Gestão ambiental: um estudo sobre a percepção do problema da desertificação no Estado do Rio Grande do Norte

The objective of this study was to investigate the environmental perception of: People with common-sense knowledge on the desertification process in RN. People with scientific knowledge on the desertification process in RN. Focal points in the combat at desertification of the RN and public ministery representant with actions in interinstitutional articulations promoter (and/or relative actions) at the desertification process in the RN. The research was carried in the city of Natal-RN and in two small cities of the Seridó region (RN): Caicó and Currais Novos. The research carried, is classified as exploratory and 22 people were interviewed. The research includes: The propension/intensity of the desertification in the RN and in the Seridó region; Evaluation of the knowledge of those interviewed, concerning the subject desertification ; Problems in order to combat desertification; Causes of desertification; The profile of the interviewed. The results of this present study indicate that the a desertification process is more agressive in the Seridó region than in the state of RN, being the two following: the absence of preocupation of the affected population with the process and the escarcity of governamental recurses, indicates how problems greather in the combat to the phenomen. Decreasing of produtivity in the agriculture and increasing of the migration to the urbans centers have been the main consequences of the process, that have at water scarcity, deforestation and extraction of argil (being this, regional factor), relevant variables in the influence to the surgiment of the desertification process of the RN

Um algoritmo híbrido para o problema de roteamento de veículos com frotas heterogêneas

This paper aims to propose a hybrid meta-heuristics for the Heterogeneous Fleet Vehicle Routing Problem (HVRP), which is a combinatorial optimization problem NP-hard, and is characterized by the use of a limited fleet consists of different vehicles with different capacities. The hybrid method developed makes use of a memetic algorithm associated with the component optimizer Vocabulary Building. The resulting hybrid meta-heuristic was implemented in the programming language C + + and computational experiments generated good results in relation to meta-heuristic applied in isolation, proving the efficiency of the proposed method.

Metaheurísticas evolutivas para o problema de roteamento de unidades móveis de pistoneio

This paper presents metaheuristic strategies based on the framework of evolutionary algorithms (Genetic and Memetic) with the addition of Technical Vocabulary Building for solving the Problem of Optimizing the Use of Multiple Mobile Units Recovery of Oil (MRO units). Because it is an NP-hard problem, a mathematical model is formulated for the problem, allowing the construction of test instances that are used to validate the evolutionary metaheuristics developed

Uma abordagem híbrida para o problema de seleção de fornecedores em cadeia de suprimentos

This work presents a hybrid approach for the supplier selection problem in Supply Chain Management. We joined decision-making philosophy by researchers from business school and researchers from engineering in order to deal with the problem more extensively. We utilized traditional multicriteria decision-making methods, like AHP and TOPSIS, in order to evaluate alternatives according decision maker s preferences. The both techiniques were modeled by using definitions from the Fuzzy Sets Theory to deal with imprecise data. Additionally, we proposed a multiobjetive GRASP algorithm to perform an order allocation procedure between all pre-selected alternatives. These alternatives must to be pre-qualified on the basis of the AHP and TOPSIS methods before entering the LCR. Our allocation procedure has presented low CPU times for five pseudorandom instances, containing up to 1000 alternatives, as well as good values for all considered objectives. This way, we consider the proposed model as appropriate to solve the supplier selection problem in the SCM context. It can be used to help decision makers in reducing lead times, cost and risks in their supply chain. The proposed model can also improve firm s efficiency in relation to business strategies, according decision makers, even when a large number of alternatives must be considered, differently from classical models in purchasing literature

Algoritmos para o problema de localização de uma facilidade com distâncias limitadas e restrições de atendimento

The objective in the facility location problem with limited distances is to minimize the sum of distance functions from the facility to the customers, but with a limit on each distance, after which the corresponding function becomes constant. The problem has applications in situations where the service provided by the facility is insensitive after a given threshold distance (eg. fire station location). In this work, we propose a global optimization algorithm for the case in which there are lower and upper limits on the numbers of customers that can be served

Efeito da restrição alimentar no desempenho produtivo e econômico de cabritos F1 Boer x Saanen

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

Algoritmo memético com infecção viral: uma aplicação ao problema do caixeiro viajante assimétrico

The Combinatorial Optimization is a basic area to companies who look for competitive advantages in the diverse productive sectors and the Assimetric Travelling Salesman Problem, which one classifies as one of the most important problems of this area, for being a problem of the NP-hard class and for possessing diverse practical applications, has increased interest of researchers in the development of metaheuristics each more efficient to assist in its resolution, as it is the case of Memetic Algorithms, which is a evolutionary algorithms that it is used of the genetic operation in combination with a local search procedure. This work explores the technique of Viral Infection in one Memetic Algorithms where the infection substitutes the mutation operator for obtaining a fast evolution or extinguishing of species (KANOH et al, 1996) providing a form of acceleration and improvement of the solution . For this it developed four variants of Viral Infection applied in the Memetic Algorithms for resolution of the Assimetric Travelling Salesman Problem where the agent and the virus pass for a symbiosis process which favored the attainment of a hybrid evolutionary algorithms and computational viable

Restrição alimentar em caprinos: rendimento, cortes comerciais e composição da carcaça

Com o objetivo de estudar o efeito da restrição alimentar sobre as características da carcaça de caprinos leiteiros, realizou-se um experimento utilizando 27 cabritos castrados da raça Saanen. Os animais (PV inicial de 20 kg) foram distribuídos nos tratamentos alimentação à vontade e 30 e 60% de restrição, sendo abatidos aos 35 kg de PV. Foram avaliados o rendimento comercial e biológico, os cortes comerciais, a área de olho-de-lombo e a composição tecidual da perna. O rendimento biológico não foi afetado pela restrição alimentar, mas o comercial diminuiu com o aumento da restrição. A elevação no nível de restrição alimentar promoveu diminuição do lombo e da 6ª a 13ª costelas e aumento da paleta e do pescoço, proporcionalmente à meia-carcaça. A proporção de ossos aumentou e a de gordura total diminuiu com o aumento da restrição. O tecido muscular não foi afetado pela restrição. A restrição alimentar de até 30% não prejudicou a qualidade da carcaça de caprinos leiteiros.

Restrição alimentar qualitativa para suínos com elevado peso de abate

Foram utilizados 60 suínos machos castrados (89,1 ± 4,2 kg) para avaliar o uso de níveis (0, 5, 10, 15 e 20%) de restrição qualitativa, resultando em valores de 3.407, 3.240, 3.060, 2.890 e 2.720 kcal de energia digestível por quilo de ração. Dez animais foram abatidos no início do experimento para determinação da composição corporal inicial, enquanto os demais foram alimentados com as dietas experimentais até atingirem 128 kg. Utilizou-se o delineamento em blocos casualizados para controle das diferenças de peso inicial, com dez blocos, cinco tratamentos (dietas experimentais) e um animal por unidade experimental. Dados de características de desempenho, de carcaça e parâmetros séricos dos animais foram submetidos à análise de variância com posterior desdobramento em regressão em função dos níveis de restrição qualitativa das dietas. O aumento nos níveis de restrição qualitativa não alterou o consumo diário de ração, mas reduziu linearmente o consumo diário de energia digestível e o ganho diário de peso, piorando a conversão alimentar e melhorando a eficiência de utilização de energia pelos animais. Os níveis de restrição qualitativa provocaram redução linear dos níveis séricos de triacilgliceróis e da espessura de toucinho e aumento da porcentagem e quantidade de carne magra e do índice de bonificação das carcaças, mas não alteraram o ganho diário de carne magra. A utilização de restrição qualitativa é eficiente para reduzir a ingestão energética e a deposição de gordura em suínos não reduz a capacidade de produção de carne magra.

Efeito da restrição alimentar sobre algumas características de carcaça de cabritos F1 Boer X Saanen

Objetivou-se com este trabalho avaliar o efeito da restrição alimentar nas características de carcaça de cabritos F1 Boer x Saanen. Foram utilizados 21 cabritos, pesando 15 kg de PV, distribuídos em três tratamentos (0, 30 e 60% de restrição). O consumo dos animais do tratamento 0% de restrição determinavam o consumo dos animais dos tratamentos 30 e 60% de restrição. Quando os animais do nível de restrição 0% atingiam 25 kg, estes juntamente com seus pares foram submetidos a jejum de sólido de 24 h e de líquido de 16 h. O abate ocorreu mediante descarga elétrica, seguido de sangria e retirada dos órgãos. Os ganhos de peso foram de 211,03, 126,15 e 11,71g/dia; a eficiência alimentar de 0,20, 0,18 e de 0,03; os pesos de abate de 25,44, 20,91 e 15,82kg para os tratamentos 0, 30 e 60% de restrição, respectivamente. O rendimento de carcaça quente, de carcaça fria e biológico não foram influenciados pela restrição alimentar. Somente a proporção da paleta e a do lombo foram influenciados pela restrição alimentar, com aumento linear do rendimento da paleta e decréscimo linear do rendimento do lombo. Houve efeito da restrição na redução do rendimento de gordura e aumento da proporção de osso. A restrição alimentar em níveis moderados, permitiu a obtenção de carcaças de boa qualidade, com bom rendimento, elevada proporção de músculo e baixa participação de gordura e, dependendo da relação custo:benefício, pode tornar-se boa alternativa para o produtor.

Metodologia estatística na solução do problema do caixeiro viajante e na avaliação de algoritmos : um estudo aplicado à transgenética computacional

The problems of combinatory optimization have involved a large number of researchers in search of approximative solutions for them, since it is generally accepted that they are unsolvable in polynomial time. Initially, these solutions were focused on heuristics. Currently, metaheuristics are used more for this task, especially those based on evolutionary algorithms. The two main contributions of this work are: the creation of what is called an -Operon- heuristic, for the construction of the information chains necessary for the implementation of transgenetic (evolutionary) algorithms, mainly using statistical methodology - the Cluster Analysis and the Principal Component Analysis; and the utilization of statistical analyses that are adequate for the evaluation of the performance of the algorithms that are developed to solve these problems. The aim of the Operon is to construct good quality dynamic information chains to promote an -intelligent- search in the space of solutions. The Traveling Salesman Problem (TSP) is intended for applications based on a transgenetic algorithmic known as ProtoG. A strategy is also proposed for the renovation of part of the chromosome population indicated by adopting a minimum limit in the coefficient of variation of the adequation function of the individuals, with calculations based on the population. Statistical methodology is used for the evaluation of the performance of four algorithms, as follows: the proposed ProtoG, two memetic algorithms and a Simulated Annealing algorithm. Three performance analyses of these algorithms are proposed. The first is accomplished through the Logistic Regression, based on the probability of finding an optimal solution for a TSP instance by the algorithm being tested. The second is accomplished through Survival Analysis, based on a probability of the time observed for its execution until an optimal solution is achieved. The third is accomplished by means of a non-parametric Analysis of Variance, considering the Percent Error of the Solution (PES) obtained by the percentage in which the solution found exceeds the best solution available in the literature. Six experiments have been conducted applied to sixty-one instances of Euclidean TSP with sizes of up to 1,655 cities. The first two experiments deal with the adjustments of four parameters used in the ProtoG algorithm in an attempt to improve its performance. The last four have been undertaken to evaluate the performance of the ProtoG in comparison to the three algorithms adopted. For these sixty-one instances, it has been concluded on the grounds of statistical tests that there is evidence that the ProtoG performs better than these three algorithms in fifty instances. In addition, for the thirty-six instances considered in the last three trials in which the performance of the algorithms was evaluated through PES, it was observed that the PES average obtained with the ProtoG was less than 1% in almost half of these instances, having reached the greatest average for one instance of 1,173 cities, with an PES average equal to 3.52%. Therefore, the ProtoG can be considered a competitive algorithm for solving the TSP, since it is not rare in the literature find PESs averages greater than 10% to be reported for instances of this size.

Avaliação econômica do uso da restrição alimentar qualitativa para suínos com elevado peso de abate

O objetivo neste trabalho foi avaliar economicamente o uso da restrição alimentar qualitativa para suínos machos castrados em terminação sobre o desempenho e as características de carcaça de 60 animais. Dez suínos foram abatidos no início da fase experimental (89,0 ± 4,2 kg) e os demais, alimentados com rações contendo cinco níveis de restrição nutricional qualitativa (0, 5, 10, 15 e 20%), obtidas pela inclusão de casca de arroz finamente moída, até o final do experimento (127,8 ± 2,9 kg). Foram calculados os custos com alimentação durante o período experimental (R$alimento) e estimados os valores de receita bruta de cada carcaça de animais abatidos aos 128 kg (RBsuíno128kg) ou no início do experimento (RBmédia_suíno89kg). A partir destes três dados, foi calculado o resultado líquido (RL) do uso das dietas experimentais (RL = RBsuíno128kg - RBmédia_suíno89kg - R$alimento). Também foram analisadas as variações mensais dos preços do milho, do farelo de soja e do suíno, sendo determinado o preço do milho como o fator de maior impacto sobre a lucratividade do uso da restrição qualitativa. A equação de predição da probabilidade de aumento linear do resultado líquido pelo uso da restrição qualitativa foi determinada em função dos diferentes preços do milho - PM (valor de P RL = 0,392 - 0,625PM, R² = 0,73). Efeito significativo foi observado para preços do milho de cerca de quatro vezes ou mais acima do custo da casca de arroz. Assim, conclui-se que a viabilidade do uso da restrição qualitativa, até o nível de 20%, depende do cenário econômico, mas sobretudo do preço do milho, o principal ingrediente substituído nas rações ao empregar-se a restrição qualitativa, e de sua relação com o custo do resíduo utilizado para diluição energética.

Uma implementação paralela híbrida para o problema do caixeiro viajante usando algoritmos genéticos, GRASP e aprendizagem por reforço

The metaheuristics techiniques are known to solve optimization problems classified as NP-complete and are successful in obtaining good quality solutions. They use non-deterministic approaches to generate solutions that are close to the optimal, without the guarantee of finding the global optimum. Motivated by the difficulties in the resolution of these problems, this work proposes the development of parallel hybrid methods using the reinforcement learning, the metaheuristics GRASP and Genetic Algorithms. With the use of these techniques, we aim to contribute to improved efficiency in obtaining efficient solutions. In this case, instead of using the Q-learning algorithm by reinforcement learning, just as a technique for generating the initial solutions of metaheuristics, we use it in a cooperative and competitive approach with the Genetic Algorithm and GRASP, in an parallel implementation. In this context, was possible to verify that the implementations in this study showed satisfactory results, in both strategies, that is, in cooperation and competition between them and the cooperation and competition between groups. In some instances were found the global optimum, in others theses implementations reach close to it. In this sense was an analyze of the performance for this proposed approach was done and it shows a good performance on the requeriments that prove the efficiency and speedup (gain in speed with the parallel processing) of the implementations performed

Revisitando o problema de visibilidade para visualização tridimensional

We revisit the problem of visibility, which is to determine a set of primitives potentially visible in a set of geometry data represented by a data structure, such as a mesh of polygons or triangles, we propose a solution for speeding up the three-dimensional visualization processing in applications. We introduce a lean structure , in the sense of data abstraction and reduction, which can be used for online and interactive applications. The visibility problem is especially important in 3D visualization of scenes represented by large volumes of data, when it is not worthwhile keeping all polygons of the scene in memory. This implies a greater time spent in the rendering, or is even impossible to keep them all in huge volumes of data. In these cases, given a position and a direction of view, the main objective is to determine and load a minimum ammount of primitives (polygons) in the scene, to accelerate the rendering step. For this purpose, our algorithm performs cutting primitives (culling) using a hybrid paradigm based on three known techniques. The scene is divided into a cell grid, for each cell we associate the primitives that belong to them, and finally determined the set of primitives potentially visible. The novelty is the use of triangulation Ja 1 to create the subdivision grid. We chose this structure because of its relevant characteristics of adaptivity and algebrism (ease of calculations). The results show a substantial improvement over traditional methods when applied separately. The method introduced in this work can be used in devices with low or no dedicated processing power CPU, and also can be used to view data via the Internet, such as virtual museums applications

Uma contribuição à solução do problema dos k-servos usando aprendizagem por reforço

Neste trabalho é proposto um novo algoritmo online para o resolver o Problema dos k-Servos (PKS). O desempenho desta solução é comparado com o de outros algoritmos existentes na literatura, a saber, os algoritmos Harmonic e Work Function, que mostraram ser competitivos, tornando-os parâmetros de comparação significativos. Um algoritmo que apresente desempenho eficiente em relação aos mesmos tende a ser competitivo também, devendo, obviamente, se provar o referido fato. Tal prova, entretanto, foge aos objetivos do presente trabalho. O algoritmo apresentado para a solução do PKS é baseado em técnicas de aprendizagem por reforço. Para tanto, o problema foi modelado como um processo de decisão em múltiplas etapas, ao qual é aplicado o algoritmo Q-Learning, um dos métodos de solução mais populares para o estabelecimento de políticas ótimas neste tipo de problema de decisão. Entretanto, deve-se observar que a dimensão da estrutura de armazenamento utilizada pela aprendizagem por reforço para se obter a política ótima cresce em função do número de estados e de ações, que por sua vez é proporcional ao número n de nós e k de servos. Ao se analisar esse crescimento (matematicamente, ) percebe-se que o mesmo ocorre de maneira exponencial, limitando a aplicação do método a problemas de menor porte, onde o número de nós e de servos é reduzido. Este problema, denominado maldição da dimensionalidade, foi introduzido por Belmann e implica na impossibilidade de execução de um algoritmo para certas instâncias de um problema pelo esgotamento de recursos computacionais para obtenção de sua saída. De modo a evitar que a solução proposta, baseada exclusivamente na aprendizagem por reforço, seja restrita a aplicações de menor porte, propõe-se uma solução alternativa para problemas mais realistas, que envolvam um número maior de nós e de servos. Esta solução alternativa é hierarquizada e utiliza dois métodos de solução do PKS: a aprendizagem por reforço, aplicada a um número reduzido de nós obtidos a partir de um processo de agregação, e um método guloso, aplicado aos subconjuntos de nós resultantes do processo de agregação, onde o critério de escolha do agendamento dos servos é baseado na menor distância ao local de demanda