Resumo. Este trabalho apresenta um algoritmo genético visando melhorar a operação de uma estação de tratamento de água. O objetivo é determinar o tempo de funcionamento das bombas, diminuindo os custos de energia do bombeamento de água e satisfazendo as restrições operacionais do sistema. Os resultados apontaram economia de aproximadamente 18%.Palavras-chave. Abastecimento de água, Energia Elétrica, Algoritmos genéticos.
IntroduçãoNas últimas décadas, vários especialistas têm estudado sobre fontes alternativas para gerar energia e suprir a demanda global. Existem diversas fontes consumidoras de energia, sendo as Estações de Tratamento de Água (ETA) uma das principais, pois, consomem cerca de três por cento da energia nacional com o abastecimento de água e tratamento de esgotos e, desse total, mais de 90% destina-se ao uso de motores e bombas [6]. O alto consumo de energia das ETA deve-se, muitas vezes, aos equipamentos, que são obsoletos e não são dimensionados conforme a necessidade, o que faz com que operem durante os horários de pico (mais caros). Aliado à precariedade dos motores também estão as grandes perdas de água nas redes de distribuição.Economizar energia nas ETA é possível desde que se invista em equipamentos sofisticados ou se defina regras de operações, sendo esta segunda opção a mais viável economicamente. Com isso, alguns autores tem abordado o tema, dentre os quais se destacam Firmino et al. [5]
RESUMO. Num processo de inferência, busca-se encontrar uma resposta genérica baseando-se na análise de uma amostra de fatos. A inferência gramatical visa obter uma gramática para uma determinada linguagem baseada em exemplos de cadeias que pertencem ou não à linguagem analisada. Neste trabalho propõe-se um algoritmo para o uso de inferência em gramáticas livres de contexto baseadas em uma cadeia exemplo não pertencente à linguagem. A técnica evolutiva de algoritmos genéticos foi aplicada no processo com o objetivo de auxiliar na criação das regras de produção para as gramáticas, atendendo às restrições impostas pela cadeia exemplo. Uma aplicação do algoritmo de inferência está relacionada a linguagens que possuem padrões específicos pré-definidos, como é o caso de documentos XML no contexto de esquemas. A eficiência do algoritmo proposto é mostrada através de pequenos testes onde são obtidas gramáticas geneticamente geradas.Palavras-chave: gramática livre de contexto, algoritmo genético, XML.
ABSTRACT. Grammatical inference using an evolutionary technical.Inference process try to find a generic answer based on a sample of facts. This process aims to achieve a grammar for a particular language based in string samples that belong or not belong to the specific language. In this work we propose an algorithm for context-free grammars inference based in only one sample string that not belongs to the language. The genetic algorithm evolutive technical was applied in order to assist the generation of production rules for grammars. This process must to validate the sample string restrictions. Inference algorithm proposed can be applied in computer languages that have specific pre-defined standards, like schemas for XML documents. Suitability of the proposed algorithm is shown by small experiments where grammars are genetically obtained and generated.
Resumo: A falta de assistência tecnológica para a inclusão do surdo na sociedade contemporânea é uma realidade existente. Este trabalho consiste em realizar a classificação das configurações de mão da Língua Brasileira de Sinais (LIBRAS), mediante Rede Neural Artificial Kohonen, que se baseia em aprendizado competitivo, simulando processos específicos do cérebro humano. O sistema é composto pelas seguintes etapas: extração de características das configurações de mão (imagens), treinamento da Rede Neural Artificial, testes e análise dos resultados.
Artificial immune systems are composed of techniques inspired by immunology. The clonal selection principle ensures the organism adaptation to fight invading antigens by an immune response activated by the binding of antigens and antibodies. Since the immune response must correctly allocate the available resources in order to attack an antigen with its best available antibody while trying to learning an even better one, the reproduction rate of each immune cell must be carefully determined. This paper presents a novel fuzzy inference technique to calculate the suitable number of clones for immune inspired algorithms that uses the clonal selection process as the evolutionary process. More specifically, this technique is applied to the CLONALG algorithm for solving pattern recognition tasks and to the copt-aiNet algorithm for solving combinatorial optimization tasks, particularly the Traveling Salesman Problem. The obtained results show that the fuzzy approach makes it possible to automatically determine the number of clones in CLONALG and copt-aiNet, thus eliminating this key user-defined parameter.
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