954 resultados para Otimização. Cadeia de Markov. Algoritmo genético. Controladornebuloso


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Trabalho de Projeto para obtenção do grau de Mestre em Engenharia de Eletrónica e Telecomunicações

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Este estudo pretende mostrar algumas aplicações dos métodos computacionais na actividade de projecto em Engenharia Mecânica. Apresentam-se problemas concretos de engenharia que foram abordados durante um estágio realizado no CERN – Centre Européen pour la Recherche Nucléaire, e onde foram utilizados: a) o método dos elementos finitos para cálculo de temperaturas e fluxos de calor e a sua influência sobre os deslocamentos, tensões e deformações que ocorrem numa peça; b) o método híbrido dos elementos finitos/volumes finitos para a discretização das equações de Navier-Stokes e a análise do escoamento de fluidos; c) um algoritmo genético para a obtenção da solução óptima de um problema estrutural. O projecto em engenharia é uma actividade cada vez mais complexa, que requer o uso de ferramentas computacionais sofisticadas tais como os programas ANSYS e MATLAB que foram utilizados no estudo. A criação de modelos numéricos e a análise do seu comportamento com estas ferramentas requer simultaneamente um bom conhecimento dos princípios que estão na base do seu desenvolvimento e uma boa perícia na sua manipulação. Com elas é possível obter soluções quando os constrangimentos do projecto são exigentes e análises detalhadas do comportamento estrutural são necessárias. Neste estudo pretende-se também demonstrar que uma combinação inovadora destas ferramentas pode contribuir para obter aplicações úteis para a actividade de projecto em engenharia.

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Este artigo apresenta uma nova abordagem (MM-GAV-FBI), aplicável ao problema da programação de projectos com restrições de recursos e vários modos de execução por actividade, problema conhecido na literatura anglo-saxónica por MRCPSP. Cada projecto tem um conjunto de actividades com precedências tecnológicas definidas e um conjunto de recursos limitados, sendo que cada actividade pode ter mais do que um modo de realização. A programação dos projectos é realizada com recurso a um esquema de geração de planos (do inglês Schedule Generation Scheme - SGS) integrado com uma metaheurística. A metaheurística é baseada no paradigma dos algoritmos genéticos. As prioridades das actividades são obtidas a partir de um algoritmo genético. A representação cromossómica utilizada baseia-se em chaves aleatórias. O SGS gera planos não-atrasados. Após a obtenção de uma solução é aplicada uma melhoria local. O objectivo da abordagem é encontrar o melhor plano (planning), ou seja, o plano que tenha a menor duração temporal possível, satisfazendo as precedências das actividades e as restrições de recursos. A abordagem proposta é testada num conjunto de problemas retirados da literatura da especialidade e os resultados computacionais são comparados com outras abordagens. Os resultados computacionais validam o bom desempenho da abordagem, não apenas em termos de qualidade da solução, mas também em termos de tempo útil.

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Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Matemática e Aplicações

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A composição musical é um tema de muito interesse para a computação evolucionária dentro da área da inteligência artificial. É uma área que tem sofrido vários desenvolvimentos ao longo dos últimos anos pois o interesse em que hajam computadores que façam obras musicais é deveras aliciante. Este trabalho tem por objectivo realizar mais um passo nesse sentido. Assim, foi desenvolvida uma aplicação informática que realiza composições musicais de dois géneros distintos: Músicas Infantis e Músicas Blues. A aplicação foi implementada com recurso aos Algoritmos Genéticos, que são os algoritmos evolucionários mais populares da área da computação evolucionária. O trabalho foi estruturado em duas fases de desenvolvimento. Na primeira fase, realizou-se um levantamento estatístico sobre as características específicas de cada um dos géneros musicais. Analisaram-se quinze músicas de cada género musical, com o intuito de se chegar a uma proporção do uso que cada nota tem em cada um dos casos. Na segunda fase, desenvolveu-se o software que compõe as músicas com implementação de um algoritmo genético. Além disso, foi também desenvolvida uma interface gráfica que permite ao utilizador a escolha do género musical que pretende compor. O algoritmo genético começa por gerar uma população inicial de potenciais soluções de acordo com a escolha do utilizador, realizando, de seguida, o ciclo que caracteriza o algoritmo genético. A população inicial é constituída por soluções que seguem as regras que foram implementadas de acordo com os dados recolhidos ao longo da primeira fase. Foi também implementada uma interface de avaliação, através da qual, o utilizador pode ouvir cada uma das músicas para posterior avaliação em termos de fitness. O estado de evolução do algoritmo é apresentado, numa segunda interface, a qual facilita a clareza e justiça na avaliação ao longo de todo o processo. Esta última apresenta informação sobre a média das fitness da geração anterior e actual, sendo assim possível ter uma noção da evolução do algoritmo, no sentido de se obterem resultados satisfatórios no que diz respeito às composições musicais.

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Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Mecânica

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Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Mecânica

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A presente dissertação tem como objetivo principal a implementação de uma arquitetura baseada em algoritmos evolutivos para a sintonização dos parâmetros do controlador PID (Proporcional-Integral-Derivativo) difuso, sendo o conceito de desempenho em malha fechada explicitamente tido em conta. A sintonização dos parâmetros do controlador difuso é realizada tendo em conta um problema de otimização com restrições, em que a função de custo a ser minimizada é descrita em termos do desempenho em malha fechada, com a dinâmica do sistema a ser aproximada por um modelo não linear. Como nas metodologias de otimização existentes, a incorporação de mecanismos de adaptação referentes às funções de pertença não é comum, na presente dissertação é tido em conta, para além da usual sintonização dos fatores de escala, a sintonização dos fatores de escala e funções de pertença em simultâneo. Os resultados experimentais realizados num sistema de referência, visam demonstrar os benefícios de incorporar as funções de pertença no processo de otimização em diferido. É também utilizado um método analítico de segunda ordem como referência, por forma a comparar o desempenho de uma abordagem de otimização global contra uma de otimização local. Finalmente é implementada uma abordagem em-linha, usando o método analítico de segunda ordem, na otimização dos fatores de escala e funções de pertença.

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Utilizando um modelo estocástico, foi projetada a distribuição diamétrica futura de uma floresta submetida à exploração seletiva de madeira na Amazônia Ocidental. Foram utilizados dados de cinco parcelas permanentes localizadas no PC Pedro Peixoto, no Acre. A primeira medição das parcelas ocorreu em 1996, a exploração florestal em 1997 e as re-medições em 1999 e 2001. A principal variável utilizada foi o diâmetro à altura do peito (DAP). A matriz de transição probabilística (Cadeia de Markov) foi utilizada para fazer a projeção da distribuição diamétrica do número de árvores sobreviventes nas classes diamétricas. O modelo foi primeiramente testado para fazer a projeção para 2001, tendo como base as observações de 1999 e seu passado imediato (1997). Quando comparadas às projeções feitas para 2001 e as medições de campo (2001), o teste Qui-quadrado mostrou que não houve diferença significativa entre freqüências esperadas e observadas na distribuição diamétrica (p=0,05). A projeção para 2005 indica que a taxa de mortalidade será próxima a de 2001, e se repetida a taxa de recrutamento em 2005 o total de árvores será maior que o observado em 2001. Esse comportamento da floresta indica que não existe um padrão definido para a dinâmica nas classes diamétricas em termos de mortalidade ou crescimento, apresentando um comportamento aleatório ou probabilístico, justificando a eficiência da Cadeia de Markov para projetar a dinâmica da floresta estudada, podendo auxiliar na determinação do ciclo de corte ou mostrando as tendências que a floresta de hoje apresentará em um futuro próximo.

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En este trabajo se propone un método para mejorar la predicción de la propagación de incendios forestales. En la actualidad existen diversos simuladores de comportamiento del fuego los cuales utilizan diversos parámetros de entrada. Estos parámetros de entrada suelen ser una fuente de imprecisión dada la dificultad que resulta disponer de sus valores reales. Este trabajo intenta mejorar las predicciones mediante la mejora de la precisión de los parámetros de entrada. Se utiliza un algoritmo genético guiado utilizando conocimiento disponible. Los resultados observados demuestran que utilizar conocimiento mejora la precisión de las predicciones y acelera dicho proceso.

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Forest fires are a serious threat to humans and nature from an ecological, social and economic point of view. Predicting their behaviour by simulation still delivers unreliable results and remains a challenging task. Latest approaches try to calibrate input variables, often tainted with imprecision, using optimisation techniques like Genetic Algorithms. To converge faster towards fitter solutions, the GA is guided with knowledge obtained from historical or synthetical fires. We developed a robust and efficient knowledge storage and retrieval method. Nearest neighbour search is applied to find the fire configuration from knowledge base most similar to the current configuration. Therefore, a distance measure was elaborated and implemented in several ways. Experiments show the performance of the different implementations regarding occupied storage and retrieval time with overly satisfactory results.

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In this paper the core functions of an artificial intelligence (AI) for controlling a debris collector robot are designed and implemented. Using the robot operating system (ROS) as the base of this work a multi-agent system is built with abilities for task planning.

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A definição das parcelas familiares em projetos de reforma agrária envolve questões técnicas e sociais. Essas questões estão associadas principalmente às diferentes aptidões agrícolas do solo nestes projetos. O objetivo deste trabalho foi apresentar método para realizar o processo de ordenamento territorial em assentamentos de reforma agrária empregando Algoritmo Genético (AG). O AG foi testado no Projeto de Assentamento Veredas, em Minas Gerais, e implementado com base no sistema de aptidão agrícola das terras.

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Este trabajo presenta un Algoritmo Genético (GA) del problema de secuenciar unidades en una línea de producción. Se tiene en cuenta la posibilidad de cambiar la secuencia de piezas mediante estaciones con acceso a un almacén intermedio o centralizado. El acceso al almacén además está restringido, debido al tamaño de las piezas.AbstractThis paper presents a Genetic Algorithm (GA) for the problem of sequencing in a mixed model non-permutation flowshop. Resequencingis permitted where stations have access to intermittent or centralized resequencing buffers. The access to a buffer is restricted by the number of available buffer places and the physical size of the products.

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A área do Retiro-Branco, de propriedade da Companhia Geral de Minas, subsidiária da ALCOA Alumínio S.A., foi minerada para a extração de bauxita de 1978 até 1981. Em 1982/1983, essa área teve seu processo de reabilitação implementado mediante a hidrossemeadura de gramíneas e leguminosas e o plantio puro de Mimosa scabrella Bentham. Em 1997 foi realizado o primeiro inventário da regeneração natural do Retiro-Branco, aravés da implantação de 19 parcelas permanentes para caracterização inicial do processo de sucessão natural. E em 2000 foi realizado o segundo inventário dessas parcelas para caracterizar o processo de dinâmica da regeneração, o objeto deste trabalho. O processo de dinâmica da regeneração natural foi caracterizado mediante análises quantitativas e qualitativas da distribuição diamétrica. Os estudos indicaram que o monitoramento mediante inventário florestal contínuo, com parcelas permanentes setorizadas, é uma ferramenta viável para avaliações da dinâmica da regeneração natural, rumo à compreensão dos caminhos da sucessão. Foi caracterizado o processo de estratificação da regeneração natural, em que as espécies pioneiras e clímax foram as principais componentes do estrato inferior e as secundárias, as principais componentes do estrato superior. O povoamento florestal do Retiro-Branco está sobre intensa atividade de estruturação, caracterizando o estágio inicial do processo de sucessão. As espécies secundárias são as de maior dominância nas maiores classes de altura e de diâmetro, sendo as principais responsáveis pela edificação do estrato superior. A prognose da distribuição diamétrica, realizada mediante o emprego da Cadeia de Markov, foi uma ferramenta de fácil implementação e que permitiu prever o caminho do processo de sucessão para o povoamento todo e para os grupos ecológicos de espécies, ampliando o entendimento dos mecanismos que regem o comportamento interno da sucessão.