Navegando por Autor "Souza, Givanaldo Rocha de"
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Dissertação Uma abordagem por nuvem de partículas para problemas de otimização combinatória(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2006-05-19) Souza, Givanaldo Rocha de; Gouvêa, Elizabeth Ferreira; Goldbarg, Marco César; ; http://lattes.cnpq.br/1371199678541174; ; http://lattes.cnpq.br/2888641121265608; ; http://lattes.cnpq.br/7293405724205132Os problemas de otimização combinatória têm como objetivo maximizar ou minimizar uma função definida sobre um certo domínio finito. Já as metaheurísticas são procedimentos destinados a encontrar uma boa solução, eventualmente a ótima, consistindo na aplicação de uma heurística subordinada, a qual tem que ser modelada para cada problema específico. Este trabalho apresenta algoritmos baseados na técnica de otimização por nuvem de partículas (metaheurística) para dois problemas de otimização combinatória: o Problema do Caixeiro Viajante e o Problema da Árvore Geradora Mínima Restrita em Grau Multicritério. O primeiro é um problema em que apenas um objetivo é otimizado, enquanto o segundo é um problema que deve lidar com múltiplos objetivos. Os algoritmos propostos são comparados a outras abordagens para o mesmo problema em questão, em termos de qualidade de solução, a fim de verificar a eficiência desses algoritmosTese Arquitetura multiagente baseada em nuvem de partículas para hibridização de metaheurísticas(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2013-10-25) Souza, Givanaldo Rocha de; Gouvêa, Elizabeth Ferreira; ; http://lattes.cnpq.br/2888641121265608; ; http://lattes.cnpq.br/7293405724205132; Canuto, Anne Magaly de Paula; ; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4790093J8; Pozo, Aurora Trinidad Ramirez; ; http://lattes.cnpq.br/2815946827655352; Ramos, Iloneide Carlos de Oliveira; ; http://lattes.cnpq.br/0613948277011672; Goldbarg, Marco César; ; http://lattes.cnpq.br/1371199678541174; Delgado, Myriam Regattieri de Biase da Silva; ; http://lattes.cnpq.br/4166922845507601A presente tese propõe uma arquitetura multiagente para hibridização de metaheurísticas, inspirada na técnica de Otimização por Nuvem de Partículas, e tem como principal contribuição a proposta de uma abordagem efetiva para resolução de problemas de otimização combinatória. A escolha da Otimização por Nuvem de Partículas como inspiração deu-se pelo fato desta técnica ser inerentemente multiagente, permitindo explorar os recursos dos sistemas multiagente, tais como as técnicas de aprendizado e cooperação. Na arquitetura proposta, as partículas são agentes autônomos com memória e métodos de decisão e de aprendizagem, utilizando estratégias de busca para se moverem no espaço de soluções. Os conceitos de posição e velocidade, originalmente definidos na Otimização por Nuvem de Partículas, são redefinidos para esta abordagem. A arquitetura proposta foi aplicada ao Problema do Caixeiro Viajante e ao Problema Quadrático de Alocação, realizando experimentos computacionais que comprovaram sua efetividade. Os resultados dos experimentos foram bastante promissores, apresentando desempenho satisfatório, considerando que o potencial da arquitetura proposta ainda não foi totalmente explorado. Em pesquisas futuras, a abordagem proposta será aplicada a problemas de otimização combinatória multiobjetivo, os quais são mais próximos aos problemas do mundo real. No âmbito da pesquisa aplicada, pretende-se trabalhar tanto com alunos em nível de graduação como em nível técnico a aplicação da arquitetura proposta em problemas práticos do mundo realTese Estudo do conceito de serendipidade como base para novas abordagens ao problema da convergência prematura(2016-07-01) Paiva, Fábio Augusto Procópio de; Costa, José Alfredo Ferreira; ; ; Bastos Filho, Carmelo José Albanez; ; Silva, Cláudio Rodrigues Muniz da; ; Souza, Givanaldo Rocha de; ; Mattozo, Teofilo Câmara;Em muitos problemas de engenharia, é comum o estudo de um tipo de processo que se comporta, via de regra, como um sistema dinâmico. Esse tipo de sistema possui a peculiaridade de poder ser modelado por meio de um conjunto de equações que evolui ao longo do tempo para representar o comportamento modelado do sistema. Para resolver esses problemas de engenharia, diversos métodos de Computação Bio-inspirada vêm sendo propostos como solução em diferentes contextos. Entre esses métodos, está uma categoria de algoritmos conhecida como Inteligência de Enxames. Apesar do relativo sucesso, a maioria dos métodos bio-inspirados enfrenta um problema muito comum conhecido como convergência prematura. A convergência prematura ocorre quando um enxame (ou uma população) perde a sua capacidade de gerar diversidade e, como consequência, converge para uma solução sub-ótima, prematuramente. Na literatura, existem diversas abordagens que se propõem a resolver esse problema. Esta tese propõe uma nova abordagem que é baseada em um conceito chamado serendipidade que, normalmente, é aplicado no domínio dos Sistemas de Recomendação. Para avaliar a viabilidade da adaptação desse conceito ao novo contexto, uma variante chamada Serendipity-Based Particle Swarm Optimization (SBPSO) foi implementada e, posteriormente, comparada com a Particle Swarm Optimization (PSO) padrão e algumas variantes apresentadas na literatura. Para realizar os diversos experimentos computacionais, foram utilizadas 16 funções de benchmark bastante comuns. Em todos os experimentos, os resultados da SBPSO se mostraram promissores e apresentaram um bom comportamento de convergência, superando a PSO padrão e as variantes estudadas no que diz respeito à qualidade da solução, à capacidade de encontrar o ótimo global, à estabilidade das soluções e à capacidade de reiniciar o movimento do enxame após a estagnação ter sido detectada.Dissertação Metadata Interpretation Driven Development, uma abordagem de desenvolvimento de Sistemas de Dissociado do Domínio de Negócios(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2020-09-02) Costa, Júlio Gustavo Soares Firmo da; Souza, Samuel Xavier de; ; ; Cavalcanti, Anderson Luiz de Oliveira; ; Souza, Givanaldo Rocha de; ; Gonçalves, Luiz Marcos Garcia; ; Cacho, Nelio Alessandro Azevedo;O surgimento de novas tecnologias e as mudanças nas demandas relativas à forma de consumir serviços de software, principalmente no que concerne à emergência de tecnologias que se abrigam sob o guarda-chuvas do que convencionou-se chamar nuvens computacionais, reforçam a necessidade de repensar as formas de construção, identificar limites e considerar novas possibilidades. O que está proposto neste documento é a identificação de um limite inerente às atuais metodologias e uma proposição de como superá-lo com a metodologia Metadata Interpretation Driven Development. Nesse sentido, sua contribuição está em oferecer uma forma para desenvolver sistemas de software independente de domínio de negócios. Para tanto, discutimos sua aplicação em casos concretos apresentando os resultados em termos de desempenho computacional e custo de evolução de código.Dissertação Modelos e algoritmos para o problema de planejamento para produção de pecursos em jogos de estratégia de tempo real(2016-08-05) Oliveira, Caio Freitas De; Goldbarg, Elizabeth Ferreira Gouvea; ; ; Almeida, Carolina de Paula; ; Souza, Givanaldo Rocha de; ; Goldbarg, Marco Cesar; ; Maia, Silvia Maria Diniz Monteiro;Jogos de estratégia em tempo real (RTS) apresentam muitos desafios para a criação de inteligências artificiais. Um destes desafios é criar um plano de ações efetivo dentro de um dado contexto. Um dos jogos utilizados como plataforma para criação de game AIs competitivas é o StarCraft. Tais game AIs têm dificuldade em se adaptar e criar bons planos para combater a estratégia inimiga. Neste trabalho, um novo modelo de escalonamento de tarefas é proposto modelando os problemas de planejamento em jogos RTS. Este modelo considera eventos cíclicos e consiste em resolver um problema multiobjetivo que satisfaz restrições impostas pelo jogo. São considerados recursos, tarefas e eventos cíclicos que traduzem as características do jogo em um caso do problema. O estado inicial do jogo contém as informações sobre os recursos, tarefas incompletas e eventos ativos. A estratégia define quais recursos maximizar ou minimizar e quais restrições são aplicadas aos recursos, bem como o horizonte de projeto. São investigados quatro otimizadores multiobjetivo: NSGA-II e sua variante focada em joelhos, GRASP e Colônia de Formigas. Experimentos com casos baseados em problemas reais de Starcraft são reportados.Dissertação Rede renováveis: acesso dinâmico para negócios em energias(2019-05-03) Fonseca, Hugo Alexandre Meneses; Matamoros, Efrain Pantaleon; ; ; Abreu, Carlos Alexandre Camargo de; ; Souza, Givanaldo Rocha de; ; Brandão, Gláucio Bezerra;As energias renováveis, especialmente a eólica e a solar, tem experimentado um exponencial e virtuoso crescimento no Brasil. Os projetos da área passaram a ser mais eficientes no sentido de atender a demanda de mercado, com um custo final da energia gerada mais competitivo com as outras fontes tradicionais e com a sedimentação da cadeia produtiva do setor. A cadeia de fornecedores, embora funcional, apresenta espaços relevantes de ineficiência e assimetria de informação, há “gaps” que diminuem a eficiência pelo aumento do custo de transação e de logística. Visando a melhoria do ambiente de contratação e geração de negócios, foi desenvolvida uma solução web integrada de gestão de demandas e ofertas de bens e serviços dos segmentos eólico e solar. Utilizando a metodologia ágil SCRUM para o desenvolvimento, gestão e planejamento do software, bem como o mapeamento de bens e serviços existentes, foi possível criar uma plataforma web integrada de gestão de demandas e ofertas para a cadeia produtiva das energias renováveis. O portal de negócios poderá expandir para outros segmentos de atuação da energias renováveis, aumentando eficiência nas negociações e gerando maior volume de negócios.