Avanços no método LTSn para cálculo de criticalidade e desenvolvimento da primeira versão do código LTSn

O objetivo deste trabalho consiste no desenvolvimento de alguns avanços, teóricos e numéricos, no método LTSN visando implementar a primeira versão de um código computacional, para resolver a equação de transporte utilizando formulação LTSN na forma de multigrupos em geometria plana. Os avanços para o método LTSN estão fundamentados na solução iterativa para o sistema de equações que constituem as condições de contorno, um novo método para a busca do valor de keff baseado no método da bissecção. O desenvolvimento desta metodologia permitiu realizar o calculo muito rápido com altas ordens de quadratura e com esforço computacional muito reduzido. Juntos os avanços matemáticos e numéricos, implementados nesta primeira versão de um código fortran, tal como nos códigos já conhecidos permite solucionar a equação de transporte na forma de multigrupos, tanto para o cálculo direto como para o adjunto, com fontes arbitrárias. Este código utiliza de recursos computacionais da linguagem FORTRAN e as bibliotecas LAPACK, para a otimização de seus algoritmos, facilitando o desenvolvimento futuro. A validação deste trabalho foi feita utilizando dois problemas: um relativo ao fluxo angular e escalar, tanto para o fluxo direto como para o adjunto, cuja importância está relacionada com busca de convergência, relação de reciprocidade e comprovação da solução adjunta, e; um problema de criticalidade, para comprovar a eficácia do algoritmo de busca iterativa de keff e espessura crítica. Com este trabalho se abrem muitas possibilidades tanto teóricas como numéricas a investigar com o método LTSN.

Aplicação de técnicas de descobrimento de conhecimento em bases de dados e de inteligência artificial em avaliação de imóveis

A comparação de dados de mercado é o método mais empregado em avaliação de imóveis. Este método fundamenta-se na coleta, análise e modelagem de dados do mercado imobiliário. Porém os dados freqüentemente contêm erros e imprecisões, além das dificuldades de seleção de casos e atributos relevantes, problemas que em geral são solucionados subjetivamente. Os modelos hedônicos de preços têm sido empregados, associados com a análise de regressão múltipla, mas existem alguns problemas que afetam a precisão das estimativas. Esta Tese investigou a utilização de técnicas alternativas para desenvolver as funções de preparação dos dados e desenvolvimento de modelos preditivos, explorando as áreas de descobrimento de conhecimento e inteligência artificial. Foi proposta uma nova abordagem para as avaliações, consistindo da formação de uma base de dados, ampla e previamente preparada, com a aplicação de um conjunto de técnicas para seleção de casos e para geração de modelos preditivos. Na fase de preparação dos dados foram utilizados as técnicas de regressão e redes neurais para a seleção de informação relevante, e o algoritmo de vizinhança próxima para estimação de valores para dados com erros ou omissões. O desenvolvimento de modelos preditivos incluiu as técnicas de regressão com superficies de resposta, modelos aditivos generalizados ajustados com algoritmos genéticos, regras extraídas de redes neurais usando lógica difusa e sistemas de regras difusas obtidos com algoritmos genéticos, os quais foram comparados com a abordagem tradicional de regressão múltipla Esta abordagem foi testada através do desenvolvimento de um estudo empírico, utilizando dados fornecidos pela Prefeitura Municipal de Porto Alegre. Foram desenvolvidos três formatos de avaliação, com modelos para análise de mercado, avaliação em massa e avaliação individual. Os resultados indicaram o aperfeiçoamento da base de dados na fase de preparação e o equilíbrio das técnicas preditivas, com um pequeno incremento de precisão, em relação à regressão múltipla.Os modelos foram similares, em termos de formato e precisão, com o melhor desempenho sendo atingido com os sistemas de regras difusas.

Localização e leitura automática de caracteres alfanuméricos : uma aplicação na identificação de veículos

Sistemas de visão artificial são cada vez mais usados para auxiliar seres humanos em diferentes tarefas. Estes sistemas são capazes de reconhecer padrões previamente ensinados em uma imagem complexa. A leitura automática é uma das mais atraentes tarefas nesta área [1], sendo que uma máquina com esta capacidade pode reconhecer objetos que possuam caracteres em sua identificação. Na área de trânsito, a identificação de veículos através da leitura de sua placa de licença vem conquistando cada vez mais espaço. No início dos anos cinqüenta, este conceito era usado para estudar o tempo de duração de viagens entre origem e destino. Os primeiros métodos utilizados eram baseados em observadores que anotavam as placas dos veículos e os tempos correspondentes em um papel ou fita gravada. As placas eram manualmente comparadas mais tarde, e os tempos de viagem calculados [2]. O crescente avanço tecnológico tem aumentado substancialmente a precisão e facilidade desta técnica permitindo sua utilização na identificação de veículos infratores e em situação irregular, e no controle de pedágios e estacionamentos pagos Este trabalho envolve o estudo de diversas técnicas de processamento e análise de imagem culminando no desenvolvimento de um sistema capaz de localizar e reconhecer os caracteres contidos numa placa de licença de um veículo. A imagem é previamente analisada por um algoritmo de procura por variações tonais padronizadas de maneira a restringir a área de análise do algoritmo principal do sistema. Este, por sua vez, binariza a imagem através de um algoritmo adaptativo e busca elementos que possuam dimensões próximas às dimensões esperadas dos caracteres da placa. O sistema busca encontrar uma seqüência de caracteres de dimensões aproximadamente iguais e para isso, varia um valor de limiar no processo de binarização conferindo maior robustez ao algoritmo. Uma vez encontrado um grupo de dígitos que satisfaçam alguns critérios prédefinidos, os caracteres são redimensionados e apresentados a duas redes neurais, uma para as letras e outra para os números.

Orpheo : uma estrutura de trabalho para integração dos paradigmas de aprendizado supervisionado e não-supervisionado

Esta tese apresenta contribuições ao processo de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados (DCBD). DCBD pode ser entendido como um conjunto de técnicas automatizadas – ou semi-automatizadas – otimizadas para extrair conhecimento a partir de grandes bases de dados. Assim, o já, de longa data, praticado processo de descoberta de conhecimento passa a contar com aprimoramentos que o tornam mais fácil de ser realizado. A partir dessa visão, bem conhecidos algoritmos de Estatística e de Aprendizado de Máquina passam a funcionar com desempenho aceitável sobre bases de dados cada vez maiores. Da mesma forma, tarefas como coleta, limpeza e transformação de dados e seleção de atributos, parâmetros e modelos recebem um suporte que facilita cada vez mais a sua execução. A contribuição principal desta tese consiste na aplicação dessa visão para a otimização da descoberta de conhecimento a partir de dados não-classificados. Adicionalmente, são apresentadas algumas contribuições sobre o Modelo Neural Combinatório (MNC), um sistema híbrido neurossimbólico para classificação que elegemos como foco de trabalho. Quanto à principal contribuição, percebeu-se que a descoberta de conhecimento a partir de dados não-classificados, em geral, é dividida em dois subprocessos: identificação de agrupamentos (aprendizado não-supervisionado) seguida de classificação (aprendizado supervisionado). Esses subprocessos correspondem às tarefas de rotulagem dos itens de dados e obtenção das correlações entre os atributos da entrada e os rótulos. Não encontramos outra razão para que haja essa separação que as limitações inerentes aos algoritmos específicos. Uma dessas limitações, por exemplo, é a necessidade de iteração de muitos deles buscando a convergência para um determinado modelo. Isto obriga a que o algoritmo realize várias leituras da base de dados, o que, para Mineração de Dados, é proibitivo. A partir dos avanços em DCBD, particularmente com o desenvolvimento de algoritmos de aprendizado que realizam sua tarefa em apenas uma leitura dos dados, fica evidente a possibilidade de se reduzir o número de acessos na realização do processo completo. Nossa contribuição, nesse caso, se materializa na proposta de uma estrutura de trabalho para integração dos dois paradigmas e a implementação de um protótipo dessa estrutura utilizando-se os algoritmos de aprendizado ART1, para identificação de agrupamentos, e MNC, para a tarefa de classificação. É também apresentada uma aplicação no mapeamento de áreas homogêneas de plantio de trigo no Brasil, de 1975 a 1999. Com relação às contribuições sobre o MNC são apresentados: (a) uma variante do algoritmo de treinamento que permite uma redução significativa do tamanho do modelo após o aprendizado; (b) um estudo sobre a redução da complexidade do modelo com o uso de máquinas de comitê; (c) uma técnica, usando o método do envoltório, para poda controlada do modelo final e (d) uma abordagem para tratamento de inconsistências e perda de conhecimento que podem ocorrer na construção do modelo.

Sistema de produção sincronizado : uma aplicação em processos produtivos de propriedade contínuos segundo a teoria das restrições

Este trabalho de conclusão investiga o efeito da geração de estoques intermediários nos indicadores principais empregados na Teoria das Restrições (Ganho, Despesa Operacional e Inventário) em uma unidade industrial de processo produtivo de Propriedade contínuo, que emprega embalagens, matérias-primas obtidas em larga escala e cadeias logísticas de longo curso. Este tipo de indústria produz bens de consumo imediato, com pouca variabilidade, de modo “empurrado”. A principal conseqüência é a perda do sincronismo na cadeia logística, resultando em uma grande quantidade de estoques intermediários e custos crescentes, relacionados principalmente ao custo de manutenção destes estoques. Através dos cinco passos de focalização e das ferramentas lógicas da Teoria das Restrições, propõe-se uma alternativa gerencial, que inclui o algoritmo Tambor-Pulmão-Corda e insere a organização em um processo de melhoria contínua, cujos impactos são avaliados por simulação computacional. Através de técnicas estatísticas e software apropriados, constrói-se um modelo de simulação computacional baseado em dados reais de uma planta produtora de cimento. A partir deste modelo, diferentes cenários são testados, descobrindo-se a condição ótima. Chega-se a uma conclusão, considerando a mudança na política de geração de estoques intermediários e seus impactos na redução de custos e riscos.

Análise da sensibilidade do seqüenciamento de lavra em função da incerteza do modelo geológico

Quantificação de incerteza e risco tem aplicação direta no projeto de limites de cava e na programação de produção. Pequenas variações nas condições de contorno de um projeto podem ter impacto significativo sobre o retorno final do mesmo na ordem de milhões de dólares. Preço de mercado do bem mineral, o custo de capital, taxas de atratividade, etc, são fatores usualmente testados para analisar a viabilidade de um empreendimento, porém, raramente é considerada a incerteza relacionada ao atributo geológico em questão. O propósito de um planejamento de lavra tem sido prover subsidio para o engenheiro de minas decidir sobre a capacidade de minerar determinadas unidades de lavra do depósito a partir de teores estimados. Salienta-se porém que existe, a partir dos dados amostrais, incertezas a respeito do modelo geológico que devem ser consideradas ao se projetar uma cava e desenvolver a lavra. A simulação geoestatistica tem a capacidade de produzir múltiplos modelos equiprováveis, os quais podem ser avaliados independentementecomo possíveis cenários do depósito mineral. Simulação condicional, ao contrário de técnicas de interpolação e estimativa, provê respostas para questões associadas a risco devido à variações nos teores do modelo geológico. Ao gerar múltiplos cenários tem-se acesso à probabilidade e conseqüentemente às variações de retorno financeiro e rotas de extração de minério de um projeto. o presente trabalho tem como objetivo a investigação de novas metodologias que contribuam para a construção de cenários de planejamento de lavra e avaliação do impacto provocado nestes pela incerteza fornecida a partir de modelos simulados. As respostas buscadas dentro da abordagem sugerida por esse trabalho, compreendem a definição de uma metodologia para controle e planejamento de lavra a médio e longo prazo por incorporação da flutuabilidade local associada ao minério, avaliando a sensibilidade do retorno financeiro e o traçado de lavra em relação ao método de geração do modelo geológico de teores. Para solucionar o problema em questão, sugere-se a geração de modelos estocásticos e a alimentação de múltiplos modelos selecionados por critérios considerados relevantes para a delimitação do espaço de incerteza. A aplicação de funções de transferência tais como mudança de suporte e seqüenciamento de produção sobre os modelos simulados é a chave para a obtenção de respostas a respeito do impacto sobre a lucratividade de um projeto. Ao alimentar à essas funções modelos equiprováveis que preservam as características estatísticas e a conectividade espacial dos dados amostrais mas que invariavelmente possuem diferentes distribuições de teores tem-se a dimensão em termos econômicos do risco associado à incerteza geológica. Foi confrontado o retorno financeiro produzido por modelos simulados e verificou-se para o caso especifico que os métodos de simulação geoestatistica empregados não produziram diferenças significativas quando comparados casos selecionados segundo os mesmos critérios. Porém, entre cenários extremos gerados pelo mesmo algoritmo de simulação foram verificadas desigualdades relevantes. Verificou-se também a transferência de minério entre diferentes classes de qualidade ao proceder-se com variações nas dimensões dos blocos de lavra.

Cálculo da complexidade exata de algoritmos do tipo divisão-e-conquista através das equações características

A equação de complexidade de um algoritmo pode ser expressa em termos de uma equação de recorrência. A partir destas equações obtém-se uma expressão assintótica para a complexidade, provada por indução. Neste trabalho, propõem-se um esquema de solução de equações de recorrência usando equações características que são resolvidas através de um "software" de computação simbólica, resultando em uma expressão algébrica exata para a complexidade. O objetivo é obter uma forma geral de calcular a complexidade de um algoritmo desenvolvido pelo método Divisão-e-Conquista.

Simulação paralela de eventos discretos com uso de memória compartilhada distribuída

A simulação paralela de eventos é uma área da computação que congrega grande volume de pesquisas, pela importância em facilitar o estudo de novas soluções nas mais diferentes áreas da ciência e tecnologia, sem a necessidade da construção de onerosos protótipos. Diversos protocolos de simulação paralela podem ser encontrados, divididos em dois grandes grupos de acordo com o algoritmo empregado para a execução em ordem dos eventos: os conservadores e os otimistas; contudo, ambos os grupos utilizam trocas de mensagens para a sincronização e comunicação. Neste trabalho, foi desenvolvido um novo protocolo de simulação paralela, fazendo uso de memória compartilhada, o qual foi implementado e testado sobre um ambiente de estações de trabalho, realizando, assim, simulação paralela com uso de memória compartilhada distribuída. O protocolo foi desenvolvido tendo como base de funcionamento os protocolos conservadores; utilizou diversas características dos mesmos, mas introduziu várias mudanças em seu funcionamento. Sua execução assemelha-se às dos protocolos de execução síncrona, utilizando conceitos como o lookahead e janelas de tempo para execução de eventos. A principal mudança que o novo protocolo sofreu foi proporcionada pelo acesso remoto à memória de um LP por outro, produzindo diversas outras nas funções relativas à sincronização dos processos, como o avanço local da simulação e o agendamento de novos eventos oriundos de outro LP. Um ganho adicional obtido foi a fácil resolução do deadlock, um dos grandes problemas dos protocolos conservadores de simulação paralela. A construção de uma interface de comunicação eficiente com uso de memória compartilhada é o principal enfoque do protocolo, sendo, ao final da execução de uma simulação, disponibilizado o tempo de simulação e o tempo de processamento ocioso (quantia utilizada em comunicação e sincronização). Além de uma implementação facilitada, propiciada pelo uso de memória compartilhada ao invés de trocas de mensagens, o protocolo oferece a possibilidade de melhor ocupar o tempo ocioso dos processadores, originado por esperas cada vez que um LP chega a uma barreira de sincronização. Em nenhum momento as modificações efetuadas infringiram o princípio operacional dos protocolos conservadores, que é não possibilitar a ocorrência de erros de causalidade local. O novo protocolo de simulação foi implementado e testado sobre um ambiente multicomputador de memória distribuída, e seus resultados foram comparados com dois outros simuladores, os quais adotaram as mesmas estratégias, com idênticas ferramentas e testados em um mesmo ambiente de execução. Um simulador implementado não utilizou paralelismo, tendo seus resultados sido utilizados como base para medir o speedup e a eficiência do novo protocolo. O outro simulador implementado utilizou um protocolo conservador tradicional, descrito na literatura, realizando as funções de comunicação e sincronização através de trocas de mensagens; serviu para uma comparação direta do desempenho do novo protocolo proposto, cujos resultados foram comparados e analisados.

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.