Uma Proposta de distribuição do servidor de arquivos em clusters

A evolução da Computação Baseada em Clusters, impulsionada pelo avanço tecnológico e pelo custo relativamente baixo do hardware de PCs, tem levado ao surgimento de máquinas paralelas de porte cada vez maior, chegando à ordem das centenas e mesmo milhares de nós de processamento. Um dos principais problemas na implantação de clusters desse porte é o gerenciamento de E/S, pois soluções centralizadas de armazenamento de arquivos, como o NFS, rapidamente se tornam o gargalo dessa parte do sistema. Ao longo dos últimos anos, diversas soluções para esse problema têm sido propostas, tanto pela utilização de tecnologias especializadas de armazenamento e comunicação, como RAID e fibra ótica, como pela distribuição das funcionalidades do servidor de arquivos entre várias máquinas, objetivando a paralelização de suas operações. Seguindo essa última linha, o projeto NFSP (NFS Parallèle) é uma proposta de sistema de arquivos distribuído que estende o NFS padrão de forma a aumentar o desempenho das operações de leitura de dados pela distribuição do serviço em vários nós do cluster. Com essa abordagem, o NFSP objetiva aliar desempenho e escalabilidade aos benefícios do NFS, como a estabilidade de sua implementação e familiaridade de usuários e administradores com sua semântica de uso e seus procedimentos de configuração e gerenciamento. A proposta aqui apresentada, chamada de dNFSP, é uma extensão ao NFSP com o objetivo principal de proporcionar melhor desempenho a aplicações que explorem tanto a leitura como a escrita de dados, uma vez que essa última característica não é contemplada pelo modelo original A base para o funcionamento do sistema é um modelo de gerenciamento distribuído de meta-dados, que permite melhor escalabilidade e reduz o custo computacional sobre o meta-servidor original do NFSP, e também um mecanismo relaxado de manutenção de coerência baseado em LRC (Lazy Release Consistency), o qual permite a distribuição do serviço sem acarretar em operações onerosas de sincronização de dados. Um protótipo do modelo dNFSP foi implementado e avaliado com uma série de testes, benchmarks e aplicações. Os resultados obtidos comprovam que o modelo pode ser aplicado como sistema de arquivos para um cluster, efetivamente proporcionando melhor desempenho às aplicações e ao mesmo tempo mantendo um elevado nível de compatibilidade com as ferramentas e procedimentos habituais de administração de um cluster, em especial o uso de clientes NFS padrões disponíveis em praticamente todos os sistemas operacionais da atualidade.

Modelo de adaptação de ensino utilizando agentes pedagógicos

A Inteligência Artificial é uma área da computação onde se está constantemente desenvolvendo pesquisas em software educacionais, principalmente os Sistemas Tutores Inteligentes (STI). Esses sistemas têm a capacidade de se adaptarem às particularidades de cada aluno, proporcionando assim, ambientes que facilitam a aprendizagem do usuário. Recentemente foi incorporada a tecnologia de agentes na modelagem do STI e nos ambientes educacionais na Internet. Estes agentes são denominados pedagógicos quando estão ligados a um ambiente onde existe uma sociedade de agentes que compõem um sistema de ensino-aprendizagem. Este texto apresenta um modelo de adaptação para ambientes genéricos de ensino, composto por agentes pedagógicos. A proposta é baseada em estudos relacionados com sistemas hipermídia adaptativos, sistemas tutores inteligentes, sistemas multiagentes e agentes pedagógicos. Inicialmente, o texto descreve o modelo. Logo após, é apresentada a implementação dos agentes os quais tem como tarefa prover a adaptação do ensino, sendo responsáveis em fornecer o caminho mais efetivo para a aprendizagem do aluno. Os agentes do modelo são denominados Agente Tutor, Agente Perfil e Agente de Comunicação. A realização da adaptação da instrução às características individuais do aprendiz implica o sistema conhecer: os padrões cognitivos de aprendizagem do aluno, traduzidos como estilos de aprendizagem e as suas implicações pedagógicas; e a modelagem das características do aprendiz: nível de conhecimento, metas, experiência e preferências do aprendiz. Finalmente, o texto descreve um estudo de caso, onde o modelo proposto foi integrado num ambiente de aprendizagem, e validado numa disciplina virtual a fim de avaliação de seus objetivos.

Aplicação de modelos gráficos probabilísticos computacionais em economia

O objetivo deste trabalho é testar a aplicação de um modelo gráfico probabilístico, denominado genericamente de Redes Bayesianas, para desenvolver modelos computacionais que possam ser utilizados para auxiliar a compreensão de problemas e/ou na previsão de variáveis de natureza econômica. Com este propósito, escolheu-se um problema amplamente abordado na literatura e comparou-se os resultados teóricos e experimentais já consolidados com os obtidos utilizando a técnica proposta. Para tanto,foi construído um modelo para a classificação da tendência do "risco país" para o Brasil a partir de uma base de dados composta por variáveis macroeconômicas e financeiras. Como medida do risco adotou-se o EMBI+ (Emerging Markets Bond Index Plus), por ser um indicador amplamente utilizado pelo mercado.

Análise da complexidade computacional de problemas de estatística descritiva com entradas intervalares

A Estatística é uma ferramenta indispensável em todos os campos científicos. A Estatística descritiva é usada para sintetizar dados. O principal problema desta área está relacionado aos valores de uma amostra, os quais geralmente possuem erros que ocorrem durante a obtenção dos dados. Um dos objetivos deste trabalho é apresentar uma forma de representação para os valores amostrais que considera os erros contidos nestes valores. Esta representação é realizada através de intervalos. A literatura mostra que foram realizadas pesquisas somente em problemas de calcular os valores intervalares das medidas de dispersão variância, covariância e coeficiente de correlação, que a utilização da computação intervalar na solução de problemas de medidas de dispersão intervalar sempre fornece solução com intervalos superestimados (intervalos com amplitude grande), e que ao procurar uma solução com intervalos de amplitude pequena (através da computação da imagem intervalar), o problema passa a pertencer a classe de problemas NP-Difícil. Com o objetivo principal de analisar a complexidade computacional dos problemas de computar os valores dos indicadores estatísticos descritivos com entradas intervalares, e realizar uma classificação quanto a classe de complexidade, a presente tese apresenta: i) definições intervalares de medidas de tendência central, medidas de dispersão e separatrizes; ii) investigação da complexidade de problemas das medidas de tendência central média, mediana e moda, das medidas de dispersão amplitude, variância, desvio padrão, coeficiente de variação, covariância, coeficiente de correlação e das separatrizes e iii) representação intervalar dos valores reais, de tal modo que garante a qualidade de aproximação nos intervalos solução calculado através da extensão intervalar Primeiramente, apresentamos uma abordagem intervalar para os indicadores estatísticos e propomos algoritmos para a solução dos problemas de computar os intervalos de medidas de tendência central intervalar, dispersão intervalar e separatrizes intervalares. Tais algoritmos utilizam a aritmética intervalar definida por Moore, a extensão intervalar e foram projetados para serem executados em ambientes intervalares como IntLab e Maple Intervalar. Por meio da análise da complexidade computacional verificamos que os problemas de medidas de tendência central, dispersão e separatrizes, com entradas intervalares, pertencem à classe de problemas P. Este trabalho apresenta, portanto, algoritmos de tempo polinomial que calculam os intervalos dos indicadores estatísticos com entradas intervalares, e que retornam como solução intervalos com qualidade de aproximação. Os resultados obtidos no desenvolvimento do trabalho tornaram viável a computação da Estatística Descritiva Intervalar.

Modelos causais no cálculo de capital para risco operacional: investigação do uso de redes neurais artificiais como modelo avançado de mensuração de capital

A gestão e a mensuração do risco operacional é uma preocupação crescente da comunidade bancária, de modo que a escolha adequada do modelo de alocação de capital para risco operacional pode tornar-se um diferencial competitivo. Este trabalho apresenta as vantagens da adoção de modelos causais para a gestão e mensuração do risco operacional e, ao investigar a aplicação de Redes Neurais Artificiais para tal propósito, comprova que o modelo causal chega a valores de capital mais alinhados à exposição ao risco da instituição financeira. Além disso, há a vantagem de que, quanto mais sensível a risco a metodologia de cálculo de capital for, maior será o incentivo para uma gestão apropriada dos riscos no dia-a-dia da instituição financeira, o que não apenas reduz sua necessidade de alocação de capital, quanto diminui suas perdas esperadas. Os resultados, portanto, são positivos e motivam estudos futuros sobre o tema.

Aplicação de redes neurais na precificação de debêntures

Estudos anteriores mostraram que a técnica de redes neurais tem sido mais bem sucedida que os modelos tradicionais em vários assuntos relacionados ao mercado de debêntures, tais como modelar a probabilidade de default e em explicar os ratings de agências classificadoras de risco, como Standard & Poors e Moodys. O objetivo deste trabalho é testar a técnica de redes neurais para precificar debêntures no Brasil e comparar os resultados obtidos com regressões lineares. Para isso, utilizaram-se como variáveis explicativas dados contábeis, características específicas das emissões, tais como prazo para vencimento e cláusulas de recompra antecipada. Em relação às variáveis dependentes, optou-se por utilizar as taxas divulgadas diariamente pela ANDIMA como valor de mercado para as debêntures. As variáveis acima foram testadas em diversos modelos pelo método dos mínimos quadrados ordinários e o modelo que apresentou o melhor resultado foi testado em redes neurais com duas camadas intermediárias. Os resultados obtidos com redes neurais com seis e oito neurônios apresentaram resultados superiores aos modelos estimados por mínimos quadrados ordinários tanto na fase de treinamento como na fase de testes. No entanto, ainda há bastante espaço para melhorias nos modelos dado que o tamanho da base de dados disponível para este tipo de testes no Brasil ainda não é a ideal e as taxas divulgadas pela ANDIMA são médias de um grupo pequeno de instituições e não necessariamente refletem o valor de mercado de uma debênture.

Aplicação de redes neurais na classificação de rentabilidade futura de empresas

Este trabalho tem por motivação evidenciar a eficiência de redes neurais na classificação de rentabilidade futura de empresas, e desta forma, prover suporte para o desenvolvimento de sistemas de apoio a tomada de decisão de investimentos. Para serem comparados com o modelo de redes neurais, foram escolhidos o modelo clássico de regressão linear múltipla, como referência mínima, e o de regressão logística ordenada, como marca comparativa de desempenho (benchmark). Neste texto, extraímos dados financeiros e contábeis das 1000 melhores empresas listadas, anualmente, entre 1996 e 2006, na publicação Melhores e Maiores – Exame (Editora Abril). Os três modelos foram construídos tendo como base as informações das empresas entre 1996 e 2005. Dadas as informações de 2005 para estimar a classificação das empresas em 2006, os resultados dos três modelos foram comparados com as classificações observadas em 2006, e o modelo de redes neurais gerou o melhor resultado.

Análise do setor da agências de internet no Brasil : uma aplicação de simulação dinâmica de sistemas

Esta dissertação tem por objetivo analisar a participação de mercado dos diferentes grupos estratégicos que compõem o setor de agências de internet no Brasil, bem como as mudanças decorrentes de alterações nas variáveis críticas de concorrência, tais como preço, investimento em propaganda, investimento em tecnologia e disponibilidade de mão-de-obra.

Aplicação de redes neurais na previsão da captação líquida do mercado de previdência aberta brasileiro

Resumo O objetivo deste trabalho é explorar a utilização de Redes Neurais no processo de previsão da Captação Líquida do Mercado de Previdência Privada Brasileiro como ferramenta à tomada de decisão e apoio na gestão das empresas do setor. Para a construção desse modelo foram utilizadas Redes Neurais, ferramenta que vem se mostrando adequada para utilização em modelos não lineares com resultados superiores a outras técnicas. A fonte de dados principal para a realização deste trabalho foi a FENAPREVI – Federação Nacional de Previdência Privada e Vida. Para comparação com o modelo de Redes Neurais, foi utilizado um modelo de Regressão Linear Múltipla como benchmark, com o objetivo de evidenciar a adequação da ferramenta em vista dos objetivos traçados no trabalho. O modelo foi construído a partir das informações mensais do setor, entre maio de 2002 e agosto de 2009, considerando o que se convencionou chamar de ‘mercado vivo’, que abrange os produtos PGBL e VGBL, comercializados ininterruptamente nesse período pelas chamadas EAPP – Entidades Abertas de Prividência Privada. Os resultados obtidos demonstraram a adequação da ferramenta Redes Neurais, que obtiveram resultados superiores aos obtidos utilizando Regressão Linear Múltipla.

Portabilidade numérica de celulares e seu efeito em concentração de mercado no Brasil

Esta dissertação avalia quais foram os resultados da introdução da portabilidade no mercado de telefonia móvel brasileiro procurando entender os fatores que influenciaram este processo negativamente. Ela investiga especificamente como se comportou, depois da regulação, a participação de mercado das prestadoras de serviço em diferentes localidade do país. O principal questionamento realizado é se, no momento da transição, quando os entraves econômicos percebidos pelos usuários diminuíram, a concentração de mercado caiu ou se a presença de promoções em tarifas de ligações efetuadas dentro de uma mesma rede eventualmente induziu o comportamento inverso.

Volatilidade implícita das opções de ações: uma análise sobre a volatilidade futura

O objetivo desse trabalho é avaliar a capacidade de previsão do mercado sobre a volatilidade futura a partir das informações obtidas nas opções de Petrobras e Vale, além de fazer uma comparação com modelos do tipo GARCH e EWMA. Estudos semelhantes foram realizados no mercado de ações americano: Seja com uma cesta de ações selecionadas ou com relação ao índice S&P 100, as conclusões foram diversas. Se Canina e Figlewski (1993) a “volatilidade implícita tem virtualmente nenhuma correlação com a volatilidade futura”, Christensen e Prabhala (1998) concluem que a volatilidade implícita é um bom preditor da volatilidade futura. No mercado brasileiro, Andrade e Tabak (2001) utilizam opções de dólar para estudar o conteúdo da informação no mercado de opções. Além disso, comparam o poder de previsão da volatilidade implícita com modelos de média móvel e do tipo GARCH. Os autores concluem que a volatilidade implícita é um estimador viesado da volatilidade futura mas de desempenho superior se comparada com modelos estatísticos. Gabe e Portugal (2003) comparam a volatilidade implícita das opções de Telemar (TNLP4) com modelos estatísticos do tipo GARCH. Nesse caso, volatilidade implícita tambem é um estimador viesado, mas os modelos estatísticos além de serem bons preditores, não apresentaram viés. Os dados desse trabalho foram obtidos ao longo de 2008 e início de 2009, optando-se por observações intradiárias das volatilidades implícitas das opções “no dinheiro” de Petrobrás e Vale dos dois primeiros vencimentos. A volatidade implícita observada no mercado para ambos os ativos contém informação relevante sobre a volatilidade futura, mas da mesma forma que em estudos anteriores, mostou-se viesada. No caso específico de Petrobrás, o modelo GARCH se mostrou um previsor eficiente da volatilidade futura

Ontologia para moelos de negócios de redes sociais na internet: um ensaio teórico-exploratório

Atualmente, uma profusão de soluções chamadas de Web 2.0 e redes sociais está causando um grande impacto no desenvolvimento da Internet, comparando-se à era “ponto-com” em termos de crescimento, investimentos e empolgação. Estas iniciativas possuem em comum um elevado grau de formação de comunidades, e de criação e compartilhamento de conteúdo por parte do usuário, dentre outras características. Acredita-se que as redes sociais possuam um grande potencial inovador e disruptivo tanto para a sociedade quanto para o mundo empresarial. Entretanto, como transformar as redes sociais e aplicações Web 2.0 em modelos de negócios auto-sustentáveis ainda é um desafio para o mercado. Esta dissertação objetiva auxiliar a compreensão e abordagem deste tema propondo uma ontologia específica para modelos de negócios de redes sociais na internet. Isto se realiza por meio do desenvolvimento de um ensaio teórico de viés exploratório, baseado em extensa, porém não exaustiva, revisão de literatura abordando modelos de negócios, redes sociais e demais temas relacionados. A ontologia criada é então aplicada na representação de modelos de negócio de redes sociais na internet. Este trabalho também fornece uma visão geral do fenômeno Web 2.0, abordando algumas de suas principais características tecnológicas e socioeconômicas.

Using an animated pedagogical agent to interact affectively with the student

This work proposes an animated pedagogical agent that has the role of providing emotional support to the student: motivating and encouraging him, making him believe in his self-ability, and promoting a positive mood in him, which fosters learning. This careful support of the agent, its affective tactics, is expressed through emotional behaviour and encouragement messages of the lifelike character. Due to human social tendency of anthropomorphising software, we believe that a software agent can accomplish this affective role. In order to choose the adequate affective tactics, the agent should also know the student’s emotions. The proposed agent recognises the student’s emotions: joy/distress, satisfaction/disappointment, anger/gratitude, and shame, from the student’s observable behaviour, i. e. his actions in the interface of the educational system. The inference of emotions is psychologically grounded on the cognitive theory of emotions. More specifically, we use the OCC model which is based on the cognitive approach of emotion and can be computationally implemented. Due to the dynamic nature of the student’s affective information, we adopted a BDI approach to implement the affective user model and the affective diagnosis. Besides, in our work we profit from the reasoning capacity of the BDI approach in order for the agent to deduce the student’s appraisal, which allows it to infer the student’s emotions. As a case study, the proposed agent is implemented as the Mediating Agent of MACES: an educational collaborative environment modelled as a multi-agent system and pedagogically based on the sociocultural theory of Vygotsky.

Estudo e desenvolvimento de um transdutor de posição linear magnética diferencial

Este trabalho tem como objetivo o estudo e o desenvolvimento de um transdutor magnético de posição, cujo princípio de funcionamento é baseado na relação entre a distribuição do fluxo magnético em sua estrutura, provido por uma fonte de fluxo magnético constante, c.c. ou c.a., e a posição linear da parte móvel do transdutor ao longo de sua direção de deslocamento ou excursão. O transdutor pode ter entreferros de medição para medir a indução magnética nas culatras laterais, com fluxo magnético de excitação constante, c.c. ou c.a., ou não ter entreferros de medição, caso em que apenas fluxo magnético de excitação c.a. é empregado. Em ambos os casos, com fluxo magnético de excitação c.a., bobinas exploradoras foram usadas para medir o fluxo magnético estabelecido nas culatras de acordo com a posição da parte móvel do transdutor. Para o primeiro caso foi desenvolvido um protótipo no qual o material das culatras é aço maciço. Para o segundo foram desenvolvidos dois protótipos, um com barra de aço maciça, e o outro com núcleo de lâminas de Fe-Si. Além de se desenvolver uma modelagem analítica para estudar o transdutor, empregou-se, como ferramenta auxiliar de simulação, uma modelagem eletromagnética por elementos finitos. Os resultados teóricos, simulados e experimentais são esclarecedores e demonstram que o transdutor confeccionado com lâminas de Fe-Si e excitação através de fluxo magnético c.a. apresenta uma saída linear. É demonstrado também que a metodologia proposta e utilizada na modelagem e na concepção do transdutor são adequadas e indicam o domínio da teoria e da tecnologia propostas. As configurações sugeridas são extensivamente analisadas por este trabalho No caso do transdutor com fluxo magnético c.a. proposto e resultante desse estudo, sua topologia pode ser considerada inovadora, não sofrendo um efeito de histerese no seu sinal de saída devido à histerese magnética de suas culatras ferromagnéticas como acontece no transdutor com fluxo magnético c.c.. Isso, entre outras razões, ensejou o depósito de sua patente. Adicionalmente, é robusto, de fácil confecção, com enrolamentos que não requerem uma montagem de precisão como em outros transdutores eletromagnéticos de posição, e de baixo custo.