Abstract

This paper addresses the long run average cost control problem for linear systems with Markov jump parameters and indirect observation of the Markov state. One important issue that arises when employing some standard optimization methods is that the initialization often requires a stabilizing control, which may be difficult to obtain in the partial observation scenario. We propose an algorithm that handles this initialization issue by considering “auxiliary” problems with intermediate levels of observations, starting with complete observation of the Markov chain (allowing to use coupled algebraic Riccati equations to find stabilizing controls)and slowly shifting to the considered indirect observation problem. The effectiveness of the method is illustrated via a numerical example.

Keywords

• Stochastic optimal control problems;
• Linear systems;
• Evolutionary algorithms.

 Resumo

Neste trabalho propomos um método variacional para o problema de custo médio a longo prazo para sistemas lineares com saltos Markovianos não-observados. O método introduz níveis intermediários de observação, partindo do cenário de observação completa, o que permite iniciar o método com soluções de equações de Riccati.

 Palavras-chave

• Método variacional;
• Controle ótimo;
• sistemas lineares estocásticos.

Abstract

Palavras-chave

• Sistemas lineares com saltos markovianos;
• Custo médio a longo prazo;
• Método variacional;
• Algoritmo genético.

Palavras-chave

• Controle e teoria de sistemas;
• Método variacional;
• Algoritmo genético

Resumo

O objetivo deste trabalho é analisar o comportamento de um algoritmo evolucionário populacional aplicado à solução do Problema de Fluxo Multiproduto Inteiro (PFMI). Este problema pertence à classe de problemas NP-difíceis, tendo forte aplicação de cunho econômico. O uso de técnicas heurísticas é justificada pela elevada dimensão do problema em relação à quantidade de variáveis e restrições. Assim, mesmo sem garantir otimalidade, técnicas heurísticas (locais e populacionais) podem conseguir boas soluções e em menor tempo computacional, quando comparadas a algoritmos exatos. Neste trabalho, é proposta uma abordagem do problema via algoritmos genéticos, associado a uma heurística de busca local, para resolver o PFMI capacitado. Busca-se determinar o fluxo dos produtos pelos arcos da rede ao menor custo possível, respeitando-se as restrições de conservação de fluxo e de capacidade. São desenvolvidas heurísticas aplicadas aos indivíduos da população inicial, em particular utilizando-se o Método da Descida Randômica. Para verificar a eficiência do algoritmo proposto, foram feitos testes computacionais com instâncias geradas pelo GenMCF (Generator Multicommodity Flow).

Resumo

Este trabalho busca apresentar a aplicação da metaheurística Iterated Local Search (ILS) à solução do Problema de Fluxo Multiproduto Inteiro. Este problema pertence à classe de problemas NP-difíceis, justificando-se, assim, o uso de técnica as heurísticas para sua solução. O objetivo aqui é determinar o fluxo dos produtos pelos arcos da rede ao menor custo possível, respeitando-se as restrições de conservação de fluxo e de capacidade. O método de busca local utilizado para a geração de solução inicial para o ILS é o Método de Descida Randômica, que apresenta um baixo custo computacional na implementação realizada. Para a validação do desenvolvimento apresentado, são utilizadas as instâncias geradas pelo pacote GenMCF, apropriada para esta classe de problemas. Os resultado mostram que o método proposto é eficiente, obtendo resultados não alcançados através de métodos exatos.

Palavras-chave

• Problema de fluxo multiproduto Inteiro;
• Iterated Local Search;
• Metaheurística.

Resumo

O objetivo deste trabalho é analisar o comportamento de um algoritmo populacional, associado a uma heurística de busca local aplicado ao Problema de Fluxo Multiproduto (PFM). O problema em tela pertence à classe dos problemas NP-difícil, possuindo grande aplicação de cunho econômico, como nas áreas de telecomunicação e sistemas de transporte. O uso de técnicas heurísticas se justifica pela quantidade de variáveis do problema. Mesmo sem garantir a otimalidade, técnicas heurísticas podem gerar bons resultados. Neste trabalho é estudado o Algoritmo Genético (AG), sendo o Método da Descida Randômica aplicado a todos os indivíduos da população inicial e também nos filhos gerados. A meta-heurística Iterated Local Search (ILS) é aplicada como processo de pós-otimização. Foram feitos testes em instâncias geradas aleatoriamente e os resultados comparados com resultados obtidos por métodos exatos.

Palavras-chave

• Fluxo multiproduto;
• Algoritmo genético;
• Iterated Local Search.

Resumo

Problemas de fluxo multiproduto possuem uma larga variedade de aplicações, sobretudo, nas áreas de sistemas de transporte e telecomunicações, refletindo em questões de forte impacto econômico. Devido a sua alta complexidade combinatorial, métodos exatos apresentam dificuldade na tentativa de solucionar o problema. Tal fato motiva a utilização de técnicas heurísticas aplicadas ao problema de fluxo multiproduto. Neste trabalho, é proposta uma aplicação da metaheurística iterated local search para resolver o problema de fluxo multiproduto inteiro capacitado. O objetivo é determinar o fluxo dos produtos pelos arcos da rede ao menor custo possível, respeitando as restrições de conservação de fluxo e capacidade. O espaço de restrição de capacidade será utilizado como espaço de busca e/ou região de vizinhança para a metaheurística utilizada, penalizando, através da relaxação lagrangeana, a restrição de conservação de fluxo. Os resultados mostram soluções obtidas em tempo computacional aceitável e de boa qualidade, porém, sem garantir a otimalidade global.

Palavras-chave

• Fluxo multiproduto inteiro;
• Iterated Local Search;
• Restrição de capacidade.

Resumo

Os problemas de fluxo multiproduto figuram entre os mais difíceis problemas de programação linear. Sua larga variedade de aplicações, sobretudo nas áreas de telecomunicação e sistemas de transporte, motiva inúmeros investigadores a abordarem este tema em suas pesquisas desde o início da década de 60. Problemas que retratam uma aplicação real, em geral, apresentam uma elevada dimensão em relação à quantidade de variáveis e restrições, tornando os métodos exatos inapropriados, em razão da lenta convergência apresentada. Tal fato motiva a utilização de novas técnicas de resolução, como os procedimentos aproximados ou heurísticos, que, apesar de não garantirem a otimalidade, apresentam uma solução de boa qualidade e em tempo computacional razoável. Neste trabalho, será apresentada uma modelagem matemática e computacional do problema de fluxo multiproduto inteiro, fazendo uso das metaheurísticas de busca local iterated local search (ILS) e simulated annealing (SA), percorrendo um espaço de busca gerado pela restrição de capacidade.

Palavras-chave

• Fluxo multiproduto inteiro;
• Modelagem;
• Metaheurísticas;
• Busca local;
• Restrição de capacidade.

Abstract

This paper presents an algorithm for the optimization version of Multi-Way Number
Partitioning Problem (MWNPP). This problem consists in distributing the
elements of a given sequence into k disjoint subsets so that the sums of each subset
elements fits in the shortest interval. The metaheuristics Variable Neighborhood
Search (VNS), adapted for solving the MWNPP, has a good performance over instances
less than six subsets. A comparative study with two algorithms of the
literature (Karmarkar-Karp Heuristic and Longest Processing Time) is carried out,
using randomly generated instances and objective functions values. The statistical
tests shows that the results of the VNS proposed are significantly better than
constructive methods and improved literature heuristics.

Keywords:

• Combinatorial Optimization;
• Multi-way Number Partitioning Problem;
• Metaheuristic.

Resumo

Este trabalho propõe uma metodologia para a resolução do Problema de Roteamento de
Veículos com Coleta e Entrega e Janela de Tempo (PRVCEJT). A solução consiste em encontrar a frota mínima e as rotas de menor distância, capazes de atender clientes dispersos geograficamente que possuem demanda de coleta ou entrega de produtos. Cada atendimento é restrito pela ordem de precedência e emparelhamento das visitas e pela janela de tempo para início do serviço. A solução inicial da solução proposta é gerada através da implementação da fase de construção Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP). Em seguida, essa solução é refinada pelos algoritmos ILS-VND e ILS-RVND. O primeiro combina os procedimentos heurísticos Iterated Local Search
(ILS) e Variable Neighborhood Descent (VND) e o segundo utiliza o método de busca local Random Variable Neighborhood Descent (RVND). Os algoritmos foram avaliados utilizando instâncias clássicas da literatura e os resultados produzidos mostraram-se bastante competitivos.

Palavras-chave:

• Combinatorial Optimization;
• Problema de Roteamento de Veículos com Coleta e Entrega e Janela de Tempo;
• Iterated Local Search;
• Variable Neighborhood Descent;
• Random Variable Neighborhood Descent.

Abstract. In this paper we present the development of a digital game about a important historical city of Minas Gerais. The game addresses education, cultural dissemination, preservation of historical mouments, environmental education and social inclusion. Open-source software was used and the arts and sounds has done by author themselves.

Resumo. Neste artigo apresentamos o desenvolvimento de um jogo digital cujo enredo é contextualizado em um município histórico de Minas Gerais e aborda temáticas ligadas a educação, disseminação cultural, preservação de monumentos históricos, educação ambiental, inclusão social, além de ser caracterizado pela utilização de softwares open-source e criação de arte e dos dos próprios autores.

Resumo. Neste trabalho realizamos um estudo de sensibilidade do número de reprodutividade basal de um modelo proposto na literatura para avaliar a dispersão de worm em uma rede de sensores sem fio. Pode-se perceber que os parâmetros de inclusão de novos nós na rede, taxa de infeção e taxa de saída de nós da rede são os mais representativos na dinâmica populacional do worm na rede. Portanto, adotar ações de controle adicionais nestes parâmetros, poderá minimizar o impacto dos danos causados por estas “pragas” virtuais.

Abstract. The field of cognitive neuroscience concerns the intelligence, feelings and the ability to make decisions. Considering these subdivision, this work presents recents studies of brain mapping and the use of machine learning in educacional environment. The state-of-the-art of cognitive neuroscience and machine learnig are presented in the context, in order to reinforce and rethinking the interconnection of technology with educational development.

Resumo. A neurociência diz respeito à inteligência, aos sentimentos e a capacidade de tomar decisões. Considerando suas subdivisões, este trabalho apresenta recentes estudos de mapeamento cerebral e o uso do aprendizado de máquina, para auxílio no ambiente educacional. O estado da arte da neurociência cognitiva e do aprendizado de máquina são apresentados no contexto, com o intuito de reforçar a fora de repensar a interligação da tecnologia com o desenvolvimento educacional.

Abstract. Technology is advancing daily. The use of the internet, devices and sensors are increasingly present in daily life making the Internet of Things (IoT) the subject of recent research. The technologies of the IoT provide many benefits to the world, but it can also provide security breaches and can cause major social and economic losses. In this way it is necessary to develop efficient methods of information security. In this work we implement, analyze and compare classical cryptographic algorithms of the literature using the ESP8266 microcontroller commonly used in IoT applications.

Resumo. Devido os rápidos avanços tecnológicos relacionados à dispositivo e sensores, a Internet das Coisas ou Internet of Things (IoT) vem sendo tema recorrente de pesquisas acadêmicas, devido ao fato da mesma proporcionar vantagens aos usuários como integração de serviços, facilidade de acesso e otimização de processos. Porém, estes avanços também podem viabilizar falhas de segurança, podendo causar prejuízos sociais e econômicos de grande magnitude. Desta forma, faz-se necessário o desenvolvimento de eficientes métodos de segurança da informação, a fim de garantir o bom funcionamento das comunicações realizadas no ambiente de IoT. Este trabalho busca clássicos algoritmo criptográficos da literatura utilizando o microcontrolador ESP8266 comumente utilizado em aplicações IoT.

Resumo. Neste trabalho realizamos um estudo através da matriz de próxima geração associada a um modelo compartimental com influência da temperatura para determinarmos a taxa de infestação vetorial do Aedes. Avaliamos o valor da taxa de infestação em três capitais brasileiras, Belém, Belo Horizonte e Curitiba. O resultado obtido sugere que a temperatura seja um preditor positivo e significativo para a abundância de fêmeas do Aedes. O vetor encontrou condições ideais para manter-se ao longo de todo horizonte de estudo nas três capitais, com exceção do mês de junho em Curitiba. A fim de reduzir o nível de infestação do mosquito nas localidades, faz-se necessária a realização de intervenções de controle e monitoramento no ciclo de vida do mosquito que reduzem a oviposição de ovos viáveis a se tornarem mosquito fêmea e aumentem a mortalidade dos vetores.

Resumo. Neste trabalho foram utilizados os modelos epidemiológicos SEIR e SIQR para avaliar a evolução da COVID-19 no município de Belo Horizonte em Minas Gerais, Brasil, entre os meses de abril a dezembro de 2020. Os modelos epidemiológicos foram resolvidos usando o método numérico de Runge-Kutta de 4ª ordem, sendo implementados em linguagem Octave. A simulação dos dados pelos modelos propostos se aproximou da evolução real da COVID-19 na região abordada, tornando estes modelos boas ferramentas para aprimorara compreensão da dinâmica de transmissão da doença.

Resumo. A presença feminina em cursos e atividades profissionais relacionadas às áreas de exatas e de tecnologia é notadamente reduzida. De modo irreflexivo, meninas são afastadas dessas áreas, sendo submetidas predominantemente a comentários e brincadeiras que projetam tarefas domésticas, ao invés de trabalharem o raciocínio lógico e o pensamento computacional. Considerando estes fatores, o projeto de extensão Programa Sabará for Women (PS4W), exerce a missão de disseminar e estimular o desenvolvimento do pensamento computacional de meninas das escolas públicas da cidade mineira de Sabará. Para isso, foram lecionados conteúdos sobre raciocínio lógico, robótica e programação de computadores, orientados por meninas e mulheres que atuam na equipe do projeto. O PS4W representou uma grande experiência tanto para as instrutoras quanto para as alunas, as quais relataram possuir um interesse maior nas áreas de tecnologia ao fim do curso. O projeto também foi pauta de uma série de reportagem premiada nacionalmente e participou da Olimpíada Brasileira de Robótica, conquistando medalhas de honra ao mérito. Além disso, promoveu a formatura de mais de 80 alunas da rede pública de ensino da cidade, integrando as principais representações educacionais do município e do estado. A partir desses resultados foi possível perceber que o projeto se revelou como uma ação inovadora e de grande impacto na cidade. Ademais, a partir do desenvolvimento do PS4W, notou-se a necessidade de implementação de novas estratégias de ensino de tecnologia no município, e, por consequência, foram criados novos desdobramentos do projeto original, Programa Sabará, que vem beneficiando outros jovens da cidade.

Resumo. Problemas de otimização são comumente encontrados em aplicações práticas de grande relevância econômica e/ou social, como, quando se deseja determinar o maior nível de produção de uma indústria, a quantidade mínima de leitos de um hospital, entre outros problemas na área de administração, economia e engenharias. Muitos desses problemas apresentam um grande número de variáveis e/ou restrições, tornando inviável a solução por meio de métodos exatos. Desta forma, heurísticas computacionais vêm ganhando espaço no tratamento destes problemas. Neste artigo aplicamos o algoritmo de colônia de vaga-lume, proposto na literatura, para otimizar clássicas funções N-dimensionais multimodais. Apresentamos um benchmark entre as funções teste, incluindo novas funções que não foram encontradas em trabalhos da literatura, de acordo com pesquisa bibliográfica realizada, a fim de analisar o desempenho do algoritmo na otimização destas classes de funções, possibilitando concluir a respeito da influência dos principais parâmetros do método computacional nos resultados obtidos. Os resultados mostram que o algoritmo consegue encontrar os ótimos locais em tempo computacional razoável, além de superar o resultado da literatura para algumas funções.