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Com o crescimento previsível e exponencial das redes de comunicações móveis motivado pela mobilidade, flexibilidade e também comodidade do utilizador levam a que este se torne na fatia mais importante do mundo das telecomunicações dos dias que correm. Assim é importante estudar e caracterizar canais rádio para as mais diversas gamas de frequências utilizadas nas mais variadas tecnologias. O objectivo principal desta dissertação de Mestrado é caracterizar um canal rádio para a tecnologia sem fios Worldwide Inter-operability for Microwave Access (Wimax para as frequências de 3,5 GHz e 5 GHz) actualmente vista pela comunidade científica como a tecnologia sem fios com maiores perspectivas de sucesso. Para tal, determinaram-se o Perfil de Atraso de Potência (PAP) e também a Potência em Função da Distância (PFD) recorrendo ao método computacional de simulação Finite-Difference Time-Domain (FDTD). De forma a estudar e caracterizar o canal rádio, em termos de desvanecimento relativo ao espalhamento de atraso, usaram-se dois métodos alternativos que têm como entrada o PAP. Para caracterizar o canal quanto ao desvanecimento baseado em espalhamento de Doppler, recorreu-se também a duas técnicas alternativas tendo como entrada o PFD. Em ambas as situações os dois métodos alternativos convergiram para os mesmos resultados. A caracterização é feita em dois cenários diferentes: um em que consideramos que a maioria dos obstáculos são condutores eléctricos perfeitos (CEP) e que passaremos a designar Cenário PEC, e um segundo cenário em que os obstáculos têm propriedades electromagnéticas diferentes, e que passará a ser designado por Cenário MIX. Em ambos os cenários de análise concluiu-se que o canal é plano, lento e sem ISI.

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

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Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Mecânica

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Trabalho de projeto apresentado à Escola Superior de Comunicação Social como parte dos requisitos para obtenção de grau de mestre em Jornalismo.

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Trabalho de Projeto realizado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática e de Computadores

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Dissertação apresentada à Escola Superior de Educação de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Ciências da Educação, Especialidade Intervenção Precoce

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

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Dissertação Apresentada à Escola Superior de Educação de Lisboa para obtenção de grau de mestre em Ciências da Educação - Especialidade em Intervenção Precoce

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Trabalho de Projeto realizado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática e de Computadores

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Relatório de Projeto realizado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática e de Computadores

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Electricity markets are complex environments with very particular characteristics. A critical issue regarding these specific characteristics concerns the constant changes they are subject to. This is a result of the electricity markets’ restructuring, which was performed so that the competitiveness could be increased, but it also had exponential implications in the increase of the complexity and unpredictability in those markets scope. The constant growth in markets unpredictability resulted in an amplified need for market intervenient entities in foreseeing market behaviour. The need for understanding the market mechanisms and how the involved players’ interaction affects the outcomes of the markets, contributed to the growth of usage of simulation tools. Multi-agent based software is particularly well fitted to analyze dynamic and adaptive systems with complex interactions among its constituents, such as electricity markets. This dissertation presents ALBidS – Adaptive Learning strategic Bidding System, a multiagent system created to provide decision support to market negotiating players. This system is integrated with the MASCEM electricity market simulator, so that its advantage in supporting a market player can be tested using cases based on real markets’ data. ALBidS considers several different methodologies based on very distinct approaches, to provide alternative suggestions of which are the best actions for the supported player to perform. The approach chosen as the players’ actual action is selected by the employment of reinforcement learning algorithms, which for each different situation, simulation circumstances and context, decides which proposed action is the one with higher possibility of achieving the most success. Some of the considered approaches are supported by a mechanism that creates profiles of competitor players. These profiles are built accordingly to their observed past actions and reactions when faced with specific situations, such as success and failure. The system’s context awareness and simulation circumstances analysis, both in terms of results performance and execution time adaptation, are complementary mechanisms, which endow ALBidS with further adaptation and learning capabilities.

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Dissertação de Mestrado, Estudos Integrados dos Oceanos, 26 Fevereiro de 2016, Universidade dos Açores.

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Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica Ramo Automação e Electrónica Industrial

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Dissertação apresentada à Escola Superior de Comunicação Social como parte dos requisitos para obtenção de grau de mestre em Audiovisual e Multimédia.

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Trabalho de projeto apresentado à Escola Superior de Comunicação Social como parte dos requisitos para obtenção de grau de mestre em Audiovisual e Multimédia.