Search

O design de peptídeos capazes de inibir a infecção viral tem sido considerado uma das estratégias potenciais para reduzir a transmissão do SARS-CoV-2. No entanto, a questão crítica para o design de peptídeos é o grande espaço de busca, o que torna inviável avaliar todas as possibilidades. Além disso, a maioria das análises relacionadas adota docking molecular in silico para selecionar potenciais peptídeos, que é uma técnica demorada e altamente dependente da estrutura molecular dos peptídeos já conhecidos e da proteína alvo. Com o objetivo de auxiliar na avaliação, descoberta e seleção de peptídeos para cálculo de docking, desenvolvemos o SAGAPEP, um framework de Algoritmo Genético Assistido por Surrogate capaz de encontrar peptídeos com potencial para bloquear a proteína Spike do SARS-CoV-2. O modelo surrogate é usado para avaliação rápida e de alta fidelidade da energia de interação entre um peptídeo e a proteína Spike, enquanto o algoritmo genético busca descobrir e selecionar peptídeos de alto potencial inspirados em princípios de genética e seleção natural. Os experimentos foram conduzidos usando um conjunto de dados composto por vários peptídeos potenciais obtidos por meio de docking molecular por especialistas em bioinformática. Como principais resultados, o SAGAPEP obteve baixas previsões de erro de seu componente surrogate treinado sobre esse conjunto de dados e foi capaz de descobrir e selecionar peptídeos com melhor energia de ligação do que todos listados no conjunto de dados. Além disso, os resultados notáveis do SAGAPEP sugerem que ele também pode ter o potencial de fornecer resultados promissores para outros problemas de design de peptídeos. The design of peptides capable of inhibiting the SARS-CoV-2 viral infection has been considered one of the potential strategies to reduce the transmission of SARS-CoV-2. However, a critical issue in peptide design is the large search space, which makes it impracticable to evaluate all possibilities. Furthermore, most related works adopt in silico molecular docking to select potential peptides, which is a time-consuming technique and highly dependent on the molecular structure of already known peptides and the target protein. Aiming to assist the evaluation, discovery and selection of peptides for docking calculation, we developed SAGAPEP, a Surrogate-Assisted Genetic Algorithm framework capable of finding peptides with potential to block the SARS-CoV-2 Spike protein. The surrogate model is used for fast and high-fidelity evaluation of the interaction energy between a peptide and the Spike protein, while the genetic algorithm seeks to discover and select high-potential peptides inspired by principles of genetics and natural selection. Experiments were conducted using a data set composed of several potential peptides obtained through molecular docking by bio-informatics specialists. As main results, SAGAPEP achieved low error predictions from its surrogate component trained over that data set, and was able to discover and select peptides with higher binding energy than all listed in the data set. Moreover, the noteworthy results of SAGAPEP suggest it may also have the potential to provide promising results for other peptide design problems. Dissertação (Mestrado) 2024-10-17

The quality of the electricity distribution service has a great impact on consumer satisfaction and on guaranteeing the concession right for distribution companies. For the concessionaire under study, the main indicators of continuity of service are at levels below the regulatory limits, but due to budget restrictions, the forecast of benefit that the improvement or expansion projects bring to the continuity indicators must be assertive, for a targeting appropriate investment and decision making. In view of this scenario, a methodology was proposed for evaluating projects aimed at improving the quality of service, with the estimate of the benefit associated with the reduction in continuity indicators, using concepts of Artificial Neural Networks (ANN) and Genetic Algorithms (AG). The data used were extracted from the distributor's databases and analyzed to identify the input variables and propose models to predict the outputs of interest. The historical values of interruptions due to causes were considered as input and the results of the continuity indicators associated with the types of projects studied form the outputs of the model. The model was developed using the RNA Multi Layer Perceptron (MLP) topology and the results obtained by the simulation of the new methodology showed absolute relative errors almost 100 times smaller for estimating the benefits of the projects compared to the current method used by the distributor. Nenhuma A qualidade do serviço de distribuição de energia elétrica apresenta grande impacto na satisfação do consumidor e na garantia do direito de concessão para as empresas distribuidoras. Para a concessionária em estudo, os principais indicadores de continuidade do serviço estão em patamares abaixo dos limites regulatórios, mas devido às restrições orçamentárias, a previsão de benefício que os projetos de melhoria ou expansão trazem aos indicadores de continuidade deve ser assertiva, para um direcionamento adequado dos investimentos e tomada de decisões. Diante desse cenário, foi proposta uma metodologia para avaliação de projetos destinados à melhoria da qualidade do serviço, com a realização da estimativa do benefício associado à redução nos indicadores de continuidade, utilizando conceitos de Redes Neurais Artificiais (RNA) e Algoritmos Evolutivos (AE). Os dados utilizados foram extraídos de bancos de dados da distribuidora e analisados para identificação das variáveis de entrada e proposição de modelos de predição das saídas de interesse. Os valores históricos de interrupções por causas foram considerados como entrada e os resultados dos indicadores de continuidade associados aos tipos de projetos estudados formam as saídas do modelo. O modelo foi desenvolvido utilizando a topologia de RNA Multi Layer Perceptron (MLP) e os resultados obtidos pela simulação da nova metodologia apresentaram erros relativos absolutos quase 100 vezes menores para estimativa dos benefícios dos projetos em comparação ao método atual utilizado pela distribuidora.

Submitted by Luís Marcello Moraes Silva (luis.marcello@unesp.br) on 2022-05-19T13:53:47Z No. of bitstreams: 1 Defesa_Luís_com_ficha.pdf: 1960316 bytes, checksum: 852df29b15e151d6c52c41f970a207f5 (MD5) Rejected by Vivian Letícia Duarte Parisi (vivian.parisi@unesp.br), reason: Sua submissão será devolvida para que você possa fazer as correções. 1. Na capa, folha de rosto e folha de aprovação, , o nome do autor não deve estar em caixa alta. 2. A epígrafe deve ser referenciada.(norma ABNT NBR 10520) (AUTOR, ano, p.) 3. Nos agradecimentos, segundo a Portaria nº 206, de 4 de setembro de 2018, todos os trabalhos que tiveram financiamento/BOLSA CAPES deve constar a expressão exata: "O presente trabalho foi realizado com apoio da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Brasil (CAPES) - Código de Financiamento 001 4. As palavras-chave devem ser separadas por ponto e iniciar em maiúscula Ex: Palavra- chave. Palavra-chave. Palavra-chave. 5. Sugerimos que você faça adequações no SUMÁRIO conforme a norma ABNT NBR 6027 e 6024. Observe os negritos. Lembramos que o arquivo depositado no repositório deve ser igual ao impresso, o rigor com o padrão da Universidade se deve ao fato de que o seu trabalho passará a ser visível mundialmente. Agradecemos a compreensão. Estamos à disposição caso necessite esclarecer alguma dúvida ou necessite algum auxílio para efetuar as correções. Atenciosamente, Repositório Institucional UNESP UNESP - Câmpus de São José do Rio Preto Rua Cristóvão Colombo, 2265 - Jd. Nazareth São José do Rio Preto – SP. on 2022-05-19T18:28:24Z (GMT) Submitted by Luís Marcello Moraes Silva (luis.marcello@unesp.br) on 2022-05-19T19:55:01Z No. of bitstreams: 1 Defesa_Luís_com_ficha.pdf: 1960875 bytes, checksum: e63578bc74000fccab0e081cbfb84e6e (MD5) Approved for entry into archive by Vivian Letícia Duarte Parisi (vivian.parisi@unesp.br) on 2022-05-19T20:36:49Z (GMT) No. of bitstreams: 1 silva_lmm_me_sjrp.pdf: 1960875 bytes, checksum: e63578bc74000fccab0e081cbfb84e6e (MD5) Made available in DSpace on 2022-05-19T20:36:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 silva_lmm_me_sjrp.pdf: 1960875 bytes, checksum: e63578bc74000fccab0e081cbfb84e6e (MD5) Previous issue date: 2022-04-29 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) A análise de sentimentos em mídias sociais consiste em extrair informações de usuários presentes nos comentários destas redes sociais. Este tema tem sido amplamente estudado nos últimos anos, pois, por exemplo, pode auxiliar o processo de tomada de decisão de empresas e até identificar intenções e opiniões sobre candidatos em eleições. No entanto, devido ao ambiente Big Data no qual estes dados estão inseridos, sua análise tradicional pode ficar comprometida por conta do elevado número de atributos somados a outros fatores. Isto acaba por implicar em uma análise com alto custo computacional e com baixa qualidade de resultados, além do fato de que tal análise é inviável manualmente, pois excede a capacidade humana de entendimento. Pesquisas recentes têm focado em como analisar os sentimentos de usuários com técnicas de aprendizado de máquina somadas às técnicas inspiradas pela natureza, e assim, possibilitar o estudo de opiniões de usuários sobre um determinado tópico. Com o intuito de se analisar tais dados de modo mais preciso, uma seleção de atributos por meio destas abordagens, somado a análises léxicas, tornou-se uma alternativa atrativa para contornar este desafio e viabilizar seu processamento. Este trabalho tem como objetivo a apresentação de uma abordagem híbrida bioinspirada, cuja contribuição científica é a melhoria de um modelo preditivo de classificação de sentimentos multi-idiomas que considera diferentes contextos dos dados. Por meio dos resultados, é possível verificar que o modelo obteve melhorias de acurácia entre 10% e 17%, enquanto que o método de seleção utilizou cerca de 45% dos atributos em relação à análise tradicional. The social media sentiment analysis consists on extracting information from users in comments made in their social network. Such topic has been the focus of many study works in the last few years. It can assist the decision-making process of companies, aid teaching methods and even identify and boost intentions and opinions about candidates in elections. However, due to the Big Data environment in which these data are inserted, the traditional analysis can be compromised because of the high dimensionality added to other factors. The implication on the analysis is resulted by high computational cost and low quality of results. Besides that such analysis is impracticable manually as it exceeds the human capacity of understanding. Up to date research has given a focus on how to analyze feelings of users with machine learning and techniques inspired by nature, allowing the study of users’ opinions. In order to analyze such data effectively, a feature selection through these approaches is proposed. Machine learning added to lexical analysis has become an attractive alternative to overcome this challenge and facilitate its processing. This paper aims to present a hybrid bioinspired approach to realize feature selection and improve sentiment classification quality. The scientific contribution is the improvement of a classification model considering preprocessing of the data with different languages and contexts. The results prove that the developed method enriches the predictive model by improving the accuracy by 10% to 17%. This method selected 45% of the attributes in average compared to traditional analysis. CAPES: 88887.512827/2020-00

Smart grids (SGs) have as one of their basic proposals to incorporate intelligence into the electric grid through computing and communication technologies aiming at greater efficiency and effectiveness in their operation and control. Power loss, quality, and failures are inherent in the generation process, transmission, and distribution of electricity and, in the context of SGs, should be minimized to ensure greater resilience and system efficiency. Dynamic and efficient distribution network reconfiguration is an example of an SG functionality. The reconfiguration process consists of adjusting or changing the topology of the distribution network from the opening and closing of switches to minimize technical losses, optimize operating parameters, and restore power supply in contingency situations. The nature of the network reconfiguration problem is combinatorial, complex, and non-linear. Aiming to minimize convergence time in search of a solution in medium and large topologies, heuristic and optimization techniques are an alternative. This dissertation proposes a new genetic algorithm, GAEnhanced (Genetic Algorithm Enhanced), to solve network reconfiguration and make a comparative study of performance aspects of this algorithm in relation to other solutions and algorithmic strategies used. The main goal is to evaluate the algorithm implementation strategies for dynamic reconfiguration and on-the-fly distribution networks from a broader perspective, in addition to proposing a new solution with the GAEnhanced algorithm. A simulator (DNRSim) with basic functionalities for implementation and tests of network reconfiguration algorithms for the Smart Grid was developed within the scope of this dissertation. The comparative study of the performance of the GAEnhanced algorithm and other solutions with the DNRSim uses the IEEE models for system tests (14-bus, 30-bus, 57-bus, 118-bus, and 330-bus). The comparative study results illustrate the different ways to efficiently compute network reconfiguration solutions (scalability, time, and quality) and demonstrate the feasibility of using the GAEnhanced algorithm in the context of Smart Grids in a perspective of deploying more autonomic and intelligent solutions.

Smart grids (SGs) have as one of their basic proposals to incorporate intelligence into the electric grid through computing and communication technologies aiming at greater efficiency and effectiveness in their operation and control. Power loss, quality, and failures are inherent in the generation process, transmission, and distribution of electricity and, in the context of SGs, should be minimized to ensure greater resilience and system efficiency. Dynamic and efficient distribution network reconfiguration is an example of an SG functionality. The reconfiguration process consists of adjusting or changing the topology of the distribution network from the opening and closing of switches to minimize technical losses, optimize operating parameters, and restore power supply in contingency situations. The nature of the network reconfiguration problem is combinatorial, complex, and non-linear. Aiming to minimize convergence time in search of a solution in medium and large topologies, heuristic and optimization techniques are an alternative. This dissertation proposes a new genetic algorithm, GAEnhanced (Genetic Algorithm Enhanced), to solve network reconfiguration and make a comparative study of performance aspects of this algorithm in relation to other solutions and algorithmic strategies used. The main goal is to evaluate the algorithm implementation strategies for dynamic reconfiguration and on-the-fly distribution networks from a broader perspective, in addition to proposing a new solution with the GAEnhanced algorithm. A simulator (DNRSim) with basic functionalities for implementation and tests of network reconfiguration algorithms for the Smart Grid was developed within the scope of this dissertation. The comparative study of the performance of the GAEnhanced algorithm and other solutions with the DNRSim uses the IEEE models for system tests (14-bus, 30-bus, 57-bus, 118-bus, and 330-bus). The comparative study results illustrate the different ways to efficiently compute network reconfiguration solutions (scalability, time, and quality) and demonstrate the feasibility of using the GAEnhanced algorithm in the context of Smart Grids in a perspective of deploying more autonomic and intelligent solutions., {"references":["K KIRAN KUMAR, N VENKATA RAMANA, S Kamakshaiah, and PM Nishanth. State of art for network reconfiguration methodologies of distribution system. Journal of Theoretical & Applied Information Technology, 57(1), 2013.","Thomas H Cormen. Introduction to algorithms. MIT press, 2009.","Carlos Bernardes Rosa Junior. Um método de fluxo de carga não iterativo como ferramenta para estudos de colapso de tensão.","David E Goldberg and John H Holland. 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Pesquisa sem auxílio de agências de fomento As Redes Neurais Convolucionais (CNN) são consideradas o estado da arte em aplicações de visão computacional. Entretanto, a construção de modelos de aprendizagem de máquina utilizando essa tecnologia ainda requer a otimização de parâmetros, hiperparâmetros e desafios como a quantidade de dados para treinamento. Algoritmos Genéticos (AG) apresentam-se como uma técnica promissora para otimizar diversos aspectos das CNN. Este trabalho apresenta duas abordagens para otimização de CNNs utilizando AGs: gaCNN, para a otimização arquitetural e MLTLGA, para a otimização de aprendizagem por transferência. No método gaCNN, foi proposta uma codificação de cromossomo para incorporar funções de ativação e novos operadores de mutação, estas mudanças permitiram que o método superasse o desempenho de 9 dos 13 métodos avaliados em acurácia de classificação. No método MLTLGA, foi proposto um novo processo de inicialização que apresentou resultados superiores em pelo menos 2% de acurácia de classificação a todos os outros métodos de aprendizagem por transferência avaliados no trabalho. Dessa forma, apresentando métodos promissores no contexto de otimização de CNNs. Convolutional Neural Networks (CNN) are considered the state-of-the-art in computer vision applications. However, building machine learning models such method still requires the parameter and hyperparameter tuning, and considerably large training datasets. Genetic Algorithms (GA) can be a promising technique to optimize various aspects of CNNs. In this work, two approaches to optimize CNN using GA are proposed: gaCNN, for architectural optimization and MLTLGA, for transfer learning optimization. In the gaCNN, a new individual codification strategy for activation functions is proposed alongside new mutation operators. The proposed method outperformed 9 out 13 methods evaluated in classification accuracy. In the MLTLGA, a new initialization operation is presented that outperformed by at least 2% the other transfer learning methods evaluated. Therefore, the two methods are promising in the study of optimization of CNN. Dissertação (Mestrado)

The rational consumption of residential water is one of the main issues to be addressed in today since it represents an important part of the consumption of water resources in our society. Aware of this, an algorithm was developed to aid in the optimization of the use of hydraulic devices in residential environments, testing this proposal in a generic residential environment. In order to reach this objective, market surveys and technical reference were made to collect data from the hydraulic devices and later the genetic algorithm technique was used for optimization processing. As a result, we found a set of optimal scenarios for the use of the devices, ensuring greater water savings at the lowest cost. It was concluded that the work proposes an optimization routine that can have satisfactory applicability for decision making in the optimization of the use of residential hydraulic devices. El consumo racional de agua residencial es uno de los principales temas a abordar en la actualidad ya que representa una parte importante del consumo de recursos hídricos en nuestra sociedad. Consciente de ello, se desarrolló un algoritmo para ayudar en la optimización del uso de dispositivos hidráulicos en entornos residenciales, probando esta propuesta en un entorno residencial genérico. Para alcanzar este objetivo se realizaron estudios de mercado y referencia técnica para la recolección de datos de los dispositivos hidráulicos y posteriormente se utilizó la técnica del algoritmo genético para el procesamiento de optimización. Como resultado, encontramos un conjunto de escenarios óptimos para el uso de los dispositivos, asegurando un mayor ahorro de agua al menor costo. Se concluyó que el trabajo propone una rutina de optimización que puede tener una aplicabilidad satisfactoria para la toma de decisiones en la optimización del uso de dispositivos hidráulicos residenciales. O consumo racional de água residencial é uma das principais questões ambientais na sociedade, visto que este representa um importante fatia do consumo de recursos hídricos. Assim, desenvolveu-se um algoritmo para auxílio na otimização do uso de dispositivos hidráulicos em ambientes residenciais, testando essa proposta em um ambiente residencial genérico. Para alcançar este objetivo, foram feitas pesquisas mercadológicas e de referência técnica para colher dados dos dispositivos hidráulicos e posteriormente utilizado a técnica de algoritmo genético para o processamento da otimização. Como resultado foi encontrado um conjunto de cenários ótimos para a utilização dos dispositivos, garantindo a maior economia de água com o menor custo. Concluiu-se que o trabalho conseguiu propor uma rotina de otimização que pode ter aplicabilidade satisfatória para tomada de decisões na otimização do uso dispositivos hidráulicos residenciais.

Dissertação para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia Eletrotécnica – Ramo de Energia Submitted by Isabel Melo (imelo@sa.isel.pt) on 2022-02-09T15:52:26Z No. of bitstreams: 1 Dissertacao.pdf: 2808046 bytes, checksum: d897c3d5bf35ee49bd7ff0127b322601 (MD5) Made available in DSpace on 2022-02-09T15:52:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao.pdf: 2808046 bytes, checksum: d897c3d5bf35ee49bd7ff0127b322601 (MD5) Previous issue date: 2021-07 info:eu-repo/semantics/publishedVersion

A natureza inerentemente social do ser humano nos leva a buscar formas de interagir com nossos semelhantes. O surgimento de canais virtuais de comunicação (como as redes sociais e os sistemas de mensagens instantâneas) e a popularização da internet e dos dispositivos móveis, incorporou essa conectividade a praticamente todos nós, em especial a crianças e adolescentes, que já nasceram nesse ambiente. Hoje, estar conectado é uma necessidade, inclusive na educação. Essa necessidade de estar conectado e de obter bons resultados torna importante identificar fatores que afetam o desempenho conjunto dos estudantes e descobrir formas eficientes de organizar equipes de estudo. Esta dissertação investiga se equipes de estudo colaborativo formadas com base em perfis individuais que combinam estilos de aprendizagem e papéis de equipe dos estudantes apresentam desempenho melhor do que equipes de estudo formadas casualmente. São identificados os perfis individuais dos estudantes a partir de suas respostas aos questionários eletrônicos de estilos de aprendizagem de Felder e de papéis de equipe de Belbin. Um algoritmo genético usa esses perfis para gerar equipes balanceadas de acordo com regras de otimização. Para avaliar o desempenho, as equipes executam atividades colaborativas e respondem um questionário final de satisfação relacionado à sua percepção sobre os colegas de equipe e sobre a atividade. Comparadas a equipes formadas aleatoriamente, as equipes geradas pelo AG com base no perfil composto por estilos de aprendizagem e papéis de equipe apresentam melhor desempenho acadêmico e maior satisfação individual. The inherently social nature of human beings leads us to seek ways to interact with our fellow human beings. The emergence of virtual communication channels (such as social networks and instant messaging systems) and the popularization of the internet and mobile devices have incorporated this connectivity to practically all of us, especially children and teenagers, who were born in this environment. Today, being connected is a necessity, including in education. This need to be connected and get good results makes it important to identify factors that affect the joint performance of students and find efficient ways to organize study teams. This dissertation investigates whether collaborative study teams formed based on individual profiles that match students' learning styles and team roles perform better than casually formed study teams. Individual student profiles are identified from their responses to Felder's learning styles questionnaires and Belbin's team roles. A genetic algorithm uses these profiles to generate balanced teams according to optimization rules. To assess performance, teams perform collaborative activities and answer a final satisfaction questionnaire related to their perception of teammates and the activity. Compared to randomly formed teams, the teams generated by the AG based on the profile composed of learning styles and team roles have better academic performance and greater individual satisfaction. Dissertação (Mestrado)

Orientador: Maria Cristina Dias Tavares Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação Resumo: Este trabalho tem por objetivo apresentar um estudo da modelagem e representação da eliminação de um curto-circuito em sistemas de corrente contínua utilizando programas de cálculo de transitórios eletromagnéticos no domínio do tempo (Electromagnetic Transient Program - EMT), com foco na representação do arco elétrico causado pela abertura dos dispositivos de proteção. O conteúdo abordado pode ser dividido em duas partes. Na primeira parte do trabalho é feita uma revisão bibliográfica sobre o fenômeno do arco elétrico, mostrando suas principais características e comportamento durante a interrupção de correntes de curto-circuito em sistemas CC com tensões de até 3600 V. Nesta parte são apresentados os principais modelos de arco elétrico existentes na literatura, assim como algumas das técnicas comumente utilizadas para estimação de seus parâmetros. Já na segunda parte do trabalho, é implementada a simulação de um teste de curto-circuito realizado em um sistema ferroviário protegido por um disjuntor de corrente contínua de ação rápida, com objetivo de reproduzir um registro real de oscilografia publicado em artigos internacionais. Para esta simulação, foram testados os diferentes modelos de arco elétrico apresentados na primeira parte do trabalho utilizando os parâmetros estimados com as técnicas estudadas na pesquisa. Foi possível verificar a aderência entre as medições e simulações, constatando a assertividade do método de estimação através da técnica de algoritmos genéticos Abstract: The aim of this work is to introduce the modeling and simulation studies of the short-circuit effect in direct current (DC) systems using electromagnetic transient calculation programs in the time domain (named EMT programs). The focus is on the representation of the electric arc effect caused by the opening of protection devices during a short-circuit event. The content covered can be divided into two parts. In the first part of the work, it is performed a bibliographic review about the electric arc phenomenon, showing its main characteristics and its application in the interruption of short-circuit currents in DC systems with voltages up to 3600 V. In this part, the main electric arc models presented in the literature are reviewed, as well as some of the techniques commonly used to define their parameters. In the second part, the simulation of a short-circuit test performed on a railway system protected by a DC High-Speed Circuit Breaker (HSCB) is implemented, aiming to reproduce a real oscillography record published in international articles. For this simulation, the different models of electric arc presented in the first part of the work were tested, in order to compare the simulated results with the measurements obtained from the tests. The simulated results were adherent to the measured data, attesting the adequacy of genetic algorithms in the parameter estimation process Mestrado Energia Elétrica Mestre em Engenharia Elétrica

O uso de sistemas computacionais na educação vem demonstrando ser de grande valia para auxiliar no processo de ensino-aprendizagem. Uma das ferramentas disponíveis são os Sistemas Tutores Inteligentes, que tem o objetivo de dar suporte ao aluno em um determinado conteúdo. Em meados de 1980, surge o Cognitive Tutor®, para testar a arquitetura cognitiva ACT-R, se diferenciando dos Sistemas Tutores Inteligentes por possuir um viés cognitivo, destinado a acompanhar o processo cognitivo atrelado a resolução de problemas. Desde seu surgimento, o Cognitive Tutor® passou por inúmeras atualizações além de novos tutores cognitivos terem surgido. Contudo, todos recaem sobre o problema de disponibilizar um conjunto limitado de exercícios nativos, demandaram um grande esforço do professor para modelar novas atividades para os alunos ou apresentam um processo cognitivo limitado a certas formas de resolver o problema. Nesse sentido, o objetivo desse estudo é propor um Sistema Tutor Inteligente capaz de acompanhar o processo cognitivo do aluno no domínio de Dedução Natural em Lógica Proposicional, permitindo que seja possível identificar a linha de raciocínio dos alunos e que seja possível fornecer feedback de qualidade possibilitando que o aluno tenha flexibilidade na escolha dos exercícios que deseja resolver. Os agentes são modelados no contexto de um Sistema Tutor Inteligente denominado EvoLogic, utilizando uma arquitetura multiagente, suportada por cinco estruturas cognitivas estudadas ao longo dos anos. O sistema é composto por três agentes, destacando-se o agente Pedagógico, que tem a função de identificar as características do processo cognitivo do aluno (Modelo de Aluno), e o agente Especialista baseado em Algoritmos Genéticos. O objetivo deste estudo é a criação do EvoLogic, um Sistema Tutor Inteligente que possa acompanhar o processo cognitivo do aluno, flexibilizando a escolha dos exercícios e possuindo um model tracing adequado ao raciocínio do aluno. Sendo assim, optou-se pela utilização de um algoritmo genético como especialista do domínio de ensino dada a sua grande adaptabilidade a diversos contextos e problemas, facilitando uma possível portabilidade futura para outros domínios de ensino. Para validar o sistema proposto, foi criado um ambiente simulado com dados de um experimento realizado em outro sistema, especialista em Lógica. Os resultados apontam que o agente Especialista foi capaz de obter as diferentes soluções para os problemas estudados e que o agente Pedagógico pode identificar características do processo cognitivo dos alunos e acompanhar seu raciocínio ao resolverem os exercícios. The use of computer systems in education has proven to be valuable to assist in the teachinglearning process. One of the available tools are the Intelligent Tutoring Systems, which aims to support the student in a certain content. In the mid-1960s, the Cognitive Tutor® appeared, to test the cognitive architecture ACT-R, differentiating itself from Intelligent Tutoring Systems in that it has a cognitive bias, designed to follow the cognitive process related to problem solving. Since its inception, Cognitive Tutor® has undergone numerous updates in addition to new cognitive tutors having emerged. However, they all fall on the problem of making a limited set of native exercises available, demanded a great effort from the teacher to model new activities for the students or present a cognitive process limited to certain ways of solving the problem. In this sense, the objective of this study is to propose an Intelligent Tutor System capable of monitoring the student's cognitive process in the domain of Natural Deduction in Propositional Logic, allowing it to be possible to identify the students' line of reasoning and to provide quality feedback enabling that the student has flexibility in choosing the exercises he wants to solve. The agents are modeled in the context of an Intelligent Tutoring System called EvoLogic, using a multi-agent architecture, supported by five cognitive structures studied over the years. The system is composed of three agents, especially the Pedagogical agent, which has the function of identifying the characteristics of the student's cognitive process (Student Model), and the Specialist agent based on Genetic Algorithms. The objective of this study is the creation of EvoLogic, an Intelligent Tutoring System that can follows the student's cognitive process, making the choice of exercises more flexible and having a model tracing consistent to the student's reasoning. Therefore, we opted for the use of a genetic algorithm as a specialist in the teaching domain, given its great adaptability to different contexts and problems, facilitating possible future portability to other teaching domains. To validate the proposed system, a simulated environment was created with data from an experiment carried out in another system, specialized in Logic. The results show that the Specialist agent was able to obtain the different solutions to the studied problems and that the Pedagogical agent can identify characteristics of the students' cognitive process and monitor their reasoning when solving the exercises.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) Fundação Araucária de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico do Paraná A redução de gastos desnecessários e o crescimento da conscientização ambiental, são fatores que impactam diretamente na decisão de grandes empresas a buscar novas formas de melhorar o aproveitamento de matéria-prima em suas fábricas. Este trabalho foi desenvolvido em parceria com uma empresa produtora de maquinário agrícola, e que buscava reduzir a quantidade de resíduos gerados no processo de corte de chapas metálicas. Mensalmente a empresa parceira descarta toneladas de aço. A empresa já possui um software que realiza a melhor distribuição física das peças dentro de suas respectivas chapas. Contudo, após a realização de uma análise bibliométrica e sistêmica, foi identificado a oportunidade de desenvolver um método que realiza essa distribuição de peças nas chapas levando em consideração que um número definido de peças poderia ser estocado. Assim, o plano de produção da empresa poderia ser alterado, de forma a permitir que fosse possível aumentar o aproveitamento das chapas. Para o desenvolvimento desse método utilizou-se como framework metodológico o Design Science Research. Dessa forma, seis etapas foram realizadas: (i) identificação do problema e motivação; (ii) definição dos objetivos da solução; (iii) projeto e desenvolvimento; (iv) demonstração; (v) avaliação; e (vi) comunicação dos resultados. No início da criação do método, foi definido que ele seria um algoritmo genético escrito em linguagem Python. Para realizar a demonstração do método, foi comparada a resposta obtida pelo software da empresa parceira com o resultado estimado pelo método. Deste modo, foi possível medir percentualmente a representatividade do método. Em seguida, o método foi avaliado quanto a sua eficiência, facilidade de uso, operacionalidade e generalidade. A avaliação de eficiência foi realizada de maneira quantitativa, comparando os resultados obtidos pelo método com os resultados obtidos pela empresa no mesmo período. Para este cenário, o método obteve resultados melhores. Já as avaliações de facilidade de uso, operacionalidade e generalidade, foram realizadas de maneira qualitativa a partir das respostas obtidas em questionário entregue aos engenheiros da empresa parceira. Ao analisar os resultados, é possível notar que apesar de possivelmente sofrer algumas resistências, ele poderia ser implementado na empresa parceira. E ao mesmo tempo, foi comprovado, que para o contexto avaliado, o método cumpriu seu objetivo. The reduction of unnecessary expenses and the growth of environmental awareness are factors that directly impact the decision of large companies to seek new ways to improve the use of raw materials in their factories. This work was developed in partnership with a company that produces agricultural machines, and that sought to reduce the amount of waste generated in the process of cutting sheet metal. The partner company discards tons of steel every month. The company already has a software that performs the best physical distribution of parts within their respective plates. However, after conducting a bibliometric and systemic analysis, the opportunity was identified to develop a method that performs this distribution of parts on the plates considering that a defined number of parts could be stored. An analysis of the case was carried out. Thus, the company’s production plan could be changed to allow it to be possible to increase the use of the plates. For the development of this method, the methodological framework used was Design Science Research. Thus, six steps were taken: (i) problem identification and motivation; (ii) definition of the solution’s objectives; (iii) design and development; (iv) demonstration; (v) evaluation; and (vi) communication of results. It was defined at the beginning of the method creation that it would be a genetic algorithm written in Python. To demonstrate the method, the response obtained by the partner company’s software was compared to the result estimated by the proposed method. In this way, it was possible to measure the representativeness of the presented method. Then, the method was evaluated for its efficiency, ease of use, operability, and generality. The efficiency assessment was carried out quantitatively, comparing the results obtained by the method with the results obtained by the company in the same period. For this scenario, the method obtained better results. The evaluations of ease of use, operability, and generality were carried out qualitatively from the answers obtained in a questionnaire delivered to the engineers of the partner company. When analyzing the results, it is possible to notice that although it may suffer some resistance, it could be implemented in the partner company. At the same time, it was proven that for the evaluated context, the method fulfilled its objective.

Resumo O objetivo deste artigo é apresentar o potencial de uma otimização multiobjetivo orientada para soluções de projeto arquitetônico que contemplem melhores condições de conforto térmico e redução do consumo de energia. Para tanto, o estudo é aplicado a um modelo constituído de única zona térmica, para o qual foram considerados distintos valores para os parâmetros construtivos. São considerados para o envelope: a orientação solar, as propriedades dos materiais opacos e transparentes da envoltória, as dimensões da janela e da proteção solar. Utilizou-se nas simulações o software EnergyPlus associado à ferramenta de parametrização e otimização JEPlus+EA. O processo de otimização visa minimizar os indicadores de graus-hora para aquecimento (GHa) e de resfriamento (GHr). Essa minimização revela-se de interesse para as cidades situadas na Região Sul do Brasil de clima temperado úmido, nas quais há necessidade de adoção de estratégias de projeto conflitantes em função das condições de inverno e verão. Os resultados para as configurações dos envelopes e orientação de implantação do modelo são apresentados por meio da Fronteira de Pareto. Assim, torna-se possível identificar a relação entre os diversos parâmetros de projeto assumidos, com a minimização dos requerimentos estabelecidos de consumo de energia para o modelo arquitetônico analisado. Abstract The aim of this paper is to present the potential of a multi-objective optimisation of architectural design solutions that offer better thermal comfort conditions and lower energy consumption. The study was applied in a rectangular box model as a single thermal zone, and different values were considered for the constructive parameters of the building. In addition, the following elements of the envelope were also analysed: solar orientation, the properties of opaque and transparent materials, window dimensions and sunshade. The EnergyPlus software associated with the JEPlus + EA parameterisation and optimisation tool were used for the simulations. The optimisation process considered the minimisation for both the Heating Degree Hours (GHa) and Cooling Degree Hours (GHr). This minimisation is interesting for cities with a humid temperate climate in southern Brazil, where it is necessary to adopt conflicting building design strategies due to the different winter and summer conditions. The results for the envelope configurations for one given model site orientation are presented through the Pareto Frontier. Hence, it is possible to identify the relationship between the various designed parameters assumed, with the minimisation of the established energy consumption requirements for the architectural model analysed.

Este trabalho apresenta um novo método para minimizar custos de confiabilidade dos sistemas de distribuição (DSs) através da realocação de chaves seccionadoras, utilizando algoritmos genéticos para encontrar as melhores soluções para o problema de realocação de chaves quando geradores móveis de emergência (MEGs) estão disponíveis para uso. Os MEGs podem ser usados como versáteis dispositivos melhoradores de confiabilidade em um DS, porque, diferentemente da geração distribuída fixa (DG), eles têm mobilidade e podem ser facilmente conectados em diferentes partes de um alimentador durante diferentes falhas. Neste trabalho, contribuindo para atingir o objetivo, também é apresentado um método de simulação de faltas para análise de confiabilidade e uma estratégia de préposicionamento do MEG que visa obter uma posição inicial quase-ótima para o MEG na rede, com foco na minimização do tempo de resposta à interrupção. Usando o método proposto, os índices de confiabilidade e/ou custos de um DS podem ser bastante aprimorados. Para validar o método são feitas simulações em alimentadores (incluindo alimentadores reais) e os resultados mostram melhorias significativas para os alimentadores testados. This work presents a new method for the minimization of reliability costs of distribution systems (DSs) through switches reallocation, which uses genetic algorithms to find the best solutions for the switch placement problem, when mobile emergency generators (MEG) are available for use. MEGs can be used as versatile reliability enhancers in a DS, because differently from fixed distributed generation (DG), they have mobility and can be easily connected in different parts of a feeder during different faults. In order to achieve this goal, it is also presented a fault simulation method for reliability analysis and a MEG pre-positioning strategy which aims to obtain the near optimal initial position for the MEG in the network, focusing to minimize the interruption response time. By using the proposed method, reliability indices and/or costs of a DS can be greatly improved. Simulations on feeders (including real ones) are done, and the results show significant improvements for the tested feeders.

Dissertação de Mestrado Integrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia Tendo por base o cenário mundial atual, no que concerne à produção e fornecimento de eletricidade, as energias renováveis apresentam um papel cada vez mais relevante, mas existem desafios a uma disseminação deste tipo de fontes nas redes elétricas, nomeadamente a sua variabilidade. Quanto mais variabilidade, mais necessidade de flexibilidade com serviços auxiliares, que tanto pode estar no lado da oferta como no lado da procura. Uma forma de mobilizar recursos do lado da procura é recorrendo à chamada gestão da procura ou na terminologia anglo-saxónica “Demand-Side Management”.Esta dissertação tem como finalidade explorar a possibilidade de utilização de recursos no lado da procura como reservas operativas. Para tal foi desenvolvido um algoritmo genético que através da alteração normal do funcionamento de cargas termostáticas, procura identificar reservas disponíveis num conjunto agregado de consumidores. Para a realização do estudo proposto foi desenvolvido um algoritmo evolucionário que decide as ações de gestão a tomar para cada carga. Classifica-se o desempenho da população do algoritmo ao avaliar o efeito da deslocação do consumo de energia elétrica do agregado das cargas. Simula-se cada carga através de modelos fisicamente baseados que reagem, não unicamente, à parametrização da temperatura do termostato.A ferramenta foi implementada em ambiente MatLab® e existiu um estudo das normas de operação do sistema, como funciona a teleregulação e como esta ferramenta se adequa à regulação da atualidade do sistema elétrico nacional.Conseguiu-se de certa forma uma ferramenta fluida e que face a uma solicitação de deslocamento de consumo (elétrico) descobre, que ações de gestão concretas se devem tomar, em ambiente de simulação.A meta da ferramenta foi alcançada ao conseguir controlar com sucesso mais de 20.000 cargas e assegurar que cada geração possui indivíduos com melhor ou igual avaliação que os da geração anterior. Based on the current world scenario, with regard to the production and supply of electricity, renewable energies play an increasingly important role, but there are challenges to the dissemination of this type of sources in the electricity networks, namely their variability.The more variability, the more need for flexibility with ancillary services, which can be on both the supply and demand side. One way to mobilize resources on the demand side is by using so-called demand management or in the Anglo-Saxon terminology “Demand-Side Management”.This dissertation aims to explore the possibility of using resources on the demand side as operational reserves. For this purpose, a genetic algorithm was developed that, through the normal alteration of the operation of thermostatic charges, seeks to identify available reserves in an aggregate set of consumers.To carry out the proposed study, an evolutionary algorithm was developed that decides the management actions to be taken for each load.The performance of the population of the algorithm is classified when evaluating the effect of the displacement of the electric energy consumption of the load aggregate. Each charge is simulated using physically based models that react, not only, to the parameterization of the thermostat temperature.The tool was implemented in a MatLab® environment and there was a study of the operating rules of the system, how teleregulation works and how this tool is adapted to the regulation of the current national electrical system.In a way, a smooth tool was obtained and, in the face of a request for displacement of consumption (electric), discover which management actions should be taken, in a simulation environment.The tool's goal was achieved by successfully controlling more than 20,000 loads and ensuring that each generation has individuals with a better or equal assessment than those of the previous generation.

Submitted by Julia CTC/B (julia.vieira@uerj.br) on 2022-02-07T18:03:08Z No. of bitstreams: 1 Dissertação - Jessica Nogueira Castricini - 2020 - Completo.pdf: 2539861 bytes, checksum: fb2d1acac202a4f1958a99bece46b5f6 (MD5) Made available in DSpace on 2022-02-07T18:03:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação - Jessica Nogueira Castricini - 2020 - Completo.pdf: 2539861 bytes, checksum: fb2d1acac202a4f1958a99bece46b5f6 (MD5) Previous issue date: 2020-09-04 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES Reliability Based Design Optimization (RBDO) allows the design of increasingly slender structures, with lower costs, without compromising its safety. Despite costs and safety being apparently opposing objectives in civil engineering, RDBO seeks to ensure both conditions simultaneously. For that, it is necessary to take into consideration, during the optimization process, not only the geometrical and mechanical restrictions, but also the failure probability that the optimized structure should have. This work presents a RDBO study, considering the buckling and yielding failure modes, in plane trusses formed by tubular bars, having the final structure volume as the objective function (to be minimized), and taking the tubular bars external diameter and thickness as variables to be optimized. The optimization was performed using genetic algorithm (GA) with the assistance of Matlab software. The model has linear constraints (geometric relations between diameter and thickness, to ensure local stability, according to NBR 8800) and nonlinear constraints (stress, displacement, slenderness ratio and reliability index). Isostatic trusses were used in a way to ensure closed-form expressions for the stresses and displacements, and the probabilistic constraint was considered by PMA (Performance Measure Approach) method, with the failure probability being previously defined. The main objective in this work is to verify whether the structures’ failure modes influence in the optimization results, when considered independently and simultaneously. A otimização baseada em confiabilidade (RBDO) permite projetar estruturas cada vez mais leves, com menor custo, sem comprometer sua segurança. Apesar de custo e segurança serem objetivos a princípio discordantes na engenharia civil, a RBDO busca garantir essas condições simultaneamente. Para isso é necessário levar em consideração, durante o processo de otimização, além das restrições geométricas e mecânicas, a probabilidade de falha que a estrutura a ser otimizada deverá possuir. Este trabalho aborda um estudo de RBDO, considerando os modos de falha por flambagem e por escoamento, em treliças planas formadas por barras tubulares, possuindo como função objetivo o volume final da estrutura (a ser minimizado), considerando o diâmetro externo e a espessura das barras tubulares como variáveis a serem otimizadas. A otimização foi realizada a partir de algoritmos genéticos (GA) com o auxílio do software Matlab. O modelo possui restrições lineares (relação geométrica entre diâmetro e espessura, visando garantir estabilidade local, segundo a NBR 8800) e não-lineares (tensão, deslocamento, índice de confiabilidade e índice de esbeltez). Foram utilizadas treliças isostáticas de modo que existam expressões analíticas fechadas para tensões e deslocamentos, e a restrição probabilística foi considerada a partir do método PMA (Performance Measure Approach), com a probabilidade de falha sendo previamente definida. O principal objetivo deste trabalho é verificar qual é a influência dos modos de falha de uma estrutura no resultado da otimização, ou seja, no volume final da estrutura otimizada, quando considerados de forma independente e de forma simultânea.

Orientador: Ulisses Martins Dias Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Tecnologia Resumo: A segmentação de imagens consiste em dividir a imagem em regiões com o intuito desimplificar a visualização e facilitar a identificação dos objetos. O processo de segmentaçãopode ser efetuado de várias formas distintas como, por exemplo: segmentação utilizandoo formato dos objetos, intensidade no nível de cinza, histograma de cores, entre outrasformas. Essa vasta gama de técnicas existe porque diferentes situações geram problemasespecíficos e, por esse motivo, os critérios para segmentar e identificar os objetos variamde acordo com a situação apresentada. Dentro do universo da segmentação, destacam-seas técnicas que utilizam níveis de cinza, que podem ser englobadas em duas categoriasprincipais: (i) técnicas que utilizam a detecção de contornos e formatos e (ii) técnicas queutilizam estruturas hierárquicas. Neste trabalho, utilizamos a transformadaWatershedhierárquica como técnica de segmentação e a utilização daÁrvore dos Lagos Críticoscomo estrutura representativa. Adicionalmente, utilizamos como critérios de seleção otamanho e a forma dos objetos. De modo mais específico, definimos uma função que éajustada por meio de um algoritmo genético que otimiza os parâmetros livres da função.Três algoritmos foram desenvolvidos para se obter os resultados. O primeiro algoritmo,denominado deAlgen, consiste em um algoritmo genético que aprimora os resultados nodecorrer da segmentação. O segundo algoritmo, denominado deAlgal, executa o processode segmentação repetidas vezes, alterando os valores de entrada (dentro do intervalopermitido) semi-aleatoriamente. O terceiro algoritmo, denominado deAlmod, é executadoem conjunto com os algoritmosAlgeneAlgal, sendo que sua função é de classificar osresultados ao final de cada processamento. Os processos e algoritmos desenvolvidos nestetrabalho tiveram como foco principal a segmentação de imagens de células, sendo que,todos os testes de otimização e adaptação do algoritmo genético foram realizados noreferido tipo de imagem Abstract: Image segmentation consists of dividing the image into regions in order to simplifythe visualization and the identification of objects. The segmentation process can bebuild in several different ways, for example: segmentation using the shape of the objects,intensity in the gray level, histogram of colors, etc. This wide range of techniques existsbecause different situations generate specific problems and, therefore, the criteria forsegmenting and identifying objects vary according to the situation presented. Within thesegmentation universe, the techniques that use gray levels can be included in two maincategories: (i) techniques that use the detection of contours and shapes and (ii) techniquesthat use hierarchical structures. In this work, we propose the use of the hierarchicalWatershed transform as segmentation technique and the use of Tree of Critical Lakes asa representative structure. Additionally, we use the size and shape of objects. In moredetail, we work with a size range and adopt the elliptical curvature metric to producethe final result, which is obtained through the weighted average between the size scoreand the elliptic curvature score. We developed three algorithms to obtain better results.The first algorithm, called Algen, consists of a genetic algorithm that improves the resultsduring the segmentation. The second algorithm, called Algal, performs the segmentationprocess repeatedly, changing the input values (within the allowed range) semi-randomly.The third algorithm, called Almod, is executed in conjunction with Algen and Algalalgorithms. Almod main function is to classifier all results and it is executed at the endof each segmentation. The processes and algorithms developed in this work had as mainfocus the segmentation of cell images, and all tests of optimization and adaptation of thegenetic algorithm were performed on the referred type of image Mestrado Tecnologia e Inovação Mestre em Tecnologia CAPES 001

Orientador: Prof. Dr. João Henrique Kleinschmidt Coorientador: Prof. Dr. Ronaldo Cristiano Prati Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia da Informação, Santo André, 2020. Os Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs) de asa fixa foram inicialmente utilizados em aplicações militares, mas têm se tornado cada vez mais populares em aplicações civis dado o avanço da tecnologia na miniaturização dos componentes e minimização dos custos. Entretanto, os VANTs possuem limitações em sua capacidade de operação dadas pela baixa capacidade energética e restrições cinemáticas, que limitam a autonomia e manobrabilidade do veículo. Portanto, o método de planejamento de trajetória para VANTs deve considerar essas limitações, encontrando trajetórias que respeitem os limites cinemáticos, tenham comprimento minimizado e visite múltiplos waypoints. O planejamento de trajetória para VANTs reúne diversos problemas, como encontrar trajetórias válidas, minimizar o comprimento da trajetória, e encontrar trajetórias que visitam múltiplos waypoints, entretanto, a maior parte dos trabalhos apresentados estudam estes probemas de maneira isolada. Este trabalho apresenta o TEvol, um algoritmo capaz de encontrar trajetórias que respeitem os limites cinemáticos de curvatura, torção e inclinação para múltiplos waypoints com comprimento minimizado. Alémdisso, o TEvol também pode considerar restrições cinemáticas de velocidade e fator de carga baseadas no diagrama V-n específico de umVANT, o que pode proteger o veículo de falhas estruturais e estolagem. No TEvol, as trajetórias são modeladas como curvas de Bézier e otimizadas utilizando um algoritmo genético de otimização multiobjetivo baseado em seleção não dominante denominado NSGAII. Os resultados mostram que o algoritmo é capaz de encontrar trajetórias que visitemúltiplos waypoints respeitando as restrições de curvatura, torção e inclinação, ou as restrições de velocidade e fator de carga, e também todas as restrições simultaneamente. Para uma grande gama de valores para os parâmetros, o algoritmo foi capaz de encontrar trajetórias válidas em até 81.66%, o que indica alta capacidade de convergência. Além disso, o algoritmo também foi capaz de encontrar trajetórias válidas para uma variedade de cenários desafiadores, com waypoints em zig-zag, subida helicoidal, e diferentes variações em altitude. The fixed-wing UAVs were initially designed for military applications, but they are becoming more popular in civil applications due to technological advancements in cost reduction and miniaturization. However, kinematics and low energy capacity constraints limit UAVs¿ autonomy and maneuverability. Therefore, these limitationsmust be taken into account when planning feasible trajectories for these vehicles. The trajectories must attend the UAVs¿ kinematic constraints, visit multiple waypoints, and have minimized length. Currently, methods are capable of finding feasible trajectories for UAVs that attend the kinematic constraints, but cannot minimize length, or visit multiple waypoints. This dissertation introduces TEvol, an algorithm capable of finding feasible trajectories that attend to kinematic constraints of curvature, torsion, and climbing for multiple waypoints with minimized length. Furthermore, TEvol can also consider kinematic constraints of velocity and load factor based on the specific UAVs¿ V-n diagram, which can protect the vehicle against structural failure and stalling. The trajectories aremodeled as Bézier curves and optimized by a non-dominated sorting genetic algorithm (NSGAII). The results indicate that the algorithm is capable of finding trajectories with a minimized length that visit multiple waypoints and attend to the kinematic constraints of curvature, torsion, and climbing, or velocity and load factor, and both simultaneously. The algorithm found valid trajectories for 81.66% of the experiments considering a wide variety of parameter values, indicating hight convergency. Furthermore, the algorithmsuccessfully found trajectories for a variety of challenging scenarios, with waypoints positioned in zig-zag, helicoidal accending, and high variation in altitude.

Orientador: João Mauricio Rosário Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica Resumo: Este trabalho de pesquisa apresenta uma proposta metodológica de otimização aplicada à engenharia de sistemas utilizando conceitos de inteligência artificial, ciência de dados e indústria 4.0. Esta proposta foi validada através de dois estudos de casos correspondentes a implementação de um sistema inteligente para o serviço de emergência em e-hospital, e ao gerenciamento do abastecimento energético de uma cidade utilizando fontes híbridas. A abordagem proposta utiliza conceitos da Industria 4.0, pesquisa operacional, ciência de dados e inteligência artificial. A metodologia apresentada segue uma abordagem sistêmica, facilitando a melhoria de sistemas complexos em engenharia, tais como os sistemas estocásticos. O estudo de caso relacionado com o gerenciamento inteligente de um e-Hospital, aborda o sistema de emergência hospitalar, controlando de forma inteligente a gestão de pessoal, particularmente nas áreas chave e gargalos existentes nos sistemas em estudo. O uso de conceitos de telemedicina, controle automático e algoritmos genéticos permitiram encontrar uma solução flexível e robusta para situações de baixo e alto fluxo de pacientes. O segundo estudo de caso permitiu projetar um sistema híbrido de geração de energia, utilizando fontes renováveis e um sistema de armazenamento com baterias para o abastecimento de uma população selecionada. As decisões tomadas para projetar o sistema de geração de energia foram baseadas na análise de bancos de dados relacionados. A melhoria proposta para o sistema inteligente de distribuição de energia utilizou técnicas de aprendizado por reforço para abordar o problema. Os resultados obtidos para os estudos de caso implementados mostraram que a abordagem utilizando técnicas de inteligência artificial obteve um desempenho muito superior aos métodos tradicionais encontrados nos trabalhos de referência, demostrando assim a superioridade das técnicas utilizada Abstract: This work is a methodological proposal of optimization applied to systems engineering using concepts of artificial intelligence, data science, and industry 4.0. This proposal was validated through two case studies corresponding to the implementation of an intelligent system for the emergency service in an e-hospital, and to the management of the energy supply of a city using renewable energy sources (solar and wind). The proposed approach used the concepts of Industry 4.0, operational research, data science, and artificial intelligence. The methodology follows a series of steps that allow a systemic approach, thus facilitating the improvement of complex systems, such as stochastic systems. The first case study is related to the intelligent management of an e-Hospital addresses the hospital emergency system, intelligently controlling the personnel management, particularly in the key areas and bottlenecks existing in the systems under study. The use of telemedicine concepts, automatic control, and genetic algorithms made it possible to find a flexible and robust solution for situations of low and high flow of patients. The second case study allowed the design of a hybrid energy generation system, using renewable energy sources and a battery storage system to supply a selected population. The decisions made to design the power generation system were based on the analysis of related databases using python language. The proposed area for the intelligent energy distribution system used reinforcement learning techniques to address the problem. The results obtained for the implemented case studies showed that the approach using artificial intelligence techniques achieved a performance far superior to the traditional methods found in the reference works, thus demonstrating the superiority of the used method Doutorado Mecatrônica Doutor em Engenharia Mecânica CNPQ 140743/2017-0

The teaching of intelligent agents, presented in this study, was performed through the Problem Based Learning method. Pac-Man was selected as a case study. The constructive learning process was carried out through three stages, namely: (i) the implementation of basic agents, with the sole purpose of completing the route on the map; (ii) the implementation of real agents, considering the existence of ghosts; and, finally, (iii) the implementation of intelligent learning agents. As part of the knowledge building process, each new agent proposed by the student was created to solve problems found in the performance analysis of previous agents. In the first stage of development a performance improvement of 33.45% was observed from Agent 1 to Agent 6. In the second stage, considering the actual game, Agent 8 showed a performance increase of 20.49% when compared to Agent 7. In the third stage, artificial neural networks and genetic algorithms were used, which allowed us to create an agent capable of learning and completing the map alone. Thus, it was possible to prove that the selected techniques were efficient in improving the intelligence level of the agents proposed for the game in question. In addition, the use of this teaching method resulted in a greater involvement of the student with the Artificial Intelligence discipline, favoring the student's mastery in intelligent agent construction techniques, as well as contributing to his interest in this area of study. La enseñanza de agentes inteligentes, presentada en este estudio, se realizó a través del método de Aprendizaje Basado en Problemas. Pac-Man fue seleccionado como estudio de caso. El proceso de aprendizaje constructivo se llevó a cabo a través de tres etapas, a saber: (i) la implementación de agentes básicos, con el único propósito de completar la ruta en el mapa; (ii) la implementación de agentes reales, considerando la existencia de fantasmas; y, finalmente, (iii) la implementación de agentes de aprendizaje inteligente. Como parte del proceso de construcción de conocimiento, cada nuevo agente propuesto por el estudiante fue creado para resolver problemas encontrados en el análisis de desempeño de agentes anteriores. En la primera etapa de desarrollo, se observó una mejora del rendimiento del 33.45% del Agente 1 al Agente 6. En la segunda etapa, considerando el juego real, el Agente 8 mostró un aumento del rendimiento del 20.49% en comparación con el Agente 7 En la tercera etapa, se utilizaron redes neuronales artificiales y algoritmos genéticos, lo que nos permitió crear un agente capaz de aprender y completar el mapa solo. Por lo tanto, fue posible demostrar que las técnicas seleccionadas fueron eficientes para mejorar el nivel de inteligencia de los agentes propuestos para el juego en cuestión. Además, el uso de este método de enseñanza resultó en una mayor participación del estudiante en la disciplina de Inteligencia Artificial, favoreciendo su dominio en las técnicas de construcción inteligente de agentes, y contribuyendo a su interés en esta área de estudio. O ensino de agentes inteligentes, apresentado neste estudo, foi realizado por meio do método de Aprendizagem Baseada em Problemas. O jogo Pac-Man foi selecionado como estudo de caso. O processo de aprendizado construtivo foi executado mediante três etapas, sendo elas: (i) a implementação de agentes básicos, com objetivo apenas de completar o percurso no mapa; (ii) a implementação de agentes reais, considerando a existência de fantasmas; e, por fim, (iii) a implementação de agentes inteligentes com capacidade de aprendizado. Como parte do processo de construção do conhecimento, cada novo agente proposto pelo discente foi criado com a finalidade de solucionar problemas encontrados nas análises de desempenho de agentes anteriores. Na primeira etapa de desenvolvimento foi observada uma melhora de 33,45% no desempenho do Agente 1 para o Agente 6. Na segunda etapa, considerando o jogo real, o Agente 8 apresentou incremento de desempenho de 20,49% quando comparado ao Agente 7. Na terceira etapa, foram utilizadas redes neurais artificiais e algoritmos genéticos, o que permitiu criar um agente capaz de aprender e completar o mapa sozinho. Assim, foi possível comprovar que as técnicas selecionadas mostraram-se eficientes ao melhorar o nível de inteligência dos agentes propostos para o jogo em questão. Além disso, o emprego deste método de ensino resultou em um maior envolvimento do discente com a disciplina de Inteligência Artificial, favorecendo o domínio deste aluno em técnicas de construção de agentes inteligentes, bem como contribuindo para maior interesse do mesmo por esta área de estudo.

Orientador: Prof. Dr. Thales Sousa Coorientadora: Profa. Dra. Patrícia Teixeira Leite Asano Dissertação (Mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Energia, Santo André, 2020. O modelo de mercado adotado no do Setor Elétrico Brasileiro desde 2004 deu início a um novo tipo de planejamento de operação e expansão do sistema utilizando-se de uma metodologia de compra e venda em leilões de energia elétrica. Com a inclusão dos clientes ao mercado livre, houve a necessidade de estudos e desenvolvimento de ferramentas para utilização da contratação de energia elétrica pela indústria, já que uma escolha correta do volume de energia e seu preço podem garantir o lucro da empresa ou a viabilidade do seu serviço. Neste sentido, o presente trabalho apresenta um módulo baseado em programação de código-aberto com linguagem Java para otimização computacional dos dados obtidos do fornecimento de energia da gerado nas usinas hidrelétricas e sua complementação térmica. Baseado em técnica de inteligência artificial, mais especificamente no campo dos algoritmos genéticos, a mesma utilizada na seleção natural das espécies, a ferramenta computacional permite simular diferentes cenários e possibilidades futuras para que através de uma população inicial seja possível obter diversas gerações com as melhores características de cada indivíduo e a quantidade de energia a ser distribuída entre os leilões. Neste sentido, permite-se mitigar compras em excesso e melhorar a distribuição para evitar a compra abaixo da demanda necessária negociada pela empresa distribuidora. Para isso, o retorno de um vetor com a melhor seleção da distribuição de energia em leilões futuros é então entregue ao usuário final a fim de colaborar com sua tomada de decisão. Os resultados obtidos como a diminuição de sobrecontratação e subcontratação da compra da energia elétrica demonstraram a viabilidade do programa, permitindo que a utilização desta ferramenta auxilie os agentes na tomada de decisão que leve a minimização dos custos do negócio envolvendo energia. Finalmente, pode se concluir que os riscos dos investimentos futuros podem ser minimizados. The market model adopted in the Brazilian Electricity Sector since 2004 initiated a new type of operation planning and expansion of the system using a methodology of purchase and sale in electricity auctions. With the inclusion of customers to the free market was a need for studies and development of tools for the use of contracting by the industry, since a correct choice of the volume of energy and its price can guarantee the company¿s profit or the viability of your service. In this sense, the present work presents a module based on open source programming with Java language for computational optimization of the data obtained from the energy supply generated in hydroelectric plants and their thermal complementation. Based on an artificial intelligence technique, more specifically in the field of genetic algorithms, the same used in the natural selection of species, the computational tool allows to simulate different scenarios and future possibilities so that through an initial population it is possible to obtain several generations with the best characteristics of each individual and the amount of energy to be distributed between auctions. In this sense, it is possible to mitigate excess purchases and improve distribution to avoid purchasing below the necessary demand negotiated by the distribution company. The return of a vector with the best selection of energy distribution in future auctions is then delivered to the end user in order to collaborate with its decision making. The results obtained, such as the reduction of overcontracting and subcontracting, demonstrated the feasibility of the program, allowing the use of this tool to assist agents in making decisions that lead to the minimization of business costs involving energy. Finally, it can be concluded that the risks of future investments can be minimized.

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) Controlled heating through furnace development has allowed the humankind to mold the matter to obtain various products for several different purposes. However, some of them require high-temperature processes so that the necessary physical and chemical reactions can occur, leading to local temperature increase and high energy consumption. Refractory ceramic materials are used for lining the walls of furnaces, in order to reduce the heat dissipation from the heating chamber, and thus minimizing the required thermal energy for keeping its high temperatures. Nevertheless, there is a huge number of commercial insulating materials available, with several properties ranges, that could be used for furnace design, making the selection of the optimal combination of materials a difficult task. This work explores the possibility of using computational tools for the modeling and optimization, providing data-driven recommendations for furnace designers to choose suitable insulating systems. Thus, an evolutionary screening procedure (ESP), based on finite element method and stochastic optimization by multi-objective genetic algorithms, was developed and evaluated on a case-study related to an electric resistance furnace operating up to 1600$^o$C. The ESP has shown to be very efficient, requiring computations on a very small fraction of the total insulating systems possibilities, 3.8\%, in order to recommend a set of optimized combinations of refractory ceramics materials. The obtained results also allowed further analysis of the optimized set, which highlighted important aspects of furnace designing and insulating product costs and benefits. Additionally, three hyperparameters of the proposed algorithm were optimized such that its search effectiveness was improved while reducing execution time. O aquecimento controlado por meio do desenvolvimento de fornos permite moldar a matéria para obter produtos com os mais variados fins. Alguns destes produtos, no entanto, exigem altas temperaturas de processo para que ocorram as devidas transformações físicas e químicas e, portanto, consomem grande quantidade de energia e causam o aumento da temperatura do ambiente de trabalho.Materiais cerâmicos refratários são utilizados nos revestimentos de fornos para reduzir a dissipação do calor a partir da câmara interna, e assim diminuir tanto o consumo de energia quanto a temperatura externa da câmara. Há uma grande quantidade de produtos comerciais disponíveis com as mais variadas propriedades para se projetar tal isolamento térmico, o que dificulta a seleção de materiais em busca da redução simultânea da temperatura externa atingida pelos fornos e do custo total de revestimento.Este trabalho explora a possibilidade de usar ferramentas computacionais de modelagem e otimização com o objetivo de auxiliar a tomada de decisão relativa ao projeto desses sistemas de isolamento térmico. Assim, um procedimento de filtragem evolutiva baseada em método dos elementos finitos e otimização estocástica por algoritmos genéticos multi-objetivo foi desenvolvido e avaliado no estudo de caso de um forno elétrico resistivo que opera até 1600$^o$C.O procedimento de filtragem evolutiva se mostrou bastante eficiente, necessitando simular apenas 3.8\% de todas as possibilidades de configurações de revestimento para retornar uma lista de sistemas de isolamento otimizados. Também permitiu análises posteriores dessa lista de modo a identificar, por exemplo, os produtos de maior custo-benefício.Posteriormente, escolheu-se três hiperparâmetros do modelo para realizar-se um estudo de parametrização, com o objetivo de aumentar sua eficácia de busca por soluções ótimas e reduzir o tempo necessário de execução, no qual uma combinação foi melhor sucedida em três cenários distintos de preferência. 169129/2017-9

O crescente consumo de energia proveniente de fontes não renováveis e finitas vem incentivando o avanço no desenvolvimento e utilização de novas opções de geração de energia. Estas opções, quando incorporadas ao sistema atual de geração e distribuição de energia elétrica, devem incluir novas exigências do sistema de comunicação motivando o desenvolvimento de redes elétricas inteligentes ou Smart Grid (SG). O presente documento propõe um método para otimização de uma rede de topologia em malha com enlaces em fibra óptica. Essa otimização é alcançada através de alterações das conexões físicas da rede em conjunto com uma gerência reativa inteligente. The increasing consumption of energy from nonrenewable and finite sources is encouraging the advance of development and use of new energy generation options. These options, when incorporated into the current electricity generation and distribution system, should demand new requirements from the communication system, motivating the development of Smart grid. This document proposes a method to improve and optimize the network or grid access, built with optic fiber and mesh topology, through the handling of physical connections in the network and a smart reactive management.