New Concepts Towards the Synthesis of Digital Circuits Through Genetic Algorithms

This paper analyses the performance of a Genetic Algorithm using two new concepts, namely a static fitness function including a discontinuity measure and a fractional-order dynamic fitness function, for the synthesis of combinational logic circuits. In both cases, experiments reveal superior results in terms of speed and convergence to achieve a solution.

System Modeling and Control Through Fractional-Order Algorithms

The theory of fractional calculus goes back to the beginning of thr throry of differential calculus but its inherent complexity postponed the applications of the associated concepts. In the last decade the progress in the areas of chaos and fractals revealed subtle relationships with the fractional calculus leading to an increasing interest in the development of the new paradigm. In the area of automaticcontrol preliminary work has already been carried out but the proposed algorithms are restricted to the frequency domain. The paper discusses the design of fractional-order discrete-time controllers. The algorithms studied adopt the time domein, which makes them suited for z-transform analusis and discrete-time implementation. The performance of discrete-time fractional-order controllers with linear and non-linear systems is also investigated.

Estado da Arte da Computação Evolutiva Aplicada à Eletrónica

A Computação Evolutiva enquadra-se na área da Inteligência Artificial e é um ramo das ciências da computação que tem vindo a ser aplicado na resolução de problemas em diversas áreas da Engenharia. Este trabalho apresenta o estado da arte da Computação Evolutiva, assim como algumas das suas aplicações no ramo da eletrónica, denominada Eletrónica Evolutiva (ou Hardware Evolutivo), enfatizando a síntese de circuitos digitais combinatórios. Em primeiro lugar apresenta-se a Inteligência Artificial, passando à Computação Evolutiva, nas suas principais vertentes: os Algoritmos Evolutivos baseados no processo da evolução das espécies de Charles Darwin e a Inteligência dos Enxames baseada no comportamento coletivo de alguns animais. No que diz respeito aos Algoritmos Evolutivos, descrevem-se as estratégias evolutivas, a programação genética, a programação evolutiva e com maior ênfase, os Algoritmos Genéticos. Em relação à Inteligência dos Enxames, descreve-se a otimização por colônia de formigas e a otimização por enxame de partículas. Em simultâneo realizou-se também um estudo da Eletrónica Evolutiva, explicando sucintamente algumas das áreas de aplicação, entre elas: a robótica, as FPGA, o roteamento de placas de circuito impresso, a síntese de circuitos digitais e analógicos, as telecomunicações e os controladores. A título de concretizar o estudo efetuado, apresenta-se um caso de estudo da aplicação dos algoritmos genéticos na síntese de circuitos digitais combinatórios, com base na análise e comparação de três referências de autores distintos. Com este estudo foi possível comparar, não só os resultados obtidos por cada um dos autores, mas também a forma como os algoritmos genéticos foram implementados, nomeadamente no que diz respeito aos parâmetros, operadores genéticos utilizados, função de avaliação, implementação em hardware e tipo de codificação do circuito.

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.

Characterization of rabies virus isolated from a colony of Eptesicus furinalis bats in Brazil

Some bat species have adapted to the expanding human population by acquiring the ability to roost in urban buildings, increasing the exposure risk for people and domestic animals, and consequently, the likelihood of transmitting rabies. Three dead bats were found in the yard of a house in an urban area of Jundiaí city in the state of São Paulo in southeast Brazil. Two of the three bats tested positive for rabies, using Fluorescent Antibody and Mouse Inoculation techniques. A large colony of Eptesicus furinalis was found in the house's attic, and of the 119 bats captured, four more tested positive for rabies. The objectives of this study were to report the rabies diagnosis, characterize the isolated virus antigenically and genetically, and study the epidemiology of the colony.

Algorithms for information extraction and signal annotation on long-term biosignals using clustering techniques

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Biomédica

Real-time Task-Splitting scheduling algorithms framework

Nos dias de hoje, os sistemas de tempo real crescem em importância e complexidade. Mediante a passagem do ambiente uniprocessador para multiprocessador, o trabalho realizado no primeiro não é completamente aplicável no segundo, dado que o nível de complexidade difere, principalmente devido à existência de múltiplos processadores no sistema. Cedo percebeu-se, que a complexidade do problema não cresce linearmente com a adição destes. Na verdade, esta complexidade apresenta-se como uma barreira ao avanço científico nesta área que, para já, se mantém desconhecida, e isto testemunha-se, essencialmente no caso de escalonamento de tarefas. A passagem para este novo ambiente, quer se trate de sistemas de tempo real ou não, promete gerar a oportunidade de realizar trabalho que no primeiro caso nunca seria possível, criando assim, novas garantias de desempenho, menos gastos monetários e menores consumos de energia. Este último fator, apresentou-se desde cedo, como, talvez, a maior barreira de desenvolvimento de novos processadores na área uniprocessador, dado que, à medida que novos eram lançados para o mercado, ao mesmo tempo que ofereciam maior performance, foram levando ao conhecimento de um limite de geração de calor que obrigou ao surgimento da área multiprocessador. No futuro, espera-se que o número de processadores num determinado chip venha a aumentar, e como é óbvio, novas técnicas de exploração das suas inerentes vantagens têm de ser desenvolvidas, e a área relacionada com os algoritmos de escalonamento não é exceção. Ao longo dos anos, diferentes categorias de algoritmos multiprocessador para dar resposta a este problema têm vindo a ser desenvolvidos, destacando-se principalmente estes: globais, particionados e semi-particionados. A perspectiva global, supõe a existência de uma fila global que é acessível por todos os processadores disponíveis. Este fato torna disponível a migração de tarefas, isto é, é possível parar a execução de uma tarefa e resumir a sua execução num processador distinto. Num dado instante, num grupo de tarefas, m, as tarefas de maior prioridade são selecionadas para execução. Este tipo promete limites de utilização altos, a custo elevado de preempções/migrações de tarefas. Em contraste, os algoritmos particionados, colocam as tarefas em partições, e estas, são atribuídas a um dos processadores disponíveis, isto é, para cada processador, é atribuída uma partição. Por essa razão, a migração de tarefas não é possível, acabando por fazer com que o limite de utilização não seja tão alto quando comparado com o caso anterior, mas o número de preempções de tarefas decresce significativamente. O esquema semi-particionado, é uma resposta de caráter hibrido entre os casos anteriores, pois existem tarefas que são particionadas, para serem executadas exclusivamente por um grupo de processadores, e outras que são atribuídas a apenas um processador. Com isto, resulta uma solução que é capaz de distribuir o trabalho a ser realizado de uma forma mais eficiente e balanceada. Infelizmente, para todos estes casos, existe uma discrepância entre a teoria e a prática, pois acaba-se por se assumir conceitos que não são aplicáveis na vida real. Para dar resposta a este problema, é necessário implementar estes algoritmos de escalonamento em sistemas operativos reais e averiguar a sua aplicabilidade, para caso isso não aconteça, as alterações necessárias sejam feitas, quer a nível teórico quer a nível prá

Multicore Scheduling of Real-Time Irregular Parallel Algorithms in Linux

Face à estagnação da tecnologia uniprocessador registada na passada década, aos principais fabricantes de microprocessadores encontraram na tecnologia multi-core a resposta `as crescentes necessidades de processamento do mercado. Durante anos, os desenvolvedores de software viram as suas aplicações acompanhar os ganhos de performance conferidos por cada nova geração de processadores sequenciais, mas `a medida que a capacidade de processamento escala em função do número de processadores, a computação sequencial tem de ser decomposta em várias partes concorrentes que possam executar em paralelo, para que possam utilizar as unidades de processamento adicionais e completar mais rapidamente. A programação paralela implica um paradigma completamente distinto da programação sequencial. Ao contrário dos computadores sequenciais tipificados no modelo de Von Neumann, a heterogeneidade de arquiteturas paralelas requer modelos de programação paralela que abstraiam os programadores dos detalhes da arquitectura e simplifiquem o desenvolvimento de aplicações concorrentes. Os modelos de programação paralela mais populares incitam os programadores a identificar instruções concorrentes na sua lógica de programação, e a especificá-las sob a forma de tarefas que possam ser atribuídas a processadores distintos para executarem em simultâneo. Estas tarefas são tipicamente lançadas durante a execução, e atribuídas aos processadores pelo motor de execução subjacente. Como os requisitos de processamento costumam ser variáveis, e não são conhecidos a priori, o mapeamento de tarefas para processadores tem de ser determinado dinamicamente, em resposta a alterações imprevisíveis dos requisitos de execução. `A medida que o volume da computação cresce, torna-se cada vez menos viável garantir as suas restrições temporais em plataformas uniprocessador. Enquanto os sistemas de tempo real se começam a adaptar ao paradigma de computação paralela, há uma crescente aposta em integrar execuções de tempo real com aplicações interativas no mesmo hardware, num mundo em que a tecnologia se torna cada vez mais pequena, leve, ubíqua, e portável. Esta integração requer soluções de escalonamento que simultaneamente garantam os requisitos temporais das tarefas de tempo real e mantenham um nível aceitável de QoS para as restantes execuções. Para tal, torna-se imperativo que as aplicações de tempo real paralelizem, de forma a minimizar os seus tempos de resposta e maximizar a utilização dos recursos de processamento. Isto introduz uma nova dimensão ao problema do escalonamento, que tem de responder de forma correcta a novos requisitos de execução imprevisíveis e rapidamente conjeturar o mapeamento de tarefas que melhor beneficie os critérios de performance do sistema. A técnica de escalonamento baseado em servidores permite reservar uma fração da capacidade de processamento para a execução de tarefas de tempo real, e assegurar que os efeitos de latência na sua execução não afectam as reservas estipuladas para outras execuções. No caso de tarefas escalonadas pelo tempo de execução máximo, ou tarefas com tempos de execução variáveis, torna-se provável que a largura de banda estipulada não seja consumida por completo. Para melhorar a utilização do sistema, os algoritmos de partilha de largura de banda (capacity-sharing) doam a capacidade não utilizada para a execução de outras tarefas, mantendo as garantias de isolamento entre servidores. Com eficiência comprovada em termos de espaço, tempo, e comunicação, o mecanismo de work-stealing tem vindo a ganhar popularidade como metodologia para o escalonamento de tarefas com paralelismo dinâmico e irregular. O algoritmo p-CSWS combina escalonamento baseado em servidores com capacity-sharing e work-stealing para cobrir as necessidades de escalonamento dos sistemas abertos de tempo real. Enquanto o escalonamento em servidores permite partilhar os recursos de processamento sem interferências a nível dos atrasos, uma nova política de work-stealing que opera sobre o mecanismo de capacity-sharing aplica uma exploração de paralelismo que melhora os tempos de resposta das aplicações e melhora a utilização do sistema. Esta tese propõe uma implementação do algoritmo p-CSWS para o Linux. Em concordância com a estrutura modular do escalonador do Linux, ´e definida uma nova classe de escalonamento que visa avaliar a aplicabilidade da heurística p-CSWS em circunstâncias reais. Ultrapassados os obstáculos intrínsecos `a programação da kernel do Linux, os extensos testes experimentais provam que o p-CSWS ´e mais do que um conceito teórico atrativo, e que a exploração heurística de paralelismo proposta pelo algoritmo beneficia os tempos de resposta das aplicações de tempo real, bem como a performance e eficiência da plataforma multiprocessador.

A public transport bus assignment problem: parallel metaheuristics assessment

Combinatorial Optimization Problems occur in a wide variety of contexts and generally are NP-hard problems. At a corporate level solving this problems is of great importance since they contribute to the optimization of operational costs. In this thesis we propose to solve the Public Transport Bus Assignment problem considering an heterogeneous fleet and line exchanges, a variant of the Multi-Depot Vehicle Scheduling Problem in which additional constraints are enforced to model a real life scenario. The number of constraints involved and the large number of variables makes impracticable solving to optimality using complete search techniques. Therefore, we explore metaheuristics, that sacrifice optimality to produce solutions in feasible time. More concretely, we focus on the development of algorithms based on a sophisticated metaheuristic, Ant-Colony Optimization (ACO), which is based on a stochastic learning mechanism. For complex problems with a considerable number of constraints, sophisticated metaheuristics may fail to produce quality solutions in a reasonable amount of time. Thus, we developed parallel shared-memory (SM) synchronous ACO algorithms, however, synchronism originates the straggler problem. Therefore, we proposed three SM asynchronous algorithms that break the original algorithm semantics and differ on the degree of concurrency allowed while manipulating the learned information. Our results show that our sequential ACO algorithms produced better solutions than a Restarts metaheuristic, the ACO algorithms were able to learn and better solutions were achieved by increasing the amount of cooperation (number of search agents). Regarding parallel algorithms, our asynchronous ACO algorithms outperformed synchronous ones in terms of speedup and solution quality, achieving speedups of 17.6x. The cooperation scheme imposed by asynchronism also achieved a better learning rate than the original one.

Analysis of classification algorithms for crop detection using LANDSAT 8 images

Remote sensing - the acquisition of information about an object or phenomenon without making physical contact with the object - is applied in a multitude of different areas, ranging from agriculture, forestry, cartography, hydrology, geology, meteorology, aerial traffic control, among many others. Regarding agriculture, an example of application of this information is regarding crop detection, to monitor existing crops easily and help in the region’s strategic planning. In any of these areas, there is always an ongoing search for better methods that allow us to obtain better results. For over forty years, the Landsat program has utilized satellites to collect spectral information from Earth’s surface, creating a historical archive unmatched in quality, detail, coverage, and length. The most recent one was launched on February 11, 2013, having a number of improvements regarding its predecessors. This project aims to compare classification methods in Portugal’s Ribatejo region, specifically regarding crop detection. The state of the art algorithms will be used in this region and their performance will be analyzed.

Genetic algorithms for the non emergency patients transport service

The authors would like to thank the anonymous reviewers for their valuable comments and suggestions to improve the paper. The authors would like to thank Dr. Elaine DeBock for reviewing the manuscript.

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.

An immunity based configuration for multilayer single featured biometric authentication algorithms

Immune systems have been used in the last years to inspire approaches for several computational problems. This paper focus on behavioural biometric authentication algorithms’ accuracy enhancement by using them more than once and with different thresholds in order to first simulate the protection provided by the skin and then look for known outside entities, like lymphocytes do. The paper describes the principles that support the application of this approach to Keystroke Dynamics, an authentication biometric technology that decides on the legitimacy of a user based on his typing pattern captured on he enters the username and/or the password and, as a proof of concept, the accuracy levels of one keystroke dynamics algorithm when applied to five legitimate users of a system both in the traditional and in the immune inspired approaches are calculated and the obtained results are compared.

Algorithms and tools for in silico design of cell factories

PhD thesis in Bioengineering

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.