pelo uso da solução na posição anterior da ferramenta. Finalmente geramos perfis sintéticos afetados por cada um dos efeitos para um modelo da ferramenta Dual Laterolog.

Migração FFD 3D em profundidade usando aproximação de Padé complexa

Implementações dos métodos de migração diferença finita e Fourier (FFD) usam fatoração direcional para acelerar a performance e economizar custo computacional. Entretanto essa técnica introduz anisotropia numérica que podem erroneamente posicionar os refletores em mergulho ao longo das direções em que o não foi aplicado a fatoração no operador de migração. Implementamos a migração FFD 3D, sem usar a técnica do fatoração direcional, no domínio da frequência usando aproximação de Padé complexa. Essa aproximação elimina a anisotropia numérica ao preço de maior custo computacional buscando a solução do campo de onda para um sistema linear de banda larga. Experimentos numéricos, tanto no modelo homogêneo e heterogêneo, mostram que a técnica da fatoração direcional produz notáveis erros de posicionamento dos refletores em meios com forte variação lateral de velocidade. Comparamos a performance de resolução do algoritmo de FFD usando o método iterativo gradiente biconjugado estabilizado (BICGSTAB) e o multifrontal massively parallel direct solver (MUMPS). Mostrando que a aproximação de Padé complexa é um eficiente precondicionador para o BICGSTAB, reduzindo o número de iterações em relação a aproximação de Padé real. O método iterativo BICGSTAB é mais eficiente que o método direto MUMPS, quando usamos apenas um termo da expansão de Padé complexa. Para maior ângulo de abertura do operador, mais termos da série são requeridos no operador de migração, e neste caso, a performance do método direto é mais eficiente. A validação do algoritmo e as propriedades da evolução computacional foram avaliadas para a resposta ao impulso do modelo de sal SEG/EAGE.

Development of computational 3D MoM algorithm for nanoplasmonics

In this paper, we present an algorithm for full-wave electromagnetic analysis of nanoplasmonic structures. We use the three-dimensional Method of Moments to solve the electric field integral equation. The computational algorithm is developed in the language C. As examples of application of the code, the problems of scattering from a nanosphere and a rectangular nanorod are analyzed. The calculated characteristics are the near field distribution and the spectral response of these nanoparticles. The convergence of the method for different discretization sizes is also discussed.

Restauração de imagens utilizando projeções em conjuntos convexos e algoritmos evolucionistas

Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

Global optimization using a genetic algorithm with hierarchically structured population

This paper applies a genetic algorithm with hierarchically structured population to solve unconstrained optimization problems. The population has individuals distributed in several overlapping clusters, each one with a leader and a variable number of support individuals. The hierarchy establishes that leaders must be fitter than its supporters with the topological organization of the clusters following a tree. Computational tests evaluate different population structures, population sizes and crossover operators for better algorithm performance. A set of known benchmark test problems is solved and the results found are compared with those obtained from other methods described in the literature, namely, two genetic algorithms, a simulated annealing, a differential evolution and a particle swarm optimization. The results indicate that the method employed is capable of achieving better performance than the previous approaches in regard as the two criteria usually employed for comparisons: the number of function evaluations and rate of success. The method also has a superior performance if the number of problems solved is taken into account. (C) 2013 Elsevier B.V. All rights reserved.

String-averaging expectation-maximization for maximum likelihood estimation in emission tomography

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

Wavelets based Algorithm for the Evaluation of Enhanced Liver Areas

Hepatocellular carcinoma (HCC) is a primary tumor of the liver. After local therapies, the tumor evaluation is based on the mRECIST criteria, which involves the measurement of the maximum diameter of the viable lesion. This paper describes a computed methodology to measure through the contrasted area of the lesions the maximum diameter of the tumor by a computational algorithm 63 computed tomography (CT) slices from 23 patients were assessed. Non-contrasted liver and HCC typical nodules were evaluated, and a virtual phantom was developed for this purpose. Optimization of the algorithm detection and quantification was made using the virtual phantom. After that, we compared the algorithm findings of maximum diameter of the target lesions against radiologist measures. Computed results of the maximum diameter are in good agreement with the results obtained by radiologist evaluation, indicating that the algorithm was able to detect properly the tumor limits A comparison of the estimated maximum diameter by radiologist versus the algorithm revealed differences on the order of 0.25 cm for large-sized tumors (diameter > 5 cm), whereas agreement lesser than 1.0cm was found for small-sized tumors. Differences between algorithm and radiologist measures were accurate for small-sized tumors with a trend to a small increase for tumors greater than 5 cm. Therefore, traditional methods for measuring lesion diameter should be complemented with non-subjective measurement methods, which would allow a more correct evaluation of the contrast-enhanced areas of HCC according to the mRECIST criteria.

A genetic algorithm/mathematical programming approach to solve a two-level soft drink production problem

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)