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Algoritmos evolutivos para predição de estruturas de proteínas; Evolutionary algorithms, to proteins structures prediction

Lima, Telma Woerle de
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 01/09/2006 Português
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46.45%
A Determinação da Estrutura tridimensional de Proteínas (DEP) a partir da sua seqüência de aminoácidos é importante para a engenharia de proteínas e o desenvolvimento de novos fármacos. Uma alternativa para este problema tem sido a aplicação de técnicas de computação evolutiva. As abordagens utilizando Algoritmos Evolutivos (AEs) tem obtido resultados relevantes, porém estão restritas a pequenas proteínas, com dezenas de aminoácidos e a algumas classes de proteínas. Este trabalho propõe a investigação de uma abordagem utilizando AEs para a predição da estrutura terciária de proteínas independentemente do seu tamanho e classe. Os resultados obtidos demonstram que apesar das dificuldades encontradas a abordagem investigada constitue-se em uma alternativa em relação aos métodos clássicos de determinação da estrutura terciária das proteínas.; Protein structure determination (DEP) from aminoacid sequences is very importante to protein engineering and development of new drugs. Evolutionary computation has been aplied to this problem with relevant results. Nevertheless, Evolutionary Algorithms (EAs) can work with only proteins with few aminoacids and some protein classes. This work proposes an approach using AEs to predict protein tertiary structure independly from their size and class. The obtained results show that...

Uma proposta de relé digital de freqüência baseado em algoritmos genéticos ; A proposal of a digital frequency relay based on genetic algorithms

Vargas, Elis Tápia
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 10/10/2005 Português
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46.45%
Este trabalho apresenta um método baseado em algoritmos genéticos – AGs, o qual consiste na estimação dos parâmetros associados as formas de ondas, tais como amplitude, freqüência e ângulo de fase das mesmas, referentes a uma proposição de relé de freqüência. O método proposto é baseado em algoritmos genéticos com representação real, tendo em vista a não necessidade de codificação dos valores logo na entrada do processo. O objetivo do trabalho é apresentar um estudo de uma das várias técnicas da computação evolutiva, conhecida como AG, cuja aplicação é inspirada nos mecanismos da evolução natural das espécies identificado pelo naturalista inglês Charles Darwin. A idéia principal do método é fazer com que os indivíduos da população evoluam ao longo das iterações, chamadas gerações, produzindo soluções cada vez melhores até convergir a uma solução ótima ou aproximadamente ótima. O algoritmo proposto foi testado com dados simulados no software Matlab. Pelos resultados observados têm-se caracterizado a potencialidade desta ferramenta computacional na estimação dos parâmetros desejados.; This work presents a method based on genetic algorithm – GAs, which consists on estimation of parameters in waveforms...

Computação Evolutiva para a Construção de Regras de Conhecimento com Propriedades Específicas; Evolutionary Computing for Knowledge Rule Construction with Specific Properties

Pila, Adriano Donizete
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 12/04/2007 Português
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56.56%
A maioria dos algoritmos de aprendizado de máquina simbólico utilizam regras de conhecimento if-then como linguagem de descrição para expressar o conhecimento aprendido. O objetivo desses algoritmos é encontrar um conjunto de regras de classificação que possam ser utilizadas na predição da classe de novos casos que não foram vistos a priori pelo algoritmo. Contudo, este tipo de algoritmo considera o problema da interação entre as regras, o qual consiste na avaliação da qualidade do conjunto de regras induzidas (classificador) como um todo, ao invés de avaliar a qualidade de cada regra de forma independente. Assim, como os classificadores têm por objetivo uma boa precisão nos casos não vistos, eles tendem a negligenciar outras propriedades desejáveis das regras de conhecimento, como a habilidade de causar surpresa ou trazer conhecimento novo ao especialista do domínio. Neste trabalho, estamos interessados em construir regras de conhecimento com propriedades específicas de forma isolada, i.e. sem considerar o problema da interação entre as regras. Para esse fim, propomos uma abordagem evolutiva na qual cada individuo da população do algoritmo representa uma única regra e as propriedades específicas são codificadas como medidas de qualidade da regra...

Exploração de relações entre as técnicas nebulosas e evolutivas da inteligência computacional.; Exploration of relations between the fuzzy and the evolutionary techniques of computational intelligence.

Fialho, Álvaro Roberto Silvestre
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 12/04/2007 Português
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46.6%
Neste trabalho foi realizada uma busca por relações, regras e transformações entre duas metodologias constituintes da Inteligência Computacional - a Computação Nebulosa e a Computação Evolutiva. Com a organização e sistematização da existência de tais transformações, obtém-se uma mudança na modelagem de soluções que as utilizam de forma conjunta, possibilitando que teorias e modelos bem estabelecidos em uma das metodologias possam ser aproveitados pela outra de uma forma mais robusta, correta por construção, intrínseca e transparente. Um modelo foi proposto para direcionar o trabalho de pesquisa. Através da análise desse modelo e de uma revisão bibliográfica realizada, transformações pontuais entre as metodologias foram elencadas, e posteriormente consolidadas por meio de experimentos práticos: uma Base de Conhecimento (BC) de um Controlador Lógico Nebuloso foi criada e modificada, conforme a necessidade, através de um Algoritmo Genético (AG). Com a abordagem desenvolvida, além da criação de BCs a partir de pouquíssimo conhecimento sobre o domínio do problema, tornou-se possível a inserção de novos "comportamentos desejados" em BCs já existentes, automaticamente, através de AGs. Os resultados desses experimentos...

Computação evolutiva na resolução de equações diferenciais ordinárias não lineares no espaço de Hilbert.; Evolutive computation in the resolution of non-linear ordiinary diferential equations in the Hilbert space.

Guimarães, José Osvaldo de Souza
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 20/03/2009 Português
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A tese apresenta um método para a solução dos problemas do valor inicial (PVIs) com margens de erro comparáveis às de métodos numéricos consagrados (MN), tanto para a função quanto para suas derivadas. O método é aplicável a equações diferenciais (EDs) lineares ou não, sendo o ferramental desenvolvido até a quarta ordem, que pode ser expandido para ordens superiores. A solução é uma expressão polinomial de alto grau com coeficientes expressos pela razão entre dois inteiros. O método se mostra eficaz mesmo em alguns casos em que os MN não conseguiram dar a partida. As resoluções são obtidas considerando que o espaço de soluções é um espaço de Hilbert, equipado com a base completa dos polinômios de Legendre. Em decorrência do método aqui desenvolvido, os majorantes de erros para a função e derivadas são determinados analiticamente por um cálculo matricial também deduzido nesta tese. Paralelamente a toda fundamentação analítica, foi desenvolvido o software SAM, que automatiza todas as tarefas na busca de soluções dos PVIs. A tese propõe e verifica a validade de um novo critério de erro no qual pesam tanto os erros locais quanto os erros globais, simultaneamente. Como subprodutos dos resultados já descritos...

Análise de similaridades de modelagem no emprego de técnicas conexionistas e evolutivas da inteligência computacional visando à resolução de problemas de otimização combinatorial: estudo de caso - problema do caixeiro viajante.; Similarity analysis for conexionist and evolutionary tecniques of the computational intelligence fild focused on the resolution of combinatorial optimization problems: case study - traveling salesman problem.

Fernandes, David Saraiva Farias
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 08/06/2009 Português
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Este trabalho realiza uma análise dos modelos pertencentes à Computação Neural e à Computação Evolutiva visando identificar semelhanças entre as áreas e sustentar mapeamentos entre as semelhanças identificadas. Neste contexto, a identificação de similaridades visando à resolução de problemas de otimização combinatorial resulta em uma comparação entre a Máquina de Boltzmann e os Algoritmos Evolutivos binários com população composta por um único indivíduo pai e um único indivíduo descendente. Como forma de auxiliar nas análises, o trabalho utiliza o Problema do Caixeiro Viajante como plataforma de ensaios, propondo mapeamentos entre as equações da Máquina de Boltzmann e os operadores evolutivos da Estratégia Evolutiva (1+1)-ES.; An analysis between the Evolutionary Computation and the Neural Computation fields was presented in order to identify similarities and mappings between the theories. In the analysis, the identification of similarities between the models designed for combinatorial optimization problems results in a comparison between the Boltzmann Machine and the Two-Membered Evolutionary Algorithms. In order to analyze the class of combinatorial optimization problems, this work used the Traveling Salesman Problem as a study subject...

Descoberta de regras de conhecimento utilizando computação evolutiva multiobjetivo; Discoveing knowledge rules with multiobjective evolutionary computing

Giusti, Rafael
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 22/06/2010 Português
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Na área de inteligência artificial existem algoritmos de aprendizado, notavelmente aqueles pertencentes à área de aprendizado de máquina AM , capazes de automatizar a extração do conhecimento implícito de um conjunto de dados. Dentre estes, os algoritmos de AM simbólico são aqueles que extraem um modelo de conhecimento inteligível, isto é, que pode ser facilmente interpretado pelo usuário. A utilização de AM simbólico é comum no contexto de classificação, no qual o modelo de conhecimento extraído é tal que descreve uma correlação entre um conjunto de atributos denominados premissas e um atributo particular denominado classe. Uma característica dos algoritmos de classificação é que, em geral, estes são utilizados visando principalmente a maximização das medidas de cobertura e precisão, focando a construção de um classificador genérico e preciso. Embora essa seja uma boa abordagem para automatizar processos de tomada de decisão, pode deixar a desejar quando o usuário tem o desejo de extrair um modelo de conhecimento que possa ser estudado e que possa ser útil para uma melhor compreensão do domínio. Tendo-se em vista esse cenário, o principal objetivo deste trabalho é pesquisar métodos de computação evolutiva multiobjetivo para a construção de regras de conhecimento individuais com base em critérios definidos pelo usuário. Para isso utiliza-se a biblioteca de classes e ambiente de construção de regras de conhecimento ECLE...

Otimização de desempenho de indicadores de continuidade do serviço em concessionárias de distribuição utilizando algoritmos evolutivos.; Optimization of performance indicators for service continuity in distribution utilities using evolutionary algorithms.

Araújo, Renato José Pino de
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 11/04/2011 Português
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A partir da reestruturação dos serviços públicos de energia elétrica, foi criada uma série de novas ferramentas regulatórias, simulando e/ou criando um ambiente competitivo, para que as empresas busquem continuamente a evolução de seus indicadores e custos. Com a edição da Resolução nº 024, de 27 de janeiro de 2000, a Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL) atualizou a regulamentação dos aspectos relativos à continuidade do fornecimento de energia elétrica. As metas de continuidade são definidas através do cluster ao qual cada conjunto de consumidores está vinculado. Os conjuntos são agrupados pelas suas características físicas: área, km de rede primária, número de consumidores, potência de transformadores instalada e consumo médio do conjunto. Um dos pontos focais desta resolução é a possibilidade de uma concessionária agrupar unidades consumidoras, considerando as características técnicas específicas de seu sistema elétrico. Desta forma, o agente regulador permite que as concessionárias modifiquem seus conjuntos de consumidores, desde que fiquem evidenciadas vantagens técnicas...

Computação evolutiva empregada na reconstrução de arvores filogeneticas

Oclair Gallacini Prado
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 01/12/2001 Português
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Esta dissertação apresenta um estudo a respeito de um dos problemas da bioinformática: a reconstrução da árvore filogenética que melhor represente um conjunto de seqüências de bases. O espaço de solução deste problema apresenta custo fatorial. Este é um problema de otimização combinatória. A Computação Evolutiva, um dos paradigmas que compõem a inteligência computacional, se mostrou uma boa ferramenta para tratar este problema devido ao seu elevado poder de exploração e explotação do espaço de soluções. Para possibilitar a implementação de alguns dos métodos de reconstrução de árvores filogenéticas disponíveis, foi desenvolvida uma ferramenta computacional denominada “Projeto Árvores Filogenéticas”, que apresenta as seguintes características: · possui interface gráfica amigável que foi projetada para facilitar sua execução por usuários de computador, mesmo que estes não dominem completamente as técnicas de computação; · permite ajuste dos principais parâmetros relativos à filogenia, tais como seleção do método de busca a ser utilizado (Matriz de Distâncias ou Máxima Verossimilhança) e modelo de substituição de bases (Jukes-Cantor, 1969; Felsenstein, 1981 ou Kimura, 1980); · permite ajuste dos principais parâmetros relativos ao algoritmo genético utilizado...

Computação evolutiva aplicada a resolução do problema da arvore geradora minima com parametros fuzzy; Evolutionary computation applied to solve the minimum spanning tree problem with fuzzy parameters

Tiago Agostinho de Almeida
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 28/07/2006 Português
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Este trabalho propoe meta-heurýsticas baseadas em tecnicas da computaçao evolutiva, que visam encontrar um conjunto de arvores geradoras mýnimas para problemas de grafos, que possuem incertezas em relaçao as informaçoes associadas aos parametros. Resolver problemas dessa natureza e um processo NP-Completo, pois envolve um numero enorme de comparaçoes. A fim de contornar essa complexidade, este trabalho propoe um algoritmo genetico e um sistema imunologico artificial, capazes de explorar eficientemente o espaco de busca e de obter resultados satisfatorios, sem a necessidade de confrontar todas as solucoes entre si.; This work proposes heuristical approaches based on evolutionary computation, whose goal is to find a set of minimum spanning trees in graphs that contain uncertainties in their parameters. These kind of problems is a NP-hard one, because it involves an enormous number of comparisons. In order to avoid this complexity, this work proposes a genetic algorithm and an artificial immune system, that explore efficiently the search space of solutions to looking for satisfactory results, without the necessity of comparing all possible solutions. Keywords: Fuzzy Graph, Fuzzy Minimum Spanning Tree, Fuzzy Set Theory, Evolutionary Computation...

Computação evolutiva para minimização de perdas resistivas em sistemas de distribuição de energia eletrica

Marcos Fabio Nobrega da Costa
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 30/07/1999 Português
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Este trabalho adota uma abordagem de computação evolutiva para encontrarmos a configuração de mínimas perdas de uma rede de distribuição de energia elétrica radial. O principal elemento da busca é um Algoritmo Genético, meta-heurística que imita os processos evolutivos naturais. A partir de população de indivíduos gerada aleatoriamente, a adequação média das gerações subseqüentes de indivíduos é melhorada através de mecanismos de Seleção, Cruzamento e Mutação. Uma importante característica dos Algoritmos Genéticos é a forte atração para ótimos locais com a perda da diversidade. Para escapar destas soluções, foram implementadas estratégia de diversificação inspiradas em Busca Tabu e Cruzamentos Baseados em Comportamento. A incorporação de busca local heurística explora conhecimento específico sobre o problema, sendo utilizada juntamente com procedimento de diversificação para preservação de níveis mínimos de diversidade. Resultados sobre redes reais de médio e grande porte são apresentados; The present work adopts an evolutionary computation approach to reach the minimum loss configuration of a radial power distribution network. The main element of the search is a Genetic Algorithm, meta-heuristic that imitates the natural evolutive process. Starting with a random-generated population...

Teoria de jogos nebulosos na resolução de problemas de decisão e conflito de interesses; Fuzzy game the theory to solve decision making and conflicting problems

Wanessa Machado do Amaral
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 03/07/2007 Português
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A teoria de jogos é um ramo da teoria da decisão que modela e trata matematicamente situações de conflito de interesses entre entidades, onde o objetivo principal é escolher a melhor estratégia para cada uma delas, ou seja, aquela que se traduz em equilíbrio. Existem inúmeras áreas em que a teoria de jogos é utilizada. Uma das principais é a microeconomia, onde se aborda questões relativas ao comportamento de empresas e indústrias no mercado competitivo. A teoria de jogos é utilizada para encontrar a estratégia ótima para empresas com objetivos antagônicos, como exige o mercado. No entanto, os dados dos problemas reais nem sempre são precisos. A teoria de conjuntos nebulosos introduz flexibilidade na formulação desses problemas, pois permite a consideração de parâmetros imprecisos nos modelos. Esse trabalho aborda a teoria de jogos nebulosos. Estratégias de equilíbrio são analisadas e métodos computacionais desenvolvidos para a resolução dos modelos. É proposto um método baseado em computação evolutiva para obter soluções de equilíbrio de jogos nebulosos. Além disso propõe-se também um método baseado em α-cortes e no algoritmo de decomposição para a solução dos modelos bilineares associados a jogos nebulosos de soma não zero. Exemplos de aplicações são apresentados para ilustrar o potencial prático da teoria de jogos nebulosos.; Game theory is a branch of applied mathematics whose aim is to model and study decision making in conflicting situations. In these situations...

Sintese de controladores autonomos em robotica movel por meio de computação bio-inspirada; Synthesis of autonomous controllers in mobile robotics through bio-inspired computing

Renato Reder Cazangi
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 18/12/2008 Português
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Novas técnicas de navegação autônoma de robôs móveis visam suprir a crescente demanda pelo emprego de robôs em diversos setores da sociedade e junto a uma ampla gama de tarefas. Os desafios envolvidos no desenvolvimento do sistema que controla o robô permitem afirmar que a inteligência embarcada em robôs atuais ainda encontra-se em um nível incipiente e limitado. Neste trabalho, cinco frentes de pesquisa complementares são propostas visando estudar, teórica e praticamente, aspectos fundamentais de projeto e implementação de controladores autônomos inteligentes para robótica móvel. Metodologias de computação bio-inspirada e de robótica evolutiva provêem os conceitos e ferramentas que fundamentam as cinco propostas, as quais são validadas com base em sistemas de navegação concebidos e aplicados a problemas relevantes da área. Uma série de simulações computacionais em ambientes virtuais e experimentos com robôs reais é realizada, permitindo medir o alcance das contribuições e apontar as principais frentes de atuação que se abrem como perspectivas futuras da pesquisa; Novel techniques for autonomous robot navigation aim at fulfilling the growing demand for mobile robots in multiple segments of society and in a plethora of tasks. The challenges involved in developing the system which controls the robot allow to say that the intelligence embedded in the current robots is found to be still incipient and limited. In this work...

Síntese automática de redes neurais artificiais com conexões à frente arbitrárias; Automatic synthesis of artificial neural networks with arbitrary feedforward connections

Wilfredo Jaime Puma Villanueva
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 07/12/2011 Português
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Esta tese apresenta duas metodologias de síntese automática de redes neurais artificiais com conexões à frente arbitrárias, com a proposição da arquitetura via computação evolutiva ou via um método construtivo, enquanto que os pesos sinápticos são definidos por técnicas de otimização não-linear. O processo de treinamento supervisionado visa parcimônia do modelo e máxima capacidade de generalização. Quando comparada a iniciativas similares encontradas na literatura, a versão construtiva da metodologia, denominada CoACFNNA, inova também ao permitir a síntese de arquiteturas mais flexíveis, com capacidade de mapeamento linear e não-linear, e ao promover baixo custo computacional. Este algoritmo construtivo parte de uma rede neural mínima, toma decisões de inserção/poda baseadas em análise de sensibilidade e em índices de informação mútua, relaxa o erro de treinamento para evitar convergência prematura e ajusta os pesos sinápticos via um método quasi- Newton com escalonamento automático. Estudos comparativos envolvendo abordagens alternativas baseadas em redes neurais, tais como MLPs, mistura heterogênea de especialistas, Cascade Correlation e a EPNet, baseada em programação evolutiva, indicam que a metodologia é promissora...

Computação evolutiva aplicada a problemas inversos com preservação da especialidade na representação dos indivíduos

Navarro, Pedro Luis Kantek Garcia
Fonte: Florianópolis, SC Publicador: Florianópolis, SC
Tipo: Tese de Doutorado Formato: 204 f.| il., tabs.
Português
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Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, CentroTecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica; O presente trabalho estuda a utilização de representações espaciais em engenhos de computação evolutiva, como ferramenta para a solução numérica de problemas inversos. A tese se inicia descrevendo a computação evolutiva e mostrando algumas técnicas de otimização convencional. A seguir são apresentados os problemas inversos utilizados para estudo e para o desenvolvimento da metodologia de seu tratamento: condutividade geomagnética, transmissão de calor e de condutividade térmica. Seguem-se resultados numéricos obtidos para o primeiro deles, na comparação de uma abordagem clássica com regularização versus a otimização evolutiva. Citam-se alguns resultados obtidos para os outros dois problemas. Finalmente, conclui-se afirmando que o método evolutivo quando aplicado aos problemas inversos aqui estudados, nos quais as soluções possuem relações espaciais de vizinhança, é eficaz e robusto quanto aos parâmetros, quanto à inicialização e em relação ao ruído, tendo uma eficiência computacional aceitável.

Uma abordagem evolutiva para geração automática de turnos completos em torneios

Concilio,Ricardo; Von Zuben,Fernando J.
Fonte: Sociedade Brasileira de Automática Publicador: Sociedade Brasileira de Automática
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/08/2002 Português
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Este artigo apresenta contribuições junto à solução de problemas de escalonamento, mais precisamente na geração de turnos completos em torneios. Trata-se de um problema de grande interesse prático, caracterizado por questões de factibilidade e uma explosão combinatória de candidatos à solução. Sendo assim, a atuação direta de um especialista e a aplicação de ferramentas convencionais de busca geralmente não conduzem a resultados satisfatórios. A estratégia de solução proposta está baseada na aplicação conjunta de computação evolutiva, busca local e otimização baseada em restrições. Embora outras abordagens evolutivas já tenham sido propostas na literatura, a empregada aqui inova ao sugerir uma representação genética compacta aliada a um algoritmo de expansão de código. Comparadas às soluções já implementadas para problemas reais de escalonamento, aquelas obtidas a partir da estratégia de solução proposta neste trabalho apresentaram melhor desempenho e a quantidade de recursos computacionais requeridos para produzir a solução é aceitável. A aplicação conjunta de computação evolutiva, busca local e técnicas de otimização baseada em restrições pode ser estendida ao tratamento de outros problemas de escalonamento...

FControl®: sistema inteligente inovador para detecção de fraudes em operações de comércio eletrônico

Coelho,Leandro dos Santos; Raittz,Roberto Tadeu; Trezub,Maurício
Fonte: Universidade Federal de São Carlos Publicador: Universidade Federal de São Carlos
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/04/2006 Português
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A prevenção de fraude em cartão de crédito é uma importante aplicação comercial para aplicação de abordagens de métodos de previsão e inteligência computacional. A inteligência computacional é uma associação de metodologias bio-inspiradas que incluem, como principais membros, as redes neurais, sistemas nebulosos, computação evolutiva, inteligência coletiva e computação probabilística. Recentemente, a aplicação de técnicas da inteligência computacional no suporte de tarefas de serviço, tais como detecção e identificação de anomalia, classificação de padrão, diagnóstico, prognóstico, estimação e controle, tem emergido nos ambientes industrial e comercial. Este artigo apresenta um sistema computacional eficiente baseado em metodologias da inteligência computacional para detecção de fraude em operações reais de dados de cartão de crédito em transações de comércio eletrônico. O novo método proposto é denominado FControl® de detecção de fraude e classificação integra conceitos de sistemas inteligentes híbridos baseado em abordagens de redes neurais, sistemas nebulosos e computação evolutiva. O método proposto gera soluções de qualidade em termos de eficiência e sucesso de previsão. O programa computacional do FControl® está atualmente instalado em um Intel Pentium IV 2.4 MHz (bi-processador e RAM de 4 Gbytes) na companhia Ciashop E-Commerce e está correntemente em uso para detecção de fraude para 250 companhias com serviços de comércio eletrônico.

Projeto de filtros digitais IIR com técnicas de computação evolucionária

Oliveira, Daniel Rossato de
Fonte: Curitiba Publicador: Curitiba
Tipo: Dissertação de Mestrado
Português
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IIR digital filter design is classic problem in Electrical Engineering. Digital filter have many applications, and dozens of different behaviors. There are many specialist methods in literature, each with specific differences and characteristics. But most of these methods are not flexible, preventing one from fixing all parameters, because some of them are a sub-product of the calculation process. Therefore, this problem is also solved in literature with Evolutionary Computing techniques. Several works were found with this approach, but in almost all, the focus was in the evolutionary algorithm rather than on the filter problem, using this only as a benchmark function. Moreover, the filter stability - prerequisite for the filter application - is neglected in almost all of them. So, this work proposes a new fitness function, as well as a new codification, in order to obtain good filters, obedient to the specifications, with Evolutionary Computing algorithms in the canonic form, this is, without structural modifications. The proposed fitness function tries to correct distortions caused by the traditional one, which does not takes into account the filter gain specifications. The new coding maps the search space only to the stable solutions...

Programação Genética Aplicada no Processo de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados de Redes de Pesquisa.; Genetic Programming Apllied in the Process of Knowledge Discovery in Databases for Research Networks.

DUARTE, Kedma Batista
Fonte: Universidade Federal de Goiás; BR; UFG; Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação; Engenharia Publicador: Universidade Federal de Goiás; BR; UFG; Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação; Engenharia
Tipo: Dissertação Formato: application/pdf
Português
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56.64%
The Genetic Programming (GP) is a heuristic algorithm for Data Mining (DM), which can be applied to the classification task. This is a method of evolutionary computing inspired in the mechanisms of natural selection theory of Charles Darwin, declared in 1859 in his book "The Origin of Species." From an initial population, the method search over a number of generations to find solutions adapted to the environment of problem. The PG method was proposed in 1990 by John Koza, who demonstrated in one of its applications, the induction in formation of decision trees in the process of data classification. Within this context, the study developed in this work has as main objective the investigation of the concepts of PG and its application on a database of scientific collaboration networks, helping as a management tool in prospective studies of trends for the establishment of common axes in public policy of Science, Technology and Innovation (STI), focusing on regional development. The method is applied on a set of attributes, sorting them in order to identify similarity relationships between groups of researchers that comprise the network. The study involves the concepts of Knowledge Discovery in Databases (KDD) and Data Mining (DM). Networks of Scientific Collaboration...

Algoritmos baseados em estratégia evolutiva para a seleção dinâmica de espectro em rádios cognitivos; Algorithms based on evolutionary strategy for dynamic spectrum selection in cognitive radios

Barbosa, Camila Soares
Fonte: Universidade Federal de Goiás; Brasil; UFG; Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação (INF/UFMS); Instituto de Informática - INF (RG) Publicador: Universidade Federal de Goiás; Brasil; UFG; Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação (INF/UFMS); Instituto de Informática - INF (RG)
Tipo: Dissertação Formato: application/pdf
Português
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46.54%
One of the main challenges in Dynamic Spectrum Selection for Cognitive Radios is the choice of the frequency range for each transmission. This choice should minimize interference with legacy devices and maximize the discovering opportunities or white spaces. There are several solutions to this issue, and Reinforcement Learning algorithms are the most successful. Among them stands out the Q-Learning whose weak point is the parameterization, since adjustments are needed in order to reach successfully the proposed objective. In that sense, this work proposes an algorithm based on evolutionary strategy and presents the main characteristics adaptability to the environment and fewer parameters. Through simulation, the performance of the Q-Learning and the proposal of this work were compared in different scenarios. The results allowed to evaluate the spectral efficiency and the adaptability to the environment. The proposal of this work shows promising results in most scenarios.; Um dos principais desafios da Seleção Dinâmica de Espectro em Rádios Cognitivos é a escolha da faixa de frequência para cada transmissão. Essa escolha deve minimizar a interferência em dispositivos legados e maximizar a descoberta das oportunidades ou espaços em branco. Há várias soluções para essa questão...