Novos algoritmos para roteamento de circuitos VLSI

Este trabalho apresenta novos algoritmos para o roteamento de circuitos integrados, e discute sua aplicação em sistemas de síntese de leiaute. As interconexões têm grande impacto no desempenho de circuitos em tecnologias recentes, e os algoritmos propostos visam conferir maior controle sobre sua qualidade, e maior convergência na tarefa de encontrar uma solução aceitável. De todos os problemas de roteamento, dois são de especial importância: roteamento de redes uma a uma com algoritmos de pesquisa de caminhos, e o chamado roteamento de área. Para o primeiro, procura-se desenvolver um algoritmo de pesquisa de caminhos bidirecional e heurístico mais eficiente, LCS*, cuja aplicação em roteamento explora situações específicas que ocorrem neste domínio. Demonstra-se que o modelo de custo influencia fortemente o esforço de pesquisa, além de controlar a qualidade das rotas encontradas, e por esta razão um modelo mais preciso é proposto. Para roteamento de área, se estuda o desenvolvimento de uma nova classe de algoritmos sugerida em [JOH 94], denominados LEGAL. A viabilidade e a eficiência de tais algoritmos são demonstradas com três diferentes implementações. Devem ser também estudados mecanismos alternativos para gerenciar espaços e tratar modelos de grade não uniforme, avaliando-se suas vantagens e sua aplicabilidade em outros diferentes contextos.

Algoritmos para o posicionamento de células em circuitos VLSI

Este trabalho faz uma análise ampla sobre os algoritmos de posicionamento. Diversos são extraídos da literatura e de publicações recentes de posicionamento. Eles foram implementados para uma comparação mais precisa. Novos métodos são propostos, com resultados promissores. A maior parte dos algoritmos, ao contrário do que costuma encontrar-se na literatura, é explicada com detalhes de implementação, de forma que não fiquem questões em aberto. Isto só possível pela forte base de implementação por trás deste texto. O algorítmo de Fidduccia Mateyeses, por exemplo, é um algorítmo complexo e por isto foi explicado com detalhes de implementação. Assim como uma revisão de técnicas conhecidas e publicadas, este trabalho oferece algumas inovações no fluxo de posicionamento. Propõe-se um novo algorítimo para posicionamento inicial, bem como uma variação inédita do Cluster Growth que mostrta ótimos resultados. É apresentada uma série de evoluções ao algorítmo de Simulated Annealling: cálculo automático de temperatura inicial, funções de perturbação gulosas (direcionadas a força), combinação de funções de perturbação atingindo melhores resultados (em torno de 20%), otimização no cálculo de tamanho dos fios (avaliação das redes modificadas e aproveitamento de cálculos anteriores, com ganhos em torno de 45%). Todas estas modificações propiciam uma maior velocidade e convergência do método de Simulated Annealling. É mostrado que os algorítmos construtivos (incluindo o posicionador do Tropic, baseado em quadratura com Terminal Propagation) apresentam um resultado pior que o Simulated Annealling em termos de qualidade de posicionamento às custas de um longo tempo de CPD. Porém, o uso de técnicas propostas neste trabalho, em conjunto com outras técnicas propostas em outros trabalhos (como o trabalho de Lixin Su) podem acelerar o SA, de forma que a relação qualidade/tempo aumente.

ANAC : uma ferramenta para a automatização da análise da complexidade de algoritmos

A análise de um algoritmo tem por finalidade melhorar, quando possível, seu desempenho e dar condições de poder optar pelo melhor, dentre os algoritmos existentes, para resolver o mesmo problema. O cálculo da complexidade de algoritmos é muito dependente da classe dos algoritmos analisados. O cálculo depende da função tamanho e das operações fundamentais. Alguns aspectos do cálculo da complexidade, entretanto, não dependem do tipo de problema que o algoritmo resolve, mas somente das estruturas que o compõem, podendo, desta maneira, ser generalizados. Com base neste princípio, surgiu um método para o cálculo da complexidade de algoritmos no pior caso. Neste método foi definido que cada estrutura algorítmica possui uma equação de complexidade associada. Esse método propiciou a análise automática da complexidade de algoritmos. A análise automática de algoritmos tem como principal objetivo tornar o processo de cálculo da complexidade mais acessível. A união da metodologia para o pior caso, associada com a idéia da análise automática de programas, serviu de motivação para o desenvolvimento do protótipo de sistema ANAC, que é uma ferramenta para análise automática da complexidade de algoritmos não recursivos. O objetivo deste trabalho é implementar esta metodologia de cálculo de complexidade de algoritmos no pior caso, com a utilização de técnicas de construção de compiladores para que este sistema possa analisar algoritmos gerando como resultado final a complexidade do algoritmo dada em ordens assintóticas.

Algoritmos adaptativos para o método GMRES(m)

Nesse trabalho apresentamos algoritmos adaptativos do M´etodo do Res´ıduo M´ınimo Generalizado (GMRES) [Saad e Schultz, 1986], um m´etodo iterativo para resolver sistemas de equa¸c˜oes lineares com matrizes n˜ao sim´etricas e esparsas, o qual baseia-se nos m´etodos de proje¸c˜ao ortogonal sobre um subespa¸co de Krylov. O GMRES apresenta uma vers˜ao reinicializada, denotada por GMRES(m), tamb´em proposta por [Saad e Schultz, 1986], com o intuito de permitir a utiliza¸c˜ao do m´etodo para resolver grandes sistemas de n equa¸c˜oes, sendo n a dimens˜ao da matriz dos coeficientes do sistema, j´a que a vers˜ao n˜ao-reinicializada (“Full-GMRES”) apresenta um gasto de mem´oria proporcional a n2 e de n´umero de opera¸c˜oes de ponto-flutuante proporcional a n3, no pior caso. No entanto, escolher um valor apropriado para m ´e dif´ıcil, sendo m a dimens˜ao da base do subespa¸co de Krylov, visto que dependendo do valor do m podemos obter a estagna¸c˜ao ou uma r´apida convergˆencia. Dessa forma, nesse trabalho, acrescentamos ao GMRES(m) e algumas de suas variantes um crit´erio que tem por objetivo escolher, adequadamente, a dimens˜ao, m da base do subespa¸co de Krylov para o problema o qual deseja-se resolver, visando assim uma mais r´apida, e poss´ıvel, convergˆencia. Aproximadamente duas centenas de experimentos foram realizados utilizando as matrizes da Cole¸c˜ao Harwell-Boeing [MCSD/ITL/NIST, 2003], que foram utilizados para mostrar o comportamento dos algoritmos adaptativos. Foram obtidos resultados muito bons; isso poder´a ser constatado atrav´es da an´alise das tabelas e tamb´em da observa ¸c˜ao dos gr´aficos expostos ao longo desse trabalho.

Precificação de opções de dólar no mercado brasileiro utilizando redes neurais e algoritmos genéticos

Esse trabalho comparou, para condições macroeconômicas usuais, a eficiência do modelo de Redes Neurais Artificiais (RNAs) otimizadas por Algoritmos Genéticos (AGs) na precificação de opções de Dólar à Vista aos seguintes modelos de precificação convencionais: Black-Scholes, Garman-Kohlhagen, Árvores Trinomiais e Simulações de Monte Carlo. As informações utilizadas nesta análise, compreendidas entre janeiro de 1999 e novembro de 2006, foram disponibilizadas pela Bolsa de Mercadorias e Futuros (BM&F) e pelo Federal Reserve americano. As comparações e avaliações foram realizadas com o software MATLAB, versão 7.0, e suas respectivas caixas de ferramentas que ofereceram o ambiente e as ferramentas necessárias à implementação e customização dos modelos mencionados acima. As análises do custo do delta-hedging para cada modelo indicaram que, apesar de mais complexa, a utilização dos Algoritmos Genéticos exclusivamente para otimização direta (binária) dos pesos sinápticos das Redes Neurais não produziu resultados significativamente superiores aos modelos convencionais.

Um Estudo de técnicas de aceleração para algoritmos de análise de timing funcional baseados em geração automática de teste

Este trabalho tem como objetivo estudar e avaliar técnicas para a aceleração de algoritmos de análise de timing funcional (FTA - Functional Timing Analysis) baseados em geração automática de testes (ATPG – Automatic Test Generation). Para tanto, são abordados três algoritmos conhecidos : algoritmo-D, o PODEM e o FAN. Após a análise dos algoritmos e o estudo de algumas técnicas de aceleração, é proposto o algoritmo DETA (Delay Enumeration-Based Timing Analysis) que determina o atraso crítico de circuitos que contêm portas complexas. O DETA está definido como um algoritmo baseado em ATPG com sensibilização concorrente de caminhos. Na implementação do algoritmo, foi possível validar o modelo de computação de atrasos para circuitos que contêm portas complexas utilizando a abordagem de macro-expansão implícita. Além disso, alguns resultados parciais demonstram que, para alguns circuitos, o DETA apresenta uma pequena dependência do número de entradas quando comparado com a dependência no procedimento de simulação. Desta forma, é possível evitar uma pesquisa extensa antes de se encontrar o teste e assim, obter sucesso na aplicação de métodos para aceleração do algoritmo.

Detecção de dano estrutural por algoritmos genéticos e sensibilidade modal

A área de pesquisa de testes não-destrutivos é muito importante, trabalhando com o diagnóstico e o monitoramento das condições dos componentes estruturais prevenindo falhas catastróficas. O uso de algoritmos genéticos para identificar mudanças na integridade estrutural através de mudanças nas respostas de vibração da estrutura é um método não-destrutivo que vem sendo pesquisado. Isto se deve ao fato de que são vantajosos em achar o mínimo global em situações difíceis de problemas de otimização, particularmente onde existem muitos mínimos locais como no caso de detecção de dano. Neste trabalho é proposto um algoritmo genético para localizar e avaliar os danos em membros estruturais usando o conceito de mudanças nas freqüências naturais da estrutura. Primeiramente foi realizada uma revisão das técnicas de detecção de dano das últimas décadas. A origem, os fundamentos, principais aspectos, principais características, operações e função objetivo dos algoritmos genéticos também são demonstrados. Uma investigação experimental em estruturas de materiais diferentes foi realizada a fim de se obter uma estrutura capaz de validar o método. Finalmente, se avalia o método com quatro exemplos de estruturas com danos simulados experimentalmente e numericamente. Quando comparados com técnicas clássicas de detecção dano, como sensibilidade modal, os algoritmos genéticos se mostraram mais eficientes. Foram obtidos melhores resultados na localização do que na avaliação das intensidades dos danos nos casos de danos propostos.

Formação de grupos colaborativos em um ambiente multiagente interativo de aprendizagem na internet : um estudo de caso utilizando sistemas multiagentes e algoritmos genéticos

Este texto apresenta a tese de doutorado em Ciência da Computação na linha de pesquisa de Inteligência Artificial, dentro da área de IAD – Inteligência Artificial Distribuída (mais especificamente os Sistemas Multiagentes – SMA). O trabalho aborda a formação de grupos colaborativos em um ambiente multiagente interativo de aprendizagem na web, através da utilização de técnicas de Inteligência Artificial. O trabalho apresenta a definição e implementação de uma arquitetura de agentes modelados com algoritmos genéticos, integrada a um ambiente colaborativo de aprendizagem, o TelEduc. Inicialmente faz-se um breve estudo sobre as áreas envolvidas na tese: Informática na Educação, Educação a Distância, Inteligência Artificial, Inteligência Artificial Distribuída e Inteligência Artificial Aplicada à Educação. Abordam-se, também, as áreas de pesquisa que abrangem os Sistemas Multiagentes e os Algoritmos Genéticos. Após este estudo, apresenta-se um estudo comparativo entre ambientes de ensino e aprendizagem que utilizam a abordagem de agentes e a arquitetura proposta neste trabalho. Apresenta-se, também, a arquitetura de agentes proposta, integrada ao ambiente TelEduc, descrevendo-se o funcionamento de cada um dos agentes e a plataforma de desenvolvimento. Finalizando o trabalho, apresenta-se o foco principal do mesmo, a formação de grupos colaborativos, através da implementação e validação do agente forma grupo colaborativo. Este agente, implementado através de um algoritmo genético, permite a formação de grupos colaborativos seguindo os critérios estabelecidos pelo professor. A validação do trabalho foi realizada através de um estudo de caso, utilizando o agente implementado na formação de grupos colaborativos em quatro turmas de cursos superiores de Informática, na Região Metropolitana de Porto Alegre, em disciplinas que envolvem o ensino de programação de computadores.

Simulação multi agente em mercados financeiros artificiais utilizando algoritmos genéticos

Com o objetivo de estabelecer uma metodologia capaz segregar momentos de mercado e de identificar as características predominantes dos investidores atuantes em um determinado mercado financeiro, este trabalho emprega simulações geradas em um Mercado Financeiro Artificial baseado em agentes, utilizando um Algoritmo Genético para ajustar tais simulações ao histórico real observado. Para tanto, uma aplicação foi desenvolvida utilizando-se o mercado de contratos futuros de índice Bovespa. Esta metodologia poderia facilmente ser estendida a outros mercados financeiros através da simples parametrização do modelo. Sobre as bases estabelecidas por Toriumi et al. (2011), contribuições significativas foram atingidas, promovendo acréscimo de conhecimento acerca tanto do mercado alvo escolhido, como das técnicas de modelagem em Mercados Financeiros Artificiais e também da aplicação de Algoritmos Genéticos a mercados financeiros, resultando em experimentos e análises que sugerem a eficácia do método ora proposto.

Ensaios sobre mercados artificiais com dois ativos utilizando algoritmos genéticos

A abordagem de Modelos Baseados em Agentes é utilizada para trabalhar problemas complexos, em que se busca obter resultados partindo da análise e construção de componentes e das interações entre si. Os resultados observados a partir das simulações são agregados da combinação entre ações e interferências que ocorrem no nível microscópico do modelo. Conduzindo, desta forma, a uma simulação do micro para o macro. Os mercados financeiros são sistemas perfeitos para o uso destes modelos por preencherem a todos os seus requisitos. Este trabalho implementa um Modelo de Mercado Financeiro Baseado em Agentes constituído por diversos agentes que interagem entre si através de um Núcleo de Negociação que atua com dois ativos e conta com o auxílio de formadores de mercado para promover a liquidez dos mercados, conforme se verifica em mercados reais. Para operação deste modelo, foram desenvolvidos dois tipos de agentes que administram, simultaneamente, carteiras com os dois ativos. O primeiro tipo usa o modelo de Markowitz, enquanto o segundo usa técnicas de análise de spread entre ativos. Outra contribuição deste modelo é a análise sobre o uso de função objetivo sobre os retornos dos ativos, no lugar das análises sobre os preços.

Apostila - “Construção de algoritmos”

Este material contém a apostila “Construção de algoritmos” da disciplina Algoritmos e programação I do curso de Sistemas de informação. O conteúdo programático a ser abordado é composto de 11 unidades, sendo: “Unidade 1: Conceitos básicos sobre algoritmos”; “Unidade 2: Conceitos básicos para o desenvolvimento de algoritmos”; “Unidade 3: Expressões algorítmicas”; “Unidade 4: Estratégia de desenvolvimento de algoritmos”; “Unidade 5: Comandos condicionais”; “Unidade 6: Comandos de repetição”; “Unidade 7: Ponteiros”; “Unidade 8: Estruturas compostas heterogêneas: registros”; “Unidade 9: Sub-rotinas”; “Unidade 10: Estruturas compostas homogêneas: arranjos”; “Unidade 11: Estruturas compostas mistas: homogêneas e heterogêneas”. O material possui figuras ilustrativas, algoritmos usados como exemplos e tabelas

Introdução à análise de algoritmos

Vídeo de introdução ao tema Análise de algoritmos. Neste vídeo são expostos os objetivos principais da análise de algoritmos, apresentando ao aluno o que é a análise de algoritmos e o que é a análise assintótica. É apresentado também o propósito da análise de algoritmos, a saber, para comparar dois ou mais algoritmos que fazem a mesma tarefa e decidir qual é o melhor. Para este tema, é apresentada a definição matemática relacionada ao assunto e também alguns exemplos visuais.