Is Modernity Multiple?

Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT), Fundação Millennium bcp

Sistema de segurança interna : a unificação do sistema em Portugal

A aceleração do ritmo de mudança verificado nas sociedades atuais, tem sido impulsionado pela globalização, fenómeno decorrente da evolução das tecnologias da informação, das telecomunicações, das comunicações e transportes e do desaparecimento de fronteiras. Viver na “aldeia global” ou à escala global como o previu Marshall McLuhan (1964) no livro Understanding Media, é hoje uma realidade inquestionável. As consequências desta transformação foram múltiplas quer do ponto de vista dos benefícios, quer do ponto de vista dos problemas gerados. No plano da segurança, face ao multiculturalismo envolvido e ao aumento crescente do crime transfronteiriço, tornou-se essencial a partilha de informação a nível internacional tendo em vista o seu combate não só olhando a situação dos cidadãos como a defesa dos princípios democráticos. Realça-se que os progressos tecnológicos e as facilidades que criam aos seus utilizadores, neste caso os criminosos, fazem com que as ações por estes praticadas sejam cada vez mais meticulosas, imprevisíveis, sofisticadas e complexas o que impõe uma resposta correspondente e adequada. Por essa razão, as políticas de segurança existentes mostraram-se insuficientes e esgotadas requerendo novas respostas capazes de produzir os efeitos desejáveis para uma efetiva prevenção da criminalidade. Pelas dimensões que tem vindo a tomar, a criminalidade tornou-se uma preocupação que ultrapassou o domínio da segurança interna de cada país para ser encarada a nível internacional ou mesmo mundial. Para o efeito urge concertar processos e procedimentos securitários agregando vontades que convirjam e defendam a unificação dos sistemas dos países a nível mundial. A verificar-se tal intento, daí resultariam significativas melhorias da segurança a todos os níveis (nacional, internacional e mundial). Além disso também resultariam ganhos em termos de tempo, redução de custos, impacto na qualidade dos serviços prestados, na gestão das pessoas e na eficiência das organizações. Realça-se que a democracia ao promover a dignidade do homem densificando os seus direitos, liberdades e garantias, criou indiretamente condições para que fosse gerada instabilidade e o desenvolvimento de comportamentos criminosos. Importa, portanto, face à situação existente e à previsível complexidade do crime no futuro, estudar profundamente a nova realidade neste domínio, para tomar as medidas preventivas tendentes a reporem a estabilidade e a promoverem a paz social. Foi neste contexto que a presente investigação, desenvolvida no âmbito académico, mas também suportado na realidade profissional, pretendeu refletir sobre o estado da segurança global e dar o seu contributo nesta matéria.

Implementação de um modelo de geometric semantic genetic programming para aplicação naval

Recaí sob a responsabilidade da Marinha Portuguesa a gestão da Zona Económica Exclusiva de Portugal, assegurando a sua segurança da mesma face a atividades criminosas. Para auxiliar a tarefa, é utilizado o sistema Oversee, utilizado para monitorizar a posição de todas as embarcações presentes na área afeta, permitindo a rápida intervenção da Marinha Portuguesa quando e onde necessário. No entanto, o sistema necessita de transmissões periódicas constantes originadas nas embarcações para operar corretamente – casos as transmissões sejam interrompidas, deliberada ou acidentalmente, o sistema deixa de conseguir localizar embarcações, dificultando a intervenção da Marinha. A fim de colmatar esta falha, é proposto adicionar ao sistema Oversee a capacidade de prever as posições futuras de uma embarcação com base no seu trajeto até à cessação das transmissões. Tendo em conta os grandes volumes de dados gerados pelo sistema (históricos de posições), a área de Inteligência Artificial apresenta uma possível solução para este problema. Atendendo às necessidades de resposta rápida do problema abordado, o algoritmo de Geometric Semantic Genetic Programming baseado em referências de Vanneschi et al. apresenta-se como uma possível solução, tendo já produzido bons resultados em problemas semelhantes. O presente trabalho de tese pretende integrar o algoritmo de Geometric Semantic Genetic Programming desenvolvido com o sistema Oversee, a fim de lhe conceder capacidades preditivas. Adicionalmente, será realizado um processo de análise de desempenho a fim de determinar qual a ideal parametrização do algoritmo. Pretende-se com esta tese fornecer à Marinha Portuguesa uma ferramenta capaz de auxiliar o controlo da Zona Económica Exclusiva Portuguesa, permitindo a correta intervenção da Marinha em casos onde o atual sistema não conseguiria determinar a correta posição da embarcação em questão.

Non emergency patients transport - a mixed integer linear programming

This work presents a model and a heuristic to solve the non-emergency patients transport (NEPT) service issues given the new rules recently established in Portugal. The model follows the same principle of the Team Orienteering Problem by selecting the patients to be included in the routes attending the maximum reduction in costs when compared with individual transportation. This model establishes the best sets of patients to be transported together. The model was implemented in AMPL and a compact formulation was solved using NEOS Server. A heuristic procedure based on iteratively solving problems with one vehicle was presented, and this heuristic provides good results in terms of accuracy and computation time.

A aplicabilidade pedagógica do canto no ensino do violoncelo

Relatório de estágio de mestrado em Ensino de Música

Comparison of single and multi-objective evolutionary algorithms for robust link-state routing

Traffic Engineering (TE) approaches are increasingly impor- tant in network management to allow an optimized configuration and resource allocation. In link-state routing, the task of setting appropriate weights to the links is both an important and a challenging optimization task. A number of different approaches has been put forward towards this aim, including the successful use of Evolutionary Algorithms (EAs). In this context, this work addresses the evaluation of three distinct EAs, a single and two multi-objective EAs, in two tasks related to weight setting optimization towards optimal intra-domain routing, knowing the network topology and aggregated traffic demands and seeking to mini- mize network congestion. In both tasks, the optimization considers sce- narios where there is a dynamic alteration in the state of the system, in the first considering changes in the traffic demand matrices and in the latter considering the possibility of link failures. The methods will, thus, need to simultaneously optimize for both conditions, the normal and the altered one, following a preventive TE approach towards robust configurations. Since this can be formulated as a bi-objective function, the use of multi-objective EAs, such as SPEA2 and NSGA-II, came nat- urally, being those compared to a single-objective EA. The results show a remarkable behavior of NSGA-II in all proposed tasks scaling well for harder instances, and thus presenting itself as the most promising option for TE in these scenarios.

Princípios para a reabilitação sustentável low cost de edifícios antigos: estudo de um quarteirão no centro da cidade do Porto

Dissertação de mestrado em Construção e Reabilitação Sustentável

Secure multiParty computation protocols

Dissertação de Mestrado em Engenharia Informática

Algorithms and tools for in silico design of cell factories

PhD thesis in Bioengineering

Modeling microbes: New methods for integrated metabolic and regulatory network reconstruction

PhD Thesis in Bioengineering

Logic programming and artificial neural networks in breast cancer detection

About 90% of breast cancers do not cause or are capable of producing death if detected at an early stage and treated properly. Indeed, it is still not known a specific cause for the illness. It may be not only a beginning, but also a set of associations that will determine the onset of the disease. Undeniably, there are some factors that seem to be associated with the boosted risk of the malady. Pondering the present study, different breast cancer risk assessment models where considered. It is our intention to develop a hybrid decision support system under a formal framework based on Logic Programming for knowledge representation and reasoning, complemented with an approach to computing centered on Artificial Neural Networks, to evaluate the risk of developing breast cancer and the respective Degree-of-Confidence that one has on such a happening.

Testing Nelder-Mead based repulsion algorithms for multiple roots of nonlinear systems via a two-level factorial design of experiments

This paper addresses the challenging task of computing multiple roots of a system of nonlinear equations. A repulsion algorithm that invokes the Nelder-Mead (N-M) local search method and uses a penalty-type merit function based on the error function, known as 'erf', is presented. In the N-M algorithm context, different strategies are proposed to enhance the quality of the solutions and improve the overall efficiency. The main goal of this paper is to use a two-level factorial design of experiments to analyze the statistical significance of the observed differences in selected performance criteria produced when testing different strategies in the N-M based repulsion algorithm. The main goal of this paper is to use a two-level factorial design of experiments to analyze the statistical significance of the observed differences in selected performance criteria produced when testing different strategies in the N-M based repulsion algorithm.

Combining non-dominance, objective-order and spread metric to extend firefly algorithm to multi-objective optimization

In this paper, we propose an extension of the firefly algorithm (FA) to multi-objective optimization. FA is a swarm intelligence optimization algorithm inspired by the flashing behavior of fireflies at night that is capable of computing global solutions to continuous optimization problems. Our proposal relies on a fitness assignment scheme that gives lower fitness values to the positions of fireflies that correspond to non-dominated points with smaller aggregation of objective function distances to the minimum values. Furthermore, FA randomness is based on the spread metric to reduce the gaps between consecutive non-dominated solutions. The obtained results from the preliminary computational experiments show that our proposal gives a dense and well distributed approximated Pareto front with a large number of points.

Project scheduling and cost minimization with multiple availability constrained resources under stochastic conditions

The authors propose a mathematical model to minimize the project total cost where there are multiple resources constrained by maximum availability. They assume the resources as renewable and the activities can use any subset of resources requiring any quantity from a limited real interval. The stochastic nature is inferred by means of a stochastic work content defined per resource within an activity and following a known distribution and the total cost is the sum of the resource allocation cost with the tardiness cost or earliness bonus in case the project finishes after or before the due date, respectively. The model was computationally implemented relying upon an interchange of two global optimization metaheuristics – the electromagnetism-like mechanism and the evolutionary strategies. Two experiments were conducted testing the implementation to projects with single and multiple resources, and with or without maximum availability constraints. The set of collected results shows good behavior in general and provide a tool to further assist project manager decision making in the planning phase.

Um modelo de programação inteira para a otimização da distribuição do serviço docente

Dissertação de mestrado em Engenharia Industrial