Algoritmo genético na otimização do custo de colheita e transporte da cana-de-açúcar

Pós-graduação em Biometria - IBB

Técnicas de paralelização em GPGPU aplicadas em algoritmo para remoção de ruído multiplicativo

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Implementação do algoritmo de treinamento do classificador Floresta de Caminhos Ótimos em GPU

Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

Utilização de um algoritmo de caminho mínimo no processo de recolhimento do palhiço da cana-de-açúcar

Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

Termodinâmica do enovelamento de cadeias heteropoliméricas através do algoritmo de Wang-Landau

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Teoria quântica do campo escalar real com autoacoplamento quártico - simulações de Monte Carlo na rede com um algoritmo worm

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Algoritmo genético aplicado ao sequenciamento de picking e faturamento

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Controle semi-ativo de vibrações com fluido magnetoreológico utilizando LMis e lógica nebulosa otimizada por algoritmo genético

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEIS

Um algoritmo para a construção de superfícies potenciais de falha em sólidos tridimensionais

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Regressão Simplex aplicada a delineamentos de mistura e utilização do Algoritmo Boosting

In the composition of this work are present two parts. The first part contains the theory used. The second part contains the two articles. The first article examines two models of the class of generalized linear models for analyzing a mixture experiment, which studied the effect of different diets consist of fat, carbohydrate, and fiber on tumor expression in mammary glands of female rats, given by the ratio mice that had tumor expression in a particular diet. Mixture experiments are characterized by having the effect of collinearity and smaller sample size. In this sense, assuming normality for the answer to be maximized or minimized may be inadequate. Given this fact, the main characteristics of logistic regression and simplex models are addressed. The models were compared by the criteria of selection of models AIC, BIC and ICOMP, simulated envelope charts for residuals of adjusted models, odds ratios graphics and their respective confidence intervals for each mixture component. It was concluded that first article that the simplex regression model showed better quality of fit and narrowest confidence intervals for odds ratio. The second article presents the model Boosted Simplex Regression, the boosting version of the simplex regression model, as an alternative to increase the precision of confidence intervals for the odds ratio for each mixture component. For this, we used the Monte Carlo method for the construction of confidence intervals. Moreover, it is presented in an innovative way the envelope simulated chart for residuals of the adjusted model via boosting algorithm. It was concluded that the Boosted Simplex Regression model was adjusted successfully and confidence intervals for the odds ratio were accurate and lightly more precise than the its maximum likelihood version.

Algoritmo para prospecção multirrelacional de dados espaciais

Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

Ambiente independente de idioma para suporte a identificação de tuplas duplicadas por meio da similaridade fonética e numérica: otimização de algoritmo baseado em multithreading

Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

Planejamento de reativos em sistemas de energia elétrica através de um algoritmo de Branch-and-Bound não linear

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Algoritmo genético retroviral iterativo

Este trabalho tem como objetivo apresentar o desenvolvimento de uma metaheurística híbrida baseada no ciclo de vida viral, mais especificamente dos Retrovírus, que fazem parte do grupo dos seres que evoluem mais rápido na natureza. Este algoritmo é denominado Algoritmo Genético Retroviral Iterativo (AGRI) e para embasamento computacional são utilizados conceitos de Algoritmo Genético (AG) e biológico características de replicação e evolução retroviral, o que proporciona uma grande diversidade genética o que aumenta a probabilidade para encontrar a solução, fato este confirmado através de melhores resultados obtidos pelo AGRI em relação ao AG.

Proposta de um algoritmo híbrido de agendamento de grants baseado na priorização de filas para gerenciamento de recursos em WDM-PONs

As Redes Ópticas Passivas (Passive Optical Networks - PONs) vêm experimentando um sólido crescimento nas últimas décadas por terem sido concebidas como uma excelente alternativa para a solução de um dos maiores problemas para as redes de telecomunicações: o gargalo nas redes de acesso. A próxima geração desta tecnologia, as chamadas Next Genaration PONs (NG-PON), surgem como consequência da evolução das tecnologias ópticas e oferecem suporte aos serviços de próxima geração, melhorando os parâmetros de desempenho das TDM-PONs e inclusive aumentando a área de cobertura destas redes. Esta expansão geográfica beneficia as empresas de telecomunicações que passam a focar seus esforços na simplificação de suas infra-estruturas através da unificação das redes metropolitanas, de acesso e de backhaul, reduzindo a quantidade de nós e, consequentemente, de custos operacionais e financeiros. Trata-se de uma significativa mudança no cenário das redes de acesso que passam a ter grandes distâncias entre as Optical Network Units (ONUs) e o Central Office (CO) e uma imensa variedade de serviços, tornando fundamental a presença de algoritmos de agendamento capazes de gerenciar todos os recursos compartilhados de forma eficiente, ao mesmo tempo que garantem controle e justeza na alocação dinâmica dos tráfegos upstream e downstream. É a partir deste contexto que esta dissertação tem como objetivo geral apresentar a proposta de um algoritmo híbrido de agendamento de grants baseado na priorização de filas (Hybrid Grant Scheduler based on Priority Queuing – HGSPQ), que além de gerenciar todos os recursos em WDM-PONs, busca oferecer eficiência e controle ao Optical Line Terminal (OLT) no agendamento dinâmico dos tráfegos. Os resultados apresentados foram extraídos de cenários desenvolvidos em ambiente de simulação computacional e se baseiam nas métricas de atraso e vazão para avaliação de seu desempenho. Também será avaliado como a quantidade de recursos no OLT interfere nestas métricas.