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Trabalho de Curso - Graduação - Monografia Acesso aberto (Open Access) Análise comparativa entre novos operadores genéticos incluídos no Framework Evolutionary Algorithms(2019) BARRETO, Adriano Silva; SOUSA, Thales Silva de; MELO, George Tassiano de; SALES JUNIOR, Claudomiro de Souza de; http://lattes.cnpq.br/4742268936279649Novos operadores para Algoritmos Genéticos estão sendo propostos diariamente pela comunidade acadêmica, para melhorar o desempenho dessa técnica. É necessário conhecer o desempenho dos mesmos afim de fazer bom uso dessas melhorias e conhecer suas limitação e pontos fortes. Este trabalho trata-se de uma análise comparativa sobre variantes de algoritmos genéticos que foram criados e implementados pela comunidade acadêmica. O objetivo desse estudo é realizar comparações entre as variantes de operadores genéticos para identificar as diferenças existentes de desempenho oferecido por eles. Os operadores genéticos que foram pesquisados neste trabalho são: o operador transgênico, o operador de diversidade de parasitas e o operador imune adaptativo baseado na entropia da informação. Tais operadores foram implementados e avaliados através de testes com funções multimodais. Uma análise foi feita entre os algoritmos genéticos com o objetivo de avaliar, se o algoritmo encontra a solução e a garantia de convergência. Algumas métricas que foram avaliadas nos operadores foram, a robustez para otimizar a função com uma dada tolerância de erro e uma análise de convergência. Foi considerado neste trabalho que a solução é encontrada de acordo com várias precisões definidas, sendo quando o erro é menor ou igual a 10−3, 10−2 e 10−1. Após os testes, a análise de desempenho feita entre os operadores implementados, mostrou que todos os operadores obtiveram bons resultados para as funções com uma convergência boa e o operador que obteve os melhores resultados foi o operador imune adaptativo.Trabalho de Curso - Graduação - Monografia Acesso aberto (Open Access) Análise de um algoritmo paralelo de otimização por enxame de partículas semi-autônomas(2019) SILVA, Abner Cardoso da; SANTOS FILHO, Reginaldo Cordeiro dos; http://lattes.cnpq.br/9157422386900321; SALES JUNIOR, Claudomiro de Souza de; http://lattes.cnpq.br/4742268936279649Na área da engenharia é comum o aparecimento de problemas da classe NP-Difícil. Em razão da ambiguidade acerca da existência de algoritmos polinomiais para solucionar esses problemas, são utilizadas técnicas que demandam grande quantidade de recursos computacionais para encontrar respostas viáveis. Dependendo do cenário da aplicação, essas alternativas podem se mostrar impraticáveis devido o excessivo tempo de processamento que exigem. Nesse contexto, são propostas as meta-heurísticas, que se estabelecem como métodos estocásticos para otimização do processos de busca de soluções. Esses métodos são caracterizados pelo seu comportamento estocástico, por serem independentes do problema abordado e, para o caso de problemas não polinomiais, por conseguirem apresentar soluções factíveis com tempos de processamento inferiores aos de métodos exatos. Nessa classe de algoritmos, tem grande destaque o PSO (Particle Swarm Optimizer), um algoritmo bioinspirado que visa utilizar modelos abstratos de simulação do comportamento coletivo de animais para otimizar o processo de exploração do espaço de busca de um determinado problema. Esse modelo é notório em função da facilidade de implementação e baixo custo computacional. No entanto, o algoritmo em sua forma mais simples, apresenta certas desvantagens em relação ao modo com que navega o espaço de busca, o que pode influenciar o resultado final. Para tentar amenizar esses problemas, a literatura apresenta uma abundância de variações do PSO com diferentes tipos de operadores. Em trabalhos recentes, uma nova variação denominada SAPSO (Semi-Autonomous Particle Swarm Optimizer), que integra operadores de diversidade, cálculo de gradiente e atração e repulsão de partículas, tem apresentado bons resultados em relação a outros algoritmos conhecidos no meio acadêmico. Por se tratar de um trabalho recente, existem poucas pesquisas que explorem o potencial desse algoritmo em diferentes cenários. Tendo isso em mente, este trabalho se propõe a introduzir uma variação do SAPSO em um ambiente de processamento paralelo. Para tal, foi implementado um algoritmo, nomeado PSAPSO (Parallel Semi- Autonomous Particle Swarm Optimizer), utilizando a linguagem de programação C++ em conjunto com a API OpenMP. Para avaliar o algoritmo resultante, esse foi submetido a funções de teste que desafiam sua capacidade de exploração em diferentes aspectos. Para os cenários avaliados, os resultados evidenciam um bom ganho de velocidade e uma melhoria na capacidade de convergência do PSAPSO em relação ao SAPSO.Trabalho de Curso - Graduação - Monografia Acesso aberto (Open Access) Estudo comparativo de métodos de compressão de dados e detecção de danos em monitoramento de integridade estrutural(2018-02-23) ELIASQUEVICI, Felipe; SALES JUNIOR, Claudomiro de Souza de; http://lattes.cnpq.br/4742268936279649O Monitoramento de Integridade Estrutural (SHM) é um processo que objetiva detectar danos em estruturas através de sensores instalados na mesma que captam dados e fazem quantização de dano em tempo real. Um número grande de sensores coletando informações em um intervalos curtos de tempo podem gerar uma quantidade muito grande de dados, que precisam ser transmitidos e armazenados. A compressão de dados torna-se essencial então para esses sistemas. Durante o processo de compressão, entretanto, características importantes dos sinais gerados pelos sensores podem ser perdidas, e a detecção de danos pode ficar comprometida. Nesse contexto, este trabalho propõe um estudo comparativo entre combinações de métodos de compressão de dados e técnicas de detecção de danos. sobre os dados comprimidos. Para mensurar a eficiência dessas combinações utiliza-se uma métrica paramétrica, a qual quantifica o quão boa uma combinação é em uma única medida. Apos comparados os resultados foi observado que as combinações envolvendo o algoritmo Chebshevy Approximation geraram os melhores resultados, especialmente com os algoritmos Fuzy-C-Means e K-Means.Trabalho de Curso - Graduação - Monografia Acesso aberto (Open Access) Estudo e aplicação de redes neurais recorrentes para a imputação de dados em monitoramento da integridade de estruturas civis(2019) HOUNSOU, Israël Sèwanou; SILVA, Moisés Felipe Mello da; http://lattes.cnpq.br/8154941342611201; SALES JUNIOR, Claudomiro de Souza de; http://lattes.cnpq.br/4742268936279649Na contemporaneidade, novos desenvolvimentos e métodos tecnológicos estão sendo utilizados como parte de um processo denominado de Monitoramento de Integridade Estrutural (em Inglês Strutural Health Monitoring - SHM). O SHM consiste no desenvolvimento de estratégias para detecção, prevenção e caracterização de danos indesejáveis em estruturas civis e mecânicas de comportamento estático (i.e., prédios, pontes, ferrovias) e dinâmicos (i.e., satélites, veículos, equipamentos industriais). Um grande número de sensores coleta as informações em um intervalo de tempo, o que pode gerar uma quantidade elevada de dados que precisam ser transmitidos e armazenados. No entanto, a falha ou outros problemas de funcionamento podem causar a perda de dados, o que impacta diretamente análise e tomada de decisões. Para contornar esse problema, uma nova técnica aparece: A Imputação de dados. Um processo de imputação basicamente substitui os dados perdidos por valores adequados correspondentes a região de dados faltantes; “preenche” os dados perdidos da aplicação com valores plausíveis. Essa imputação é uma prática de preenchimento de dados faltantes e evita a complexidade gerada pelos dados faltantes. Para isto que este trabalho procederá a um estudo comparativo de várias técnicas de imputação referindo-se à imputação por média, moda, regressão, knn e redes neurais recorrentes. Baseado nisto, este trabalho propõe um método de avaliação compara a taxa de erros gerada na detecção de danos. Os métodos foram testados utilizando conjuntos de dados de um sistema de monitoramento instalados na ponte Z-24 (Suíça), que foi submetida a condições de variabilidades diversas, além de ensaios progressivos de dano. A ocorrência de dados ausentes foi feita de maneira artificial. Os resultados mostram que a imputação por rede neural recorrente fornece os melhores resultados.Trabalho de Curso - Graduação - Monografia Acesso aberto (Open Access) Informatizando o fluxo de portarias na UFPA com o sistema SIPRO(2018) GUIMARÃES, Lucas Rodrigues; SILVA, Lucas de Melo; http://lattes.cnpq.br/7548302151962294; SALES JUNIOR, Claudomiro de Souza de; http://lattes.cnpq.br/4742268936279649Ao longo dos anos, a informática vem sendo aperfeiçoada para melhorar a vida das pessoas. A informatização de processos é um exemplo desse fenômeno: processos e tarefas muito burocráticas vêm se tornando cada vez mais fáceis e rápidas de serem feitas graças à informática. O objetivo desse trabalho é de mostrar um exemplo prático de como a informatização de tarefas pode melhorar um ambiente de trabalho com o novo sistema de portarias da Universidade Federal do Pará. Esse sistema foi criado em 2017 com o objetivo de suprir várias demandas internas dos servidores que cadastram e assinam portarias e demandas externas, de servidores que acessam portarias, como: padronização de documentos, centralização de armazenamento, buscas de portarias usando parâmetros diversos e a implantação de um módulo de assinatura digital, integrado a este sistema para permitir assinaturas de documentos mais fáceis e automatizadas. Com a implantação deste sistema, os resultados obtidos foram muito positivos: o uso de papel e tinta para a impressão de portarias foi reduzido em cerca de 66% e a expectativa é que essa redução chegue em 100%. Além disso, a assinatura de portarias agora ficou muito mais simples, confiável e segura com a implantação do módulo de assinatura digital.Trabalho de Curso - Graduação - Monografia Acesso aberto (Open Access) Paralelização de algoritmo genético com operador não convencional(2018) CRISPINO, Gabriel Nunes; SANTOS FILHO, Reginaldo Cordeiro dos; http://lattes.cnpq.br/9157422386900321; SALES JUNIOR, Claudomiro de Souza de; http://lattes.cnpq.br/4742268936279649Algoritmos genéticos paralelos se aproveitam de execução concorrente para obter melhores resultados e um melhor aproveitamento do hardware da máquina. Geralmente são utilizadas diversas subpopulações que evoluem concorrentemente e que se comunicam através de uma política de migração definida, a fim de alcançar uma melhor exploração do espaço de busca. Existem também os operadores genéticos não convencionais, que se inspiram no funcionamento de alguns organismos, como vírus e bactérias, para alterar a arquitetura do algoritmo genético. É comum que esses operadores utilizem populações auxiliares contendo indivíduos especiais para obter maior variabilidade genética. Este trabalho propõe uma implementação de um algoritmo genético paralelo que se utiliza do operador genético não convencional de recombinação por transformação bacteriana, com o objetivo de comparar o seu desempenho tanto com algoritmos genéticos sequenciais que utilizam esse mesmo operador quanto com versões paralelas que utilizam operadores convencionais. Os resultados mostraram que a implementação apresentada em geral trouxe uma maior velocidade de convergência, maior robustez e precisão, se comparada a outras implementações utilizadas.Trabalho de Curso - Graduação - Monografia Acesso aberto (Open Access) Políticas de migração assíncronas em algoritmos genéticos paralelos aplicado a otimização multimodal(2017-04-20) FERREIRA, Lana Priscila da Silva; SANTOS FILHO, Reginaldo Cordeiro dos; http://lattes.cnpq.br/9157422386900321; SALES JUNIOR, Claudomiro de Souza de; http://lattes.cnpq.br/4742268936279649Os algoritmos genéticos, são metaheurísticas bioinspiradas no campo da genética utilizadas para resolver problemas onde normalmente não se conhece um algoritmo eficiente; é muito aplicado em problemas de otimização, onde uma solução sub-ótima para o problema precisa ser encontrada. Há muitas formas de utilizar os conceitos de algoritmos genéticos na resolução de problemas, como os NP-Difíceis; devido a seus muitos parâmetros passíveis de personalização, sendo possível configurá-los de acordo com o problema em questão. Os algoritmos genéticos paralelos são comumente utilizados para resolução de problemas de forma mais próxima à analogia de evolução das espécies, visto que várias populações, por vezes isoladas se desenvolvem independentemente, podendo por tanto explorar um espaço de busca maior do que os AG seriais; podendo também interagir. Um desses mecanismos de interação é conhecido como técnicas ou políticas de migração. Neste trabalho serão apresentadas políticas de migração presentes na literatura, uma política proposta e mais algumas políticas decorrentes da variação destas, o objetivo é comparar os desempenhos das políticas de migração aqui apresentadas, na otimização de quatro funções multimodais a fim de determinar as mais eficientes e sugerir melhorias futuras para elas.