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Tesis sobre el tema "Linjär algoritm"
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1
Åkerling, Erik y Jimmy Jerenfelt. "Analys och framtagning av algoritm för rodermätning". Thesis, Örebro universitet, Institutionen för naturvetenskap och teknik, 2012. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:oru:diva-23459.
Texto completoResumen
Arbetet är ett utredningsarbete som går ut på att försöka lokalisera felkällor och göra förbättringar på en testutrustning som mäter rodervinklar på akterdelen på en robot. Rapporten innehåller en översiktlig bild över den tidigare metoden och dess felkällor som hittas vid test av den tidigare metoden. Utredningen utmanar också många utav antagandena som är gjorda för beräkningarna av den tidigare metoden. Detta utförs för att kunna bekräfta eller dementera antagandena. Detta görs i form av matematiska modeller som testar olika delar av metoden. Varje del i rapporten består av en beskrivning av vad kapitlet avser följt av felkällorna som upptäckts i metoden när den testas i modellen. Det framtagna metodförslaget utsätts samma prövning som den tidigare metoden för att utreda skillnaderna. I resultatet kan man se de slutsatser som dragit av varje del av utförandet.The task is an investigation to try and locate errors and make improvements on a test equipment that measures rudder angles on the rear-end of a robot. The report contains an overview of the previous method and the errors that is found by testing it. The investigation also challenges many of the assumptions made when the previous method was made. This was made in order to either confirm or deny the assumptions. This is done by the use of mathematical models to simulate different parts of the method. Each part of the report consists of a description of the section followed by explaining the discovered errors that was found by testing the method in the models. The new produced method suggestion is exposed to the same tests as the previous method to discern the differences. The conclusions made from the sections can be found in the results.
2
Sehovic, Mirsad y Markus Carlsson. "Nåbarhetstestning i en baneditor : En undersökning i hur nåbarhetstester kan implementeras i en baneditor samt funktionens potential i att ersätta manuell testning". Thesis, Linnéuniversitetet, Institutionen för datavetenskap (DV), 2014. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:lnu:diva-36394.
Texto completoResumen
Denna studie undersöker om det är möjligt att införa nåbarhetstestning i en baneditor. Testets syfte är att ersätta manuell testing, det vill säga att bankonstruktören inte ska behöva spela igenom banan för att säkerställa att denne kommer kunna nå alla nåbara positioner.För att kunna utföra studien skapas en enkel baneditor som testplattform. Vidare utförs en jämförande studie av flera alternativa algoritmer för att fastställa vilken som är mest passande för nåbarhetstestning i en baneditor.Resultatet från den jämförande studien visade att A* (A star) var den mest passande algoritmen för funktionen. Huruvida automatisk testning kan ersätta manuell testning är diskutabelt, men resultatet pekar på en ökad effektivitet i tid när det kommer till banbygge.The following study examines whether it is possible to implement reachability testing in a map editor designed for 2D-platform games. The purpose of reachability testing is to replace manual testing, that being the level designer having to play through the map just to see if the player can reach all supposedly reachable positions in the map.A simple map editor is created to enable the implementation after which we perform a theoretical study in order to determine which algorithm would be best suited for the implementation of the reachability testing.The results comparing algorithms shows that A* (A star) worked best with the function. Whether or not manual testing can be replaced by automatic testing is open for debate, however the results points to an increase in time efficiency when it comes to level design.
3
Morad, Farhad. "Non-linear Curve Fitting". Thesis, Mälardalens högskola, Akademin för utbildning, kultur och kommunikation, 2019. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:mdh:diva-43600.
Texto completoResumen
The work done in this thesis is to examine various methods for curve fitting. Linear least squares and non-linear least squares will be described and compared, and the Newton method, Gauss--Newton method and Levenberg--Marquardt method will be applied to example problems.Syftet med denna uppsats är att beskriva och använda olika metoder för kurvanpassning, det vill säga att passa matematiska funktioner till data. De metoder som undersöks är Newtons metod, Gauss--Newton metoden och Levenberg--Marquardt metoden. Även skillnaden mellan linjär minsta kvadrat anpassning och olinjär minsta kvadrat anpassning. Till sist tillämpas Newton, Gauss Newton och Levenberg--Marquardt metoderna på olika exempel.
4
Uyanga, Enkhzul y Lida Wang. "Algorithm that creates productcombinations based on customerdata analysis : An approach with Generalized Linear Modelsand Conditional Probabilities". Thesis, KTH, Matematisk statistik, 2017. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-210176.
Texto completoResumen
This bachelor’s thesis is a combined study of applied mathematical statistics and industrial engineering and management implemented to develop an algorithm which creates product combinations based on customer data analysis for eleven AB. Mathematically, generalized linear modelling, combinatorics and conditional probabilities were applied to create sales prediction models, generate potential combinations and calculate the conditional probabilities of the combinations getting purchased. SWOT analysis was used to identify which factors can enhance the sales from an industrial engineering and management perspective. Based on the regression analysis, the study showed that the considered variables, which were sales prices, brands, ratings, purchase countries, purchase months and how new the products are, affected the sales amounts of the products. The algorithm takes a barcode of a product as an input and checks whether if the corresponding product type satisfies the requirements of predicted sales amount and conditional probability. The algorithm then returns a list of possible product combinations that fulfil the recommendations.Detta kandidatexamensarbete är en kombinerad studie av tillämpad matematisk statistik och industriell ekonomisk implementering för att utveckla en algoritm som skapar produktkombinationer baserad på kunddata analys för eleven AB. I den matematiska delen tillämpades generaliserade linjära modeller, kombinatorik och betingade sannolikheter för att skapa prediktionsmodeller för försäljningsantal, generera potentiella kombinationer och beräkna betingade sannolikheter att kombinationerna bli köpta. SWOT-analys användes för att identifiera vilka faktorer som kan öka försäljningen från ett industriell ekonomiskt perspektiv. Baserat på regressionsanalysen, studien har visat att de betraktade variablerna, som var försäljningspriser, varumärken, försäljningsländer, försäljningsmånader och hur nya produkterna är, påverkade försäljningsantalen på produkterna. Algoritmen tar emot en streckkod av en produkt som inmatning och kontrollerar om den motsvarande produkttypen uppfyller kraven för predikterad försäljningssumma och betingad sannolikhet. Algoritmen returnerar en lista av alla möjliga kombinationer på produkter som uppfyller rekommendationerna.
5
Silva, Jair da. "Uma familia de algoritmos para programação linear baseada no algoritmo de Von Neumann". [s.n.], 2009. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/306741.
Texto completoResumen
Orientador: Aurelio R. Leite Oliveira, Marta Ines VelazcoTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica
Made available in DSpace on 2018-08-13T08:57:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Silva_Jairda1_D.pdf: 1755258 bytes, checksum: 2ecb493aab3646838f54c2df2012b5d9 (MD5) Previous issue date: 2009
Resumo: Neste trabalho apresentamos uma nova família de algoritmos para resolver problemas de programação linear. A vantagem desta família de algoritmos é a sua simplicidade, a possibilidade de explorar a esparsidade dos dados do problema original e geralmente possuir raio de convergência inicial rápido. Esta família de algoritmos surgiu da generalização da idéia apresentada por João Gonçalves, Robert Storer e Jacek Gondzio, para desenvolver o algoritmo de ajustamento pelo par ótimo. Este algoritmo foi desenvolvido por sua vez tendo como base o algoritmo de Von Neumann. O algoritmo de Von Neumann possui propriedades interessantes, como simplicidade e convergência inicial rápida, porém, ele não é muito prático para resolver problemas lineares, visto que sua convergência é muito lenta. Do ponto de vista computacional, nossa proposta não é utilizar a família de algoritmos para resolver os problemas de programação linear até encontrar uma solução e sim explorar a sua simplicidade e seu raio de convergência inicial geralmente rápido e usá-la em conjunto com um método primal-dual de pontos interiores infactível, para melhorar a eficiência deste. Experimentos numéricos revelam que ao usar esta família de algoritmos em conjunto com um método primal-dual de pontos interiores infactível melhoramos o seu desempenho na solução de algumas classes de problemas de programação linear de grande porte.
Abstract: In this work, we present a new family of algorithms to solve linear programming problems. The advantage of this family of algorithms relies in its simplicity, the possibility of exploiting the sparsity of the original problem data and usually to have fast initial ratio of convergence. This family of algorithms arose from the generalization of the idea presented by João Gonçalves, Robert Storer and Jacek Gondzio to develop the optimal pair adjustment algorithm. This algorithm was developed in its own turn based on the Von Neumann's algorithm. It has interesting properties, such as simplicity and fast initial convergence, but it is not very practical for solving linear problems, since its convergence is very slow. From the computational point of view, our suggestion is not to use the family of algorithms to solve problems of linear programming until optimality, but to exploit its simplicity and its fast initial ratio of convergence and use it together with a infeasible primal-dual interior point method to improve its efficiency. Numerical experiments show that using this family of algorithms with an infeasible primal-dual interior point method improves its performance in the solution of some classes of large-scale linear programming problems.
Doutorado
Doutor em Matemática Aplicada
6
Wilbanks, John W. (John Winston). "Linear Unification". Thesis, University of North Texas, 1989. https://digital.library.unt.edu/ark:/67531/metadc500971/.
Texto completoResumen
Efficient unification is considered within the context of logic programming. Unification is explained in terms of equivalence classes made up of terms, where there is a constraint that no equivalence class may contain more than one function term. It is demonstrated that several well-known "efficient" but nonlinear unification algorithms continually maintain the said constraint as a consequence of their choice of data structure for representing equivalence classes. The linearity of the Paterson-Wegman unification algorithm is shown largely to be a consequence of its use of unbounded lists of pointers for representing equivalences between terms, which allows it to avoid the nonlinearity of "union-find".
7
Lammoglia, Bruna. "Sobre minimização de quadraticas em caixas". [s.n.], 2007. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/306045.
Texto completoResumen
Orientador: Maria Aparecida Diniz EhrhardtDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica
Made available in DSpace on 2018-08-10T01:30:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Lammoglia_Bruna_M.pdf: 679586 bytes, checksum: 221fa89afc7d9f594781baed1dfe6b0e (MD5) Previous issue date: 2007
Resumo: Neste trabalho o objetivo principal foi a minimização de quadráticas em caixas. Dissertamos sobre os métodos de máxima descida e dos gradientes conjugados, bem como sobre um método mais recente denominado gradiente espectral. O GENCAN, um algoritmo que minimiza funções em caixas, foi estudado em detalhe, particularmente avaliando sua aplicação para quadráticas. O objetivo foi analisar o desempenho do GENCAN, comparado com algoritmos anteriores, como o LANCELOT e o QUACAN. Foram executados experimentos numéricos a fim de avaliar o desempenho das versões de GENCAN sem e com pré-condicionamento. Concluiu-se que pré-condicionar o método dos gradientes conjugados neste caso tornou o GENCAN mais robusto. No entanto, o pré-condicionador usado neste software mostrou-se computacionalmente caro. Em relação à comparação do GENCAN, LANCELOT e QUACÁN, podemos afirmar que o GENCAN. mostrou-se competitivo
Abstract: The focus of this work was the minimization of quadratic functions with box constraints. We were mainly concerned about the steepest descent and conjugated gradient methods, besides a more recent approach called spectral gradient method. The GENCAN, an algorithm that minimizes functions on a box, was studied in details particularly evaluating this algorithm applied to quadratics. The objective was to analyze the efficiency of GENCAN, comparing it to classical algorithms, such as LANCELOT and QUACAN. We executed numerical experiments in order to investigate the efficiency of GENCAN version with and without preconditioning. Evaluating the results we concluded that preconditioning the conjugated gradient method makes the GENCAN work considerably better; despite the fact that the preconditioner used here turned the computational process more expensive. Comparing GENCA'N, LANCELOT, and QUACAN we can state that GENCAN is competitive
Mestrado
Otimização
Mestre em Matemática Aplicada
8
Paula, Lauro Cássio Martins de. "Paralelização de algoritmos APS e Firefly para seleção de variáveis em problemas de calibração multivariada". Universidade Federal de Goiás, 2014. http://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/3418.
Texto completoResumen
Submitted by Jaqueline Silva (jtas29@gmail.com) on 2014-10-21T18:36:43Z
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Dissertação - Lauro Cássio Martins de Paula - 2014.pdf: 2690755 bytes, checksum: 3f2c0a7c51abbf9cd88f38ffbe54bb67 (MD5)
license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5)Approved for entry into archive by Jaqueline Silva (jtas29@gmail.com) on 2014-10-21T18:37:00Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Lauro Cássio Martins de Paula - 2014.pdf: 2690755 bytes, checksum: 3f2c0a7c51abbf9cd88f38ffbe54bb67 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5)
Made available in DSpace on 2014-10-21T18:37:00Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Lauro Cássio Martins de Paula - 2014.pdf: 2690755 bytes, checksum: 3f2c0a7c51abbf9cd88f38ffbe54bb67 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Previous issue date: 2014-07-15
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES
The problem of variable selection is the selection of attributes for a given sample that best contribute to the prediction of the property of interest. Traditional algorithms as Successive Projections Algorithm (APS) have been quite used for variable selection in multivariate calibration problems. Among the bio-inspired algorithms, we note that the Firefly Algorithm (AF) is a newly proposed method with potential application in several real world problems such as variable selection problem. The main drawback of these tasks lies in them computation burden, as they grow with the number of variables available. The recent improvements of Graphics Processing Units (GPU) provides to the algorithms a powerful processing platform. Thus, the use of GPUs often becomes necessary to reduce the computation time of the algorithms. In this context, this work proposes a GPU-based AF (AF-RLM) for variable selection using multiple linear regression models (RLM). Furthermore, we present two APS implementations, one using RLM (APSRLM) and the other sequential regressions (APS-RS). Such implementations are aimed at improving the computational efficiency of the algorithms. The advantages of the parallel implementations are demonstrated in an example involving a large number of variables. In such example, gains of speedup were obtained. Additionally we perform a comparison of AF-RLM with APS-RLM and APS-RS. Based on the results obtained we show that the AF-RLM may be a relevant contribution for the variable selection problem.
O problema de seleção de variáveis consiste na seleção de atributos de uma determinada amostra que melhor contribuem para a predição da propriedade de interesse. O Algoritmo das Projeções Sucessivas (APS) tem sido bastante utilizado para seleção de variáveis em problemas de calibração multivariada. Entre os algoritmos bioinspirados, nota-se que o Algoritmo Fire f ly (AF) é um novo método proposto com potencial de aplicação em vários problemas do mundo real, tais como problemas de seleção de variáveis. A principal desvantagem desses dois algoritmos encontra-se em suas cargas computacionais, conforme seu tamanho aumenta com o número de variáveis. Os avanços recentes das Graphics Processing Units (GPUs) têm fornecido para os algoritmos uma poderosa plataforma de processamento e, com isso, sua utilização torna-se muitas vezes indispensável para a redução do tempo computacional. Nesse contexto, este trabalho propõe uma implementação paralela em GPU de um AF (AF-RLM) para seleção de variáveis usando modelos de Regressão Linear Múltipla (RLM). Além disso, apresenta-se duas implementações do APS, uma utilizando RLM (APS-RLM) e uma outra que utiliza a estratégia de Regressões Sequenciais (APS-RS). Tais implementações visam melhorar a eficiência computacional dos algoritmos. As vantagens das implementações paralelas são demonstradas em um exemplo envolvendo um número relativamente grande de variáveis. Em tal exemplo, ganhos de speedup foram obtidos. Adicionalmente, realiza-se uma comparação do AF-RLM com o APS-RLM e APS-RS. Com base nos resultados obtidos, mostra-se que o AF-RLM pode ser uma contribuição relevante para o problema de seleção de variáveis.
9
Dal, Gallo Rodrigo Marchiori. "Metodo heuristico eficiente para problemas de programação linear inteira com dimensão completa". [s.n.], 2008. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/306197.
Texto completoResumen
Orientador: Antonio Carlos MorettiDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica
Made available in DSpace on 2018-08-10T22:48:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DalGallo_RodrigoMarchiori_M.pdf: 685835 bytes, checksum: 9e0e8765da2a5926a7a5952b31283ca5 (MD5) Previous issue date: 2008
Resumo: O trabalho tem como objetivo a implementação de um método heurístico para a resolução de problemas de programação inteira com dimensão completa. Nos atemos aos problemas de corte e empacotamento, mas a aplicação pode ser estendida a qualquer outro problema dessa classe. No problema de programação linear relaxado aplicamos o Método de Gilmore & Gomory e a partir da solução contínua obtida através do método simplex, aplicamos o método heurístico e comparamos os resultados com as soluções exatas obtidas a partir de Branch & Bound
Abstract: The objective of this dissertation is the implementation of a heuristic method to solve integer linear programming problems with complete dimension. We worked specifically with cutting and stock problems, but it can be aplied to any other class of integer problems. We used the Gilmore & Gomory method of column generation and starting by the continuous solution obtained with simplex method, we aplied the heuristic method and made a comparation of results with the exact solutions obtained by the Branch&Bound method
Mestrado
Pesquisa Operacional
Mestre em Matemática Aplicada
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Chee, Sonny Han Seng. "RecTree, a linear collaborative filtering algorithm". Thesis, National Library of Canada = Bibliothèque nationale du Canada, 2000. http://www.collectionscanada.ca/obj/s4/f2/dsk1/tape3/PQDD_0011/MQ61420.pdf.
Texto completo
11
NEVES, Darlene Maciel. "Técnicas de otimização não-linear aplicada a algoritmos DSM". Universidade Federal do Pará, 2007. http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/3342.
Texto completoResumen
Submitted by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2013-01-08T19:18:39Z
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Dissertacao_TecnicasOtimizacaoNaolinear.pdf: 1651076 bytes, checksum: fa57b2105cf7dc60b02f0754371ecee5 (MD5)Approved for entry into archive by Ana Rosa Silva(arosa@ufpa.br) on 2013-01-17T14:43:15Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Dissertacao_TecnicasOtimizacaoNaolinear.pdf: 1651076 bytes, checksum: fa57b2105cf7dc60b02f0754371ecee5 (MD5)
Made available in DSpace on 2013-01-17T14:43:15Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Dissertacao_TecnicasOtimizacaoNaolinear.pdf: 1651076 bytes, checksum: fa57b2105cf7dc60b02f0754371ecee5 (MD5) Previous issue date: 2007
Esta dissertação apresenta os algoritmos considerados estado-da-arte para gerenciamento dinâmico de espectro (DSM). As técnicas de otimização utilizadas nos algoritmos DSM são abordadas e brevemente discutidas para melhor entendimento, descrição e comparação dos algoritmos. A análise comparativa entre os algoritmos foi realizada considerando o ganho em taxa (kbps) obtido em simulações. Para tanto, foi realizado em laboratório um conjunto de medições de função de transferência direta e de acoplamento, posteriormente utilizadas nas simulações dos algoritmos IWF, ISB e SCALE. Os resultados obtidos nas simulações através do uso das funções de transferência medidas mostraram melhor desempenho quando comparados aos demais resultados ao considerar funções de transferência obtidas a partir do padrão 1% pior caso, resultado este reflexo da aproximação 1% em que os pares apresentam maiores níveis de crosstalk em todas as frequências da função de transferência. Dentre os algoritmos comparados, o ISB e SCALE obtiveram desempenho semelhante em canais padronizados, ficando o IWF com o desempenho próximo ao SSM. No entanto, nas simulações em cenários com canais medidos, os três algoritmos tiveram ganhos muito próximo devido ao baixo nível de crosstalk.
This M.Sc. thesis presents state-of-art algorithms for dynamic spectrum management (DSM). The strategy and description of each DSM algorithm are presented and briefly discussed as well as a comparative analysis between them for better understanding. This analysis was conducted considering the rate gain (kbps) obtained from computer simulations and the results are presented by tables and rate region curves. Additionally, it was conducted in laboratory a set of direct and coupling transfer function measurements. Later on, those measurements were used during DSM algorithms simulations; this dissertation focused in the IWF, ISB and SCALE algorithms. The results obtained from the transfer function measurements showed better performance compared to the results with transfer function 1% worst-case model. The later considers 1% of pairs present the biggest crosstalk level in all transfer function frequencies. In the case where standardized channels were employed, ISB and SCALE obtained similar performances whereas IWF had a performance quite similar to SSM. On the other hand, these three algorithms had similar gain in simulations evolving the measured channels because the low crosstalk level.
12
Silva, Magno Teófilo Madeira da. "Equalização não-linear de canais de comunicação". Universidade de São Paulo, 2001. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-03072001-162729/.
Texto completoResumen
É investigado o uso de redes neurais aplicadas à equalização de canais de comunicação, sendo consideradas três tipos de redes: MLP (Multilayer Perceptron), RBF (Radial Basis Function) e RNN (Recurrent Neural Network). Os equalizadores não-lineares baseados nestas redes foram comparados com o equalizador linear transversal e com os equalizadores ótimos segundo os critérios de Bayes e da máxima verossimilhança. Nestas comparações foram utilizados um alfabeto binário e um quaternário transmitidos em modelos de canais cuja resposta ao pulso unitário é finita. Além das versões usuais de equalizadores, foram consideradas versões com realimentação de decisões sempre que isso se mostrou adequado. O treinamento desses equalizadores foi feito de forma supervisionada, ou seja, na fase de treinamento a seqüência de símbolos transmitida era conhecida no receptor. Além disso, foi realizado um estudo comparativo dos algoritmos de treinamento das redes. Neste âmbito, foi obtido um algoritmo do tipo acelerador para o treinamento de redes MLP. Com o intuito de se obter uma estrutura não-linear menos complexa e mais flexível, foi proposto ainda um equalizador híbrido constituído de uma combinação do equalizador linear e da rede RNN que faz uso de realimentação de decisões. Resultados de simulações indicam que o seu uso pode ser vantajoso tanto para canais não-lineares como lineares.Equalization of communication channels using neural networks is investigated by considering three kinds of networks: MLP (Multilayer Perceptron), RBF (Radial Basis Function) and RNN (Recurrent Neural Network). The performance of the nonlinear equalizers based on these networks are compared with the linear transversal equalizer and the optimal equalizers given by the bayesian and maximum likelihood criteria. Binary and quaternary alphabets are used and transmitted over finite pulse response channel models. Decision feedback is considered whenever it is worthwhile. The training of these equalizers is considered in the supervised form and a comparison of some training algorithms has been performed. In this scope, a new algorithm based on parameter acceleration is introduced for the training of MLP networks. Moreover, a hybrid equalizer composed of a linear transversal equalizer and a RNN network is proposed. It is a simple and flexible nonlinear structure making use of decision feedback. imulation results show that it may be advantageously used to equalize linear and nonlinear channels.
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SILVA, Cristiane Cristina Sousa da. "ALGORITMO RECURSIVO BASEADO EM UMA FUNÇÃO NÃO LINEAR DO ERRO". Universidade Federal do Maranhão, 2009. http://tedebc.ufma.br:8080/jspui/handle/tede/1905.
Texto completoResumen
Submitted by Maria Aparecida (cidazen@gmail.com) on 2017-09-05T13:28:55Z
No. of bitstreams: 1
Cristiane Sousa.pdf: 1146877 bytes, checksum: 1ad12b0de7d3ec703fd7018518eaf404 (MD5)Made available in DSpace on 2017-09-05T13:28:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Cristiane Sousa.pdf: 1146877 bytes, checksum: 1ad12b0de7d3ec703fd7018518eaf404 (MD5) Previous issue date: 2009-02-13
CAPES
Many of the adaptive filters are based on the Mean Squared Error (Mean Square Error - MSE). The development of these filters guarantees us to recover only second-order information of the signals to be filtered, ie not can fully recover information from Gaussian signals. However, the natural or artificial signals are not necessarily Gaussian. In this way, the use of high order statistics as a way of extracting more information of signals, has been shown to be of great value in adaptive systems [7] [8] [9]. In this work, we present the development of an adaptive algorithm based on nonlinear functions inspired by the deduction of the Recursive Lest algorithm Square (RLS) [1]. Such development is based on the use of high order to obtain more information on the signals involved in the process, with the goal of improving the performance of an adaptive filter. We will call this new nonlinear recursive algorithm - RNL. We deduce equations, based on a nonlinear function, to obtain convergence criteria. We also study covariance of the steady-state weight vector and we determine equations that calculate the mismatch and the learning time of the adaptive process of the RNL algorithm. We present the non - linear recursive algorithm, which uses the function "n = MP j = 1 nP i = 1nnnii [ei] 2jo, where M and n are positive integers. Were made simulations with this algorithm to validate the presented theory and study the convergence behavior of the RNL algorithm. The result showed that the RNL algorithm has a rapid convergence for the same mismatch when compared with the RLS algorithm.
Muitos dos flltros adaptativos s~ao baseados no método do Erro quadrático médio (Mean Square Error - MSE). O desenvolvimento desses flltros nos garante recuperar apenas informações de segunda ordem dos sinais a serem flltrados, ou seja, não consegue recuperar totalmente informações de sinais Gaussianos. No entanto, os sinais naturais ou artiflciais não são necessariamente gaussianos. Desta forma, a utilização de estatística de alta ordem, como uma forma de extrair mais informações dos sinais, tem se demonstrado de grande valia em sistemas adaptativos [7][8][9]. Neste trabalho, nós apresentamos o desenvolvimento de um algoritmo adaptativo baseado em funções não lineares inspirado na dedução do algoritmo Recursive Lest Square (RLS) [1]. Tal desenvolvimento baseia-se na utilização de estatísticas de alta ordem para a obtenção de mais informações dos sinais envolvidos no processo, com o objetivo de melhorar a performance de um flltro adaptativo. Chamaremos esse novo algoritmo de Recursivo não Linear - RNL. Deduzimos equações, baseadas em uma função não linear, para a obtenção de critérios que garantam a convergência. Também fazemos um estudo da covariância do vetor peso em regime estacionário e determinamos equações que calculem o desajuste e o tempo de aprendizagem do processo adaptativo do algoritmo RNL. Apresentamos o algoritmo n~ao linear recursivo, que utiliza como critério a função "n = MP j=1 nP i =1n‚n¡i [ei]2jo, sendo M e n inteiros positivos. Foram feitas simulações com este algoritmo para validar a teoria apresentada e estudamos o comportamento da convergência do algoritmo RNL. O resultado mostrou que o algoritmo RNL possui uma rápida convergência para o mesmo desajuste quando comparado com o algoritmo RLS.
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Soares, Matheus Garcia. "Motor de indução linear bloqueado - obtenção da força desejada através de alimentação não senoidal". Universidade Federal de Uberlândia, 2012. https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/14534.
Texto completoResumen
Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoThe objective of this work is to apply a heuristic method to optimize the choice of parameters of unbalanced input voltages of a linear induction motor at low speeds.The mathematical model developed for the linear induction motor considers his linor blocked, aiming applications at low speeds. Applying a genetic algorithm program the magnitude of unbalance of the input voltage of the linear motor can be determine.The experimental results are compared satisfactorily with practical tests conducted with a prototype of the linear machine.
O objetivo deste trabalho é aplicar um método heurístico para otimizar a escolha dos parâmetros de desbalanceamento das tensões de entrada de um motor de indução linear em baixas velocidades. O modelo matemático desenvolvido para o motor de indução linear considera o seu linor bloqueado, visando aplicações em baixas velocidades. Através da aplicação de um programa de algoritmo genético é possível determinar a magnitude dos desbalanceamentos das tensões de entrada do motor linear. Os resultados experimentais obtidos são confrontados de forma satisfatória com os testes práticos realizados com um protótipo da máquina linear.
Mestre em Ciências
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Schuverdt, Maria Laura. "Metodos de lagrangiano aumentado com convergencia utilizando a condição de dependencia linear positiva constante". [s.n.], 2006. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/307475.
Texto completoResumen
Orientadores: Jose Mario Martinez, Roberto AndreaniTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica
Made available in DSpace on 2018-08-05T13:39:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Schuverdt_MariaLaura_D.pdf: 1606082 bytes, checksum: 6abf2c2c3c8ff70ce48c73fc1732d3c0 (MD5) Previous issue date: 2006
Resumo: Condições de qualificação são ferramentas úteis na análise de convergência de métodos de otimização. Neste trabalho provamos que a nova condição de dependência linear positiva constante (CPLD) é uma condição de qualificação e mostramos que ela é mais fraca que condições clássicas, como regularidade, Mangasarian- Fromovitz e posto constante. Além disso, apresentamos um algo ritmo de Lagrangiano aumentado para resolver problemas gerais de programação matemática com convergência utilizando a CPLD. O algo ritmo proposto é definido para resolver problemas com dois conjuntos de restrições: um, mais complexo, formado pelas restrições que são penalizadas e, outro, mais simples, pelas restrições que são satisfeitas por todos os iterados gerados no processo. O resultado de convergência global estabelece que se um ponto limite da seqüência gerada pelo algoritmo satisfaz a condição CPLD então esse ponto é um ponto estacionário do problema original. O resultado de convergência global obtido é mais forte que resultados de convergência para problemas mais específicos obtidos utilizando condições de qualificação mais fortes, como a regularidade. Indicamos também as hipóteses adequadas sob as quais obtemos limitação do parâmetro de penalidade. A confiabilidade do algo ritmo foi testada mediante uma exaustiva comparação com o algoritmo LANCELOT, mostrando que nosso método é mais robusto e eficiente. Além disso, e como aplicação do nosso algoritmo no caso em que restrições diferentes são incorporadas no problema, apresentamos a resolução de problemas de alocação nos quais existem muitas restrições não-lineares no conjunto complexo. Utilizando o método de Gradiente Projetado Espectral mostramos que problemas desse tipo com muitas variáveis e restrições são resolvidos de maneira eficiente num tempo razoável
Abstract: Contraint qualifications are useful tools in the convergence analysis of optimization methods. In this work we prove that the new constant positive linear dependence condition (CPLD) is a constraint qualification and we show that it is weaker than classic constraint qualifications, like the regularity, the Mangasarian-Fromovitz and the constant rank conditions. Moreover, we introduce an augmented Lagrangian algorithm for solving general nonlinear programming problems whose convergence result uses the CPLD condition. The proposed algorithm is developed for problems with two sets of constraints: a complex one, formed by the penalized constraints and a simple one, formed by the constraints that are verified for all the iterates generated along the process. The global convergence result establishes that if a limit point of the sequence generated by the algorithm satisfies the CPLD condition then this point is a stationary point of the original problem. Thus, the global convergence result is stronger than the previous results for more specific problems obtained using stronger constraint qualification, as the regularity. We also indicate suitable conditions under which we prove boundedness of the penalty parameter. The reliability of the approach was tested by means of an exhaustive comparison against LANCELOT, demonstrating that our method is more robust and efficient. Moreover, as an application of our algorithm when different constraints are incorporated, we introduce the resolution of Location Problems in which there exist many nonlinear constraints in the complex set. We show that, employing the Spectral Projected Gradient method for solving the subproblems, this class of problems with many variables and constraints is efficiently solved with moderate computational effort
Doutorado
Otimização
Doutor em Matemática Aplicada
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Silva, Ricardo Coelho. "Contribuições ao estudo de programação não-linear com incertezas". [s.n.], 2005. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/261703.
Texto completoResumen
Orientadores: Akebo Yamakami, Luiza Amalia Pinto CantãoDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação
Made available in DSpace on 2018-08-05T00:06:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Silva_RicardoCoelho_M.pdf: 524540 bytes, checksum: f7f63ffea96b8bbf8897b3c3f27fc427 (MD5) Previous issue date: 2005
Resumo: Neste trabalho foram desenvolvidos alguns métodos iterativos e algoritmos meta-heurísticos, adaptados de modelos clássicos, que solucionam problemas de programação não-linear com parâmetros fuzzy na função objetivo e no conjunto de restrições. Apresentamos aqui uma relação entre alguns destes métodos iterativos e uma abordagem diferenciada das restrições de igualdade com parâmetros fuzzy. Comprovamos a eficiência dos algoritmos propostos comparando os seus resultados com os encontrados na literatura
Abstract: In this work we develop some iterative methods and meta-heuristic algorithms that solve the nonlinear programming problems with uncertainties in the objective function and in the set of constraints. We derive a relation among some of this iterative methods and introduce a novel approach to the equality constraints with uncertainties. Selected examples from the literature are presented to validate the efficiency of the methods and algorithms addressed.
Mestrado
Telecomunicações e Telemática
Mestre em Engenharia Elétrica
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Bogue, Eduardo Theodoro 1990. "O problema da máxima interseção de k-subconjuntos". [s.n.], 2014. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/275507.
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Orientadores: Cid Carvalho de Souza, Eduardo Candido XavierDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação
Made available in DSpace on 2018-08-25T06:06:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Bogue_EduardoTheodoro_M.pdf: 1929433 bytes, checksum: 1c490811ba46f8482ede0d93da1163f8 (MD5) Previous issue date: 2014
Resumo: Neste projeto, nós estudamos o Problema da Máxima Interseção de k-Subconjuntos (kMIS). Dado um inteiro k, um conjunto base U e uma coleção S de subconjuntos de U, o problema kMIS consiste em selecior k subconjuntos distintos S1, S2, ... , Sk em S cujo tamanho da interseção de |S1 ? S2 ? ... ? Sk| seja máxima. Trata-se de um problema NP-difícil e difícil de ser aproximado que ocorre em aplicações de áreas como biologia computacional e privacidade de dados. Até o nosso conhecimento, nenhum método exato foi proposto para resolver este problema. Neste trabalho, introduzimos cinco formulações de programação linear inteira para o problema, sendo três baseadas no método de Branch-and-Bound e duas no método de Branch-and-Cut. Além disso, uma heurística gulosa e uma meta-heurística GRASP foram desenvolvidas com o intuito de gerar bons limitantes inferiores. A heurística GRASP desenvolvida foi capaz de encontrar soluções muito próximas da solução ótima. Ademais, introduzimos um método muito eficiente de pré-processamento para reduzir o tamanho da entrada. Experimentos computacionais foram realizados de forma a analisar o desempenho dos modelos de programação linear inteira em questão, demonstrando que os modelos baseados no método de Branch-and-Cut obtiveram melhores resultados
Abstract: In this project, we study the Maximum k-Subset Intersection problem (kMIS). Given an integer k, a ground set U and a collection S of subsets of U, the kMIS problem is to select k distinct subsets S1, S2, ... , Sk in S whose intersection size |S1 ? S2 ? ... ? Sk| is maximum. The kMIS problem is NP-hard and hard to approximate and occurs in areas of applications such as computational biology and data privacy. To the best of our knowledge, no exact method was proposed to solve this problem. In this work, we introduce five integer linear programming formulations for the problem, three using a simple Branch-and-Bound method and two using a Branch-and-Cut method. We also present a greedy heuristic and a metaheuristic GRASP developed in order to generate good lower bounds. The heuristic GRASP developed was able to find solutions very close to the optimal ones. Furthermore, we introduce a very efficient preprocessing procedure to reduce the size of the input. Computational experiments were performed in order to analyze the performance of the integer linear programming models in question, showing that the Branch-and-Cut models performed better
Mestrado
Ciência da Computação
Mestre em Ciência da Computação
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Bertoni, Fabiana Cristina. "Uma arquitetura neuro-genética para otimização não-linear restrita". Universidade de São Paulo, 2007. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-11122007-104053/.
Texto completoResumen
Os sistemas baseados em redes neurais artificiais e algoritmos genéticos oferecem um método alternativo para solucionar problemas relacionados à otimização de sistemas. Os algoritmos genéticos devem a sua popularidade à possibilidade de percorrer espaços de busca não-lineares e extensos. As redes neurais artificiais possuem altas taxas de processamento por utilizarem um número elevado de elementos processadores simples com alta conectividade entre si. Redes neurais com conexões realimentadas fornecem um modelo computacional capaz de resolver vários tipos de problemas de otimização, os quais consistem, geralmente, da otimização de uma função objetivo que pode estar sujeita ou não a um conjunto de restrições. Esta tese apresenta uma abordagem inovadora para resolver problemas de otimização não-linear restrita utilizando uma arquitetura neuro-genética. Mais especificamente, uma rede neural de Hopfield modificada é associada a um algoritmo genético visando garantir a convergência da rede em direção aos pontos de equilíbrio factíveis que representam as soluções para o problema de otimização não-linear restrita.Systems based on artificial neural networks and genetic algorithms are an alternative method for solving systems optimization problems. The genetic algorithms must its popularity to make possible cover nonlinear and extensive search spaces. Artificial neural networks have high processing rates due to the use of a massive number of simple processing elements and the high degree of connectivity between these elements. Neural networks with feedback connections provide a computing model capable of solving a large class of optimization problems, which refer to optimization of an objective function that can be subject to constraints. This thesis presents a novel approach for solving constrained nonlinear optimization problems using a neuro-genetic approach. More specifically, a modified Hopfield neural network is associated with a genetic algorithm in order to guarantee the convergence of the network to the equilibrium points, which represent feasible solutions for the constraint nonlinear optimization problem.
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Santos, Luiz Rafael dos 1981. "Escolha otimizada de parâmetros em métodos de pontos interiores para programação linear". [s.n.], 2014. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/306755.
Texto completoResumen
Orientadores: Aurelio Ribeiro Leite de Oliveira, Fernando da Rocha Villas-Bôas, Clóvis Perin FilhoTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica
Made available in DSpace on 2018-08-25T03:16:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Santos_LuizRafaeldos_D.pdf: 1892418 bytes, checksum: f636057b6014ba9f4fdbc0c69c99bdeb (MD5) Previous issue date: 2014
Resumo: Neste trabalho, propomos um método de pontos interiores do tipo preditor-corretor para programação linear em um contexto primal-dual, em que o próximo iterado será escolhido através de um subproblema de minimização de uma função de mérito polinomial a três variáveis: a primeira variável é o tamanho de passo, a segunda define a trajetória central e a última modela o peso que uma direção corretora deve ter. A minimização da função de mérito é feita sujeitando-a à restrições definidas por uma vizinhança da trajetória central que permite passos largos. Dessa maneira, combinamos diferentes direções, tais como preditora, corretora e de centralização com o objetivo de obter uma direção melhor. O método proposto generaliza grande parte dos métodos de pontos interiores preditores-corretores, a depender da escolha do valor das variáveis acima descritas. É feita, então uma análise de convergência do método proposto, considerando um ponto inicial que tem bom desempenho na prática, e que resulta em convergência linear dos iterados em complexidade polinomial. São feitos experimentos numéricos, utilizando o conjunto de testes Netlib, que mostram que essa abordagem é competitiva, quando comparada a implementações de pontos interiores bem estabelecidas como o PCx
Abstract: In this work we propose a predictor-corrector interior point method for linear programming in a primal-dual context, where the next iterate is chosen by the minimization of a polynomial merit function of three variables: the first one is the step length, the second one defines the central path and the last one models the weight that a corrector direction must have. The merit function minimization is performed by restricting it to constraints defined by a neighborhood of the central path that allows wide steps. In this framework, we combine different directions, such as the predictor, the corrector and the centering directions, with the aim of producing a better direction. The proposed method generalizes most of predictor-corrector interior point methods, depending on the choice of the variables described above. Convergence analysis of the method is carried out, considering an initial point that has a good practical performance, which results in Q-linear convergence of the iterates with polynomial complexity. Numerical experiments are made, using the Netlib test set, which show that this approach is competitive when compared to well established solvers, such as PCx
Doutorado
Matematica Aplicada
Doutor em Matemática Aplicada
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Crepaldi, Bruno Espinosa 1991. "Um algoritmo eficiente para o problema do posicionamento natural de antenas". [s.n.], 2014. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/275534.
Texto completoResumen
Orientadores: Cid Carvalho de Souza, Pedro Jussieu de RezendeDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação
Made available in DSpace on 2018-08-26T19:18:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Crepaldi_BrunoEspinosa_M.pdf: 13275684 bytes, checksum: aa236e6a56dd7ed5507276017c51b8fb (MD5) Previous issue date: 2014
Resumo: Considerado uma variação do problema da galeria de arte, o problema do posicionamento de antenas trata do posicionamento do menor número de antenas requerido para determinar se uma pessoa está dentro ou fora da galeria. Uma antena propaga uma chave única dentro de um ângulo específico de transmissão, de modo que o conjunto de chaves recebidas em um dado ponto do plano seja suficiente para decidir se ele pertence ou não ao polígono que representa a galeria. Para verificar esta propriedade de localização, uma fórmula Booleana deve ser produzida junto com o posicionamento de antenas. Dizemos que as antenas estão em posição natural se elas estão localizadas nos vértices ou nas arestas do polígono e transmitindo sinal no ângulo formado pelos lados deste último no ponto onde a antena está posicionada. O problema do posicionamento natural de antenas é NP-difícil. Nesta dissertação, apresentamos um algoritmo exato para resolvê-lo. Para tanto, propomos um modelo inicial de programação linear inteira para o problema que, ao ser computado por um resolvedor comercial, se mostrou capaz de encontrar soluções ótimas de instâncias correspondentes a polígonos com algumas dezenas de vértices. Em seguida, através de estudos de propriedades geométricas, são introduzidas várias melhorias no modelo matemático e também na forma de computá-lo. Como consequência desta pesquisa, desenvolvemos um algoritmo iterativo baseado em programação linear inteira com o qual conseguimos solucionar o problema para instâncias consideravelmente maiores. A eficiência do nosso algoritmo é certificada por resultados experimentais que compreendem as soluções ótimas de 720 instâncias de até 1000 vértices, incluindo polígono com buracos, as quais foram calculadas em menos de seis minutos em um computador desktop padrão
Abstract: Considered a variation of the art gallery problem, the wireless localization problem deals with the placement of the smallest number of broadcasting antennas required to determine if someone is inside or outside the gallery. Each antenna propagates a unique key within a certain antenna-specific angle of broadcast, so that the set of keys received at any given point is sufficient to determine whether that point is inside or outside the polygon that represents the gallery. To ascertain this localization property, a Boolean formula must be produced along with the placement of the antennas. We say that the antennas are in natural position if they are located at the vertices or the edges of the polygon and transmitting their signals in the angle formed by the sides of the polygon at the point where the antenna is positioned. The natural wireless localization problem is NP-hard. In this dissertation, we present an exact algorithm to solve it. To this end, we propose an initial integer linear programming model for the problem that, after being computed by a commercial solver, proved to be capable of finding optimal solutions for instances corresponding to polygons with tens of vertices. Then, through studies of geometric properties, several improvements are introduced in the mathematical model and also in the way of computing it. As a result of this research, we develop an iterative algorithm based on integer linear programming with which we can solve the problem for considerably larger instances. The efficiency of our algorithm is certified by experimental results comprising the solutions of 720 instances, including polygon with holes with up to 1000 vertices, in less than six minutes on a standard desktop computer
Mestrado
Ciência da Computação
Mestre em Ciência da Computação
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Bieleveld, Michel Jan Marinus. "Improving species distribution model quality with a parallel linear genetic programming-fuzzy algorithm". Universidade de São Paulo, 2016. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-26012017-113329/.
Texto completoResumen
Biodiversity, the variety of life on the planet, is declining due to climate change, population and species interactions and as the result f demographic and landscape dynamics. Integrated model-based assessments play a key role in understanding and exploring these complex dynamics and have proven use in conservation planning. Model-based assessments using Species Distribution Models constitute an efficient means of translating limited point data to distribution probability maps for current and future scenarios in support of conservation decision making. The aims of this doctoral study were to investigate; (1) the use of a hybrid genetic programming to build high quality models that handle noisy real-world presence and absence data, (2) the extension of this solution to exploit the parallelism inherent to genetic programming for fast scenario based decision making tasks, and (3) a conceptual framework to share models in the hope of enabling research synthesis. Subsequent to this, the quality of the method, evaluated with the true skill statistic, was examined with two case studies. The first with a dataset obtained by defining a virtual species, and the second with data extracted from the North American Breeding Bird Survey relating to mourning dove (Zenaida macroura). In these studies, the produced models effectively predicted the species distribution up to 30% of error rate both presence and absence samples. The parallel implementation based on a twenty-node c3.xlarge Amazon EC2 StarCluster showed a linear speedup due to the multiple-deme coarse-grained design. The hybrid fuzzy genetic programming algorithm generated under certain consitions during the case studies significantly better transferable models.Biodiversidade, a variedade de vida no planeta, está em declínio às alterações climáticas, mudanças nas interações das populações e espécies, bem como nas alterações demográficas e na dinâmica de paisagens. Avaliações integradas baseadas em modelo desempenham um papel fundamental na compreensão e na exploração destas dinâmicas complexas e tem o seu uso comprovado no planejamento de conservação da biodiversidade. Os objetivos deste estudo de doutorado foram investigar; (1) o uso de técnicas de programação genética e fuzzy para construir modelos de alta qualidade que lida com presença e ausência de dados ruidosos do mundo real, (2) a extensão desta solução para explorar o paralelismo inerente à programação genética para acelerar tomadas de decisão e (3) um framework conceitual para compartilhar modelos, na expectativa de permitir a síntese de pesquisa. Subsequentemente, a qualidade do método, avaliada com a true skill statistic, foi examinado com dois estudos de caso. O primeiro utilizou um conjunto de dados fictícios obtidos a partir da definição de uma espécie virtual, e o segundo utilizou dados de uma espécie de pomba (Zenaida macroura) obtidos do North American Breeding Bird Survey. Nestes estudos, os modelos foram capazes de predizer a distribuição das espécies maneira correta mesmo utilizando bases de dados com até 30% de erros nas amostras de presença e de ausência. A implementação paralela utilizando um cluster de vinte nós c3.xlarge Amazon EC2 StarCluster, mostrou uma aceleração linear devido ao arquitetura de múltiplos deme de granulação grossa. O algoritmo de programação genética e fuzzy gerada em determinadas condições durante os estudos de caso, foram significativamente melhores na transferência do que os algoritmos do BIOMOD.
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Passos, Alexandre Tachard 1986. "Combinatorial algorithms and linear programming for inference in natural language processing = Algoritmos combinatórios e de programação linear para inferência em processamento de linguagem natural". [s.n.], 2013. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/275609.
Texto completoResumen
Orientador: Jacques WainerTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação
Made available in DSpace on 2018-08-24T00:42:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Passos_AlexandreTachard_D.pdf: 2615030 bytes, checksum: 93841a46120b968f6da6c9aea28953b7 (MD5) Previous issue date: 2013
Resumo: Em processamento de linguagem natural, e em aprendizado de máquina em geral, é comum o uso de modelos gráficos probabilísticos (probabilistic graphical models). Embora estes modelos sejam muito convenientes, possibilitando a expressão de relações complexas entre várias variáveis que se deseja prever dado uma sentença ou um documento, algoritmos comuns de aprendizado e de previsão utilizando estes modelos são frequentemente ineficientes. Por isso têm-se explorado recentemente o uso de relaxações usando programação linear deste problema de inferência. Esta tese apresenta duas contribuições para a teoria e prática de relaxações de programação linear para inferência em modelos probabilísticos gráficos. Primeiro, apresentamos um novo algoritmo, baseado na técnica de geração de colunas (dual à técnica dos planos de corte) que acelera a execução do algoritmo de Viterbi, a técnica mais utilizada para inferência em modelos lineares. O algoritmo apresentado também se aplica em modelos que são árvores e em hipergrafos. Em segundo mostramos uma nova relaxação linear para o problema de inferência conjunta, quando se quer acoplar vários modelos, em cada qual inferência é eficiente, mas em cuja junção inferência é NP-completa. Esta tese propõe uma extensão à técnica de decomposição dual (dual decomposition) que permite além de juntar vários modelos a adição de fatores que tocam mais de um submodelo eficientemente
Abstract: In natural language processing, and in general machine learning, probabilistic graphical models (and more generally structured linear models) are commonly used. Although these models are convenient, allowing the expression of complex relationships between many random variables one wants to predict given a document or sentence, most learning and prediction algorithms for general models are inefficient. Hence there has recently been interest in using linear programming relaxations for the inference tasks necessary when learning or applying these models. This thesis presents two contributions to the theory and practice of linear programming relaxations for inference in structured linear models. First we present a new algorithm, based on column generation (a technique which is dual to the cutting planes method) to accelerate the Viterbi algorithm, the most popular exact inference technique for linear-chain graphical models. The method is also applicable to tree graphical models and hypergraph models. Then we present a new linear programming relaxation for the problem of joint inference, when one has many submodels and wants to predict using all of them at once. In general joint inference is NP-complete, but algorithms based on dual decomposition have proven to be efficiently applicable for the case when the joint model can be expressed as many separate models plus linear equality constraints. This thesis proposes an extension to dual decomposition which allows also the presence of factors which score parts that belong in different submodels, improving the expressivity of dual decomposition at no extra computational cost
Doutorado
Ciência da Computação
Doutor em Ciência da Computação
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Rettes, Julio Alberto Sibaja. "Robust algorithms for linear regression and locally linear embedding". reponame:Repositório Institucional da UFC, 2017. http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/22445.
Texto completoResumen
RETTES, Julio Alberto Sibaja. Robust algorithms for linear regression and locally linear embedding. 2017. 105 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação)- Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2017.Submitted by Weslayne Nunes de Sales (weslaynesales@ufc.br) on 2017-03-30T13:15:27Z No. of bitstreams: 1 2017_dis_rettesjas.pdf: 3569500 bytes, checksum: 46cedc2d9f96d0f58bcdfe3e0d975d78 (MD5)
Approved for entry into archive by Rocilda Sales (rocilda@ufc.br) on 2017-04-04T11:10:44Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_dis_rettesjas.pdf: 3569500 bytes, checksum: 46cedc2d9f96d0f58bcdfe3e0d975d78 (MD5)
Made available in DSpace on 2017-04-04T11:10:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_dis_rettesjas.pdf: 3569500 bytes, checksum: 46cedc2d9f96d0f58bcdfe3e0d975d78 (MD5) Previous issue date: 2017
Nowadays a very large quantity of data is flowing around our digital society. There is a growing interest in converting this large amount of data into valuable and useful information. Machine learning plays an essential role in the transformation of data into knowledge. However, the probability of outliers inside the data is too high to marginalize the importance of robust algorithms. To understand that, various models of outliers are studied. In this work, several robust estimators within the generalized linear model for regression framework are discussed and analyzed: namely, the M-Estimator, the S-Estimator, the MM-Estimator, the RANSAC and the Theil-Sen estimator. This choice is motivated by the necessity of examining algorithms with different working principles. In particular, the M-, S-, MM-Estimator are based on a modification of the least squares criterion, whereas the RANSAC is based on finding the smallest subset of points that guarantees a predefined model accuracy. The Theil Sen, on the other hand, uses the median of least square models to estimate. The performance of the estimators under a wide range of experimental conditions is compared and analyzed. In addition to the linear regression problem, the dimensionality reduction problem is considered. More specifically, the locally linear embedding, the principal component analysis and some robust approaches of them are treated. Motivated by giving some robustness to the LLE algorithm, the RALLE algorithm is proposed. Its main idea is to use different sizes of neighborhoods to construct the weights of the points; to achieve this, the RAPCA is executed in each set of neighbors and the risky points are discarded from the corresponding neighborhood. The performance of the LLE, the RLLE and the RALLE over some datasets is evaluated.
Na atualidade um grande volume de dados é produzido na nossa sociedade digital. Existe um crescente interesse em converter esses dados em informação útil e o aprendizado de máquinas tem um papel central nessa transformação de dados em conhecimento. Por outro lado, a probabilidade dos dados conterem outliers é muito alta para ignorar a importância dos algoritmos robustos. Para se familiarizar com isso, são estudados vários modelos de outliers. Neste trabalho, discutimos e analisamos vários estimadores robustos dentro do contexto dos modelos de regressão linear generalizados: são eles o M-Estimator, o S-Estimator, o MM-Estimator, o RANSAC e o Theil-Senestimator. A escolha dos estimadores é motivada pelo principio de explorar algoritmos com distintos conceitos de funcionamento. Em particular os estimadores M, S e MM são baseados na modificação do critério de minimização dos mínimos quadrados, enquanto que o RANSAC se fundamenta em achar o menor subconjunto que permita garantir uma acurácia predefinida ao modelo. Por outro lado o Theil-Sen usa a mediana de modelos obtidos usando mínimos quadradosno processo de estimação. O desempenho dos estimadores em uma ampla gama de condições experimentais é comparado e analisado. Além do problema de regressão linear, considera-se o problema de redução da dimensionalidade. Especificamente, são tratados o Locally Linear Embedding, o Principal ComponentAnalysis e outras abordagens robustas destes. É proposto um método denominado RALLE com a motivação de prover de robustez ao algoritmo de LLE. A ideia principal é usar vizinhanças de tamanhos variáveis para construir os pesos dos pontos; para fazer isto possível, o RAPCA é executado em cada grupo de vizinhos e os pontos sob risco são descartados da vizinhança correspondente. É feita uma avaliação do desempenho do LLE, do RLLE e do RALLE sobre algumas bases de dados.
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Pedroso, Lucas Garcia. "Sobre o desempenho de metodos de busca direta para minimização irrestrita". [s.n.], 2005. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/306047.
Texto completoResumen
Orientador: Maria Aparecida Diniz EhrhardtDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica
Made available in DSpace on 2018-08-04T02:58:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pedroso_LucasGarcia_M.pdf: 616441 bytes, checksum: b314a810dc572cc94a90a6a4f92121b5 (MD5) Previous issue date: 2005
Resumo: Neste trabalho, voltamos nossa atenção para estratégias de busca direta, que são métodos de minimização que não fazem uso de derivadas ou de suas aproximações. Abordamos um algoritmo proposto por Lucidi e Sciandrone para problemas irrestritos, que usa um critério de decréscimo suficiente para garantir convergência global, no sentido que todo ponto de acumulação da seqüência de aproximações para o minimizador é um ponto estacionário do problema. Tal algoritmo mescla dois diferentes tipos de métodos de busca direta, a saber, busca linear e busca padrão, com o propósito de aproveitar as vantagens de cada estratégia. Motivados pelos interessantes resultados teóricos deste trabalho, realizamos alguns testes computacionais, especialmente em problemas clássicos de minimização irrestrita
Mestrado
Otimização
Mestre em Matemática Aplicada
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Ciappina, Jussara Rodrigues. "Sobre um metodo de busca direta sem derivada, com decrescimo fortalecido". [s.n.], 2008. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/306667.
Texto completoResumen
Orientador: Vera Lucia da Rocha LopesDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica
Made available in DSpace on 2018-08-10T13:27:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ciappina_JussaraRodrigues_M.pdf: 1299723 bytes, checksum: 473913fb8e57df7b80d0615902c1f967 (MD5) Previous issue date: 2008
Resumo: Neste trabalho, tratamos de métodos de busca direta para minimização irrestrita de uma função de n variáveis a valores reais. Alem de serem derivative-free, métodos que não calculam derivadas, os métodos de busca direta não fazem uso de aproximações das derivadas nem do valor explicito da função nas suas operações. Nesta classe, abordamos um método baseado no simplex proposto por Paul Tseng em 1999, conhecido por método FDSS (Fortified-Descent Simplicial Search Method). Esse algoritmo usa o critério do decréscimo fortalecido e também impõe que os ângulos internos dos simplex-testes sejam maiores que uma constante positiva, para garantir resultados de convergência. Realizamos testes computacionais em problemas clássicos de minimização irrestrita e especialmente em funções diferenciáveis estritamente convexas para as quais o método de Nelder-Mead falha, quando s¿ao feitas escolhas particulares para o simplex inicial
Abstract. In this work we deal with direct search methods for the unconstrained minimization of functions from Rn to R (f : Rn 7- R). Besides being derivative free, these methods do not use approximations of the derivatives of the function and they do not use the function values in their operations. In this class, we study a method based on the simplex, proposed by Paul Tseng in 1999. His method is know as FDSS (Fortified-Descent Simplicial Search Method). This algorithm uses the fortified-descent criterion and also imposes a lower positive bound for the angles of the simplex tests, in order to have convergence results. We present computational tests made with several problems of the classical literature and specifically with differentiable strictly convex functions for which the Nelder-Mead method does not converge for some particular choices of the initial simplex
Mestrado
Otimização Matematica
Mestre em Matemática Aplicada
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Silva, Iara da Cunha Ribeiro da 1983. "Estudo e implementação dos metodos da lagrangeana aumentada e da barreira modificada". [s.n.], 2008. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/261966.
Texto completoResumen
Orientador: Anesio dos Santos JuniorDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação
Made available in DSpace on 2018-08-11T13:42:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Silva_IaradaCunhaRibeiroda_M.pdf: 1219797 bytes, checksum: 9f6047616d431b1e310c48a01c58b2e9 (MD5) Previous issue date: 2008
Resumo: Neste trabalho analisamos e comparamos extensões dos métodos clássicos de penalidades: métodos da Lagrangeana aumentada e da barreira logarítmica modificada. As penalidades podem ser classificadas como externa e interna ou também por penalidade e barreira. Os métodos de penalidade externa geram seqüências de soluções infactíveis e de penalidade interna seqüências de soluções factíveis. O método da Lagrangeana aumentada é uma combinação dos métodos de penalidade quadrática e dual Lagrange. Já o método da barreira modificada combina o método de barreira logarítmica com o método dual Lagrange. A estrutura desses métodos é bastante similar, ambos geram pontos factíveis e infactíveis. Esses métodos foram aplicados a problemas não-lineares com restrições de desigualdade e o desempenho dos algo ritmos implementados é discutido neste trabalho.Palavras-chave: método de penalidade, método de barreira, método da Lagrangeana aumentada, método da barreira Ioga rítmica modificada
Abstract: In this work we analyze and compare extensions of traditional penalty methods: augmented Lagrangian and modified logarithmic barrier methods. The penalties may be classified as external and internal or penalty and barrier. The externa I penaJty method generates a sequence of unfeasible solutions and the internal penalty method produces a sequence of feasible solutions. The augmented Lagrangian method is a combination of quadratic penalty and Lagrange dual methods. Already the modified barrier method combines the logarithmic penalty and Lagrange dual methods. The structure of these methods is very similar, both generate feasible a'nd unfeasible points. These me_th~~s have been applied to nonlinear problems with inequality restrictions and the performance of algorithms implemented is discussed in this work. Keywords: penalty method, barrier method, augmented Lagrangian method, modified logarithmic barrier method
Mestrado
Energia Eletrica
Mestre em Engenharia Elétrica
27
Lewis, Kemper E. "The adaptive linear programming algorithm : facilitating robust design". Thesis, Georgia Institute of Technology, 1994. http://hdl.handle.net/1853/15949.
Texto completo
28
Castillo, Ileana. "Some properties of the affine scaling algorithm". Diss., Georgia Institute of Technology, 1996. http://hdl.handle.net/1853/25459.
Texto completo
29
Vignatti, André Luís. "Aproximação e compartilhamento de custos em projeto de redes". [s.n.], 2006. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/276228.
Texto completoResumen
Orientador: Flavio Keidi MiyazawaDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação
Made available in DSpace on 2018-08-09T00:31:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Vignatti_AndreLuis_M.pdf: 1110014 bytes, checksum: 4a8c19589a3914eb255c6938623be094 (MD5) Previous issue date: 2006
Resumo: Neste trabalho estudamos a interação entre duas áreas: otimização combinatória e compartilhamento de custos (cost-sharing), que é a arte de dividir os custos associados a construção e manutenção de uma solução a qual um grupo de usuários é beneficiado. Apresentamos algoritmos para problemas de projeto de redes, tendo como objetivo principal os problemas ¿Connected Facility Location¿ e ¿Rent-or-Buy¿. Estes dois problemas são NP-difíceis, pois têm como caso particular o problema da arvore mínima de Steiner, que tambem é NP-dificil. Na primeira parte do trabalho, temos a seguinte questão como motivação: ¿Como projetar uma boa rede, ou seja, uma rede que satisfaça todas as propriedades do problema e ao mesmo tempo minimize o custo de construção desta rede?¿ 'E nesta parte que os algoritmos de aproximação entram em ação. Uma vez que esse custo for determinado, na segunda parte do trabalho, uma outra questão surge: ¿Como dividir esse custo entre todos os usuários que participam da rede de uma maneira ¿justa¿? Nesta parte, usaremos o compartilhamento de custos juntamente com as tecnicas de algoritmos de aproximação para responder a essa questão
Abstract: We consider the interplay of two areas: combinatorial optimization and cost-sharing in network design problems. In the first, we are interested to find a solution with small cost. In the second we would like to share the solution cost between its users. We present algorithms for the problems ¿Connected Facility Location¿ and ¿Rent-or-Buy¿. These two problems are NP-hard, since they have as a particular case the minimum Steiner tree problem, which is a known NP-hard problem. In the first part of this work, we have the following question as motivation: ¿how to design a good network, i.e., one that satisfies all problem requirements and minimize the overall network construction cost?¿ In this part, approximation algorithms takes action. Once this cost is determinated, in the second part of the work, another question arises: ¿How to distribute this cost among all users that participate in the network in a ¿fair¿ way? In this part, we will use cost-sharing together with approximation algorithms techniques to answer this question
Mestrado
Teoria da Computação
Mestre em Ciência da Computação
30
Hall, Steven Ray. "A failure detection algorithm for linear dynamic systems". Thesis, Massachusetts Institute of Technology, 1985. http://hdl.handle.net/1721.1/15213.
Texto completoResumen
Thesis (Sc.D.)--Massachusetts Institute of Technology, Dept. of Aeronautics and Astronautics, 1985.MICROFICHE COPY AVAILABLE IN ARCHIVES AND AERO.
Vita.
Bibliography: leaves 312-316.
by Steven Ray Hall.
Sc.D.
31
Silva, Daniele Alencar Fabrício da y 0. "Um algoritmo de busca linear para otimização irrestrita". Universidade Federal do Amazonas, 2016. http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6199.
Texto completoResumen
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Dissertação_Daniele A. F. Silva.pdf: 1378175 bytes, checksum: 8dfe0d31351466e795bb26e262eb8780 (MD5)Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2018-03-02T15:55:00Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação_Daniele A. F. Silva.pdf: 1378175 bytes, checksum: 8dfe0d31351466e795bb26e262eb8780 (MD5)
Made available in DSpace on 2018-03-02T15:55:00Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação_Daniele A. F. Silva.pdf: 1378175 bytes, checksum: 8dfe0d31351466e795bb26e262eb8780 (MD5) Previous issue date: 2016-11-04
CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
This work presents a linear search algorithm for unconstrained optimization problems proposed by Gonglin Yuan, Sha Lu Wei and Zengxi [1], called here by Algorithm GSZ. This algorithm is designed from the perspective of inheriting the simplicity and low computational cost of the conjugate gradient method. n this context, a detailed proof of the global convergence analysis for functions not necessarily convex is presented. We also emphasize the achievement of the linear convergence rate for the case where the function is strongly Convex.
Neste trabalho apresentamos um algoritmo de busca linear para problemas de otimização irrestrita proposto por Gonglin Yuan, Sha Lu e Zengxi Wei [1], denominado aqui por Algoritmo GSZ. Este algoritimo é concebido sob a perspectiva de herdar a simplicidade e o baixo custo computacional do método do gradiente conjugado. Neste contexto, uma prova detalhada da análise de convergência global para funções não necessariamente convexas é apresentada. Ressaltamos ainda a obtenção da taxa de convergência linear para o caso em que a função é fortemente convexa.
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Li, Zhentao. "Tree decompositions and linear time algorithms". Thesis, McGill University, 2012. http://digitool.Library.McGill.CA:80/R/?func=dbin-jump-full&object_id=107654.
Texto completoResumen
This thesis concerns tree decompositions. Trees are one of the simplest and most well understood class of graphs. A tree decomposition of a graph improves our understanding of the graph in a similar way. For example, as a consequence of Robertson and Seymour's groundbreaking work in the theory of graph minors, there are linear time algorithms for NP-hard problem on graphs that admit a tree decomposition of a certain type. We classify existing tree decompositions and examine what makes a tree decomposition unique.The first result of this thesis is a linear time algorithm for building a tree decomposition for the class of graphs that exclude K5 as a minor. The second result is a significant modification to this algorithm which results in a linear time algorithm to construct the tree decomposition for graphs which exclude a special set of paths. These are vertex disjoint paths between two pairs of input vertices (s_1, t_1), (s_2, t_2), one from s_1 to t_1 and the other from s_2 to t_2.We then use these tree decompositions to improve the running time of existing algorithms and extend the allowed input of other algorithms from planar graphs to graphs that exclude K_5 as a minor.Cette thèse traite de décompositions arborescentes. Les arbres font partie des classes de graphes les mieux comprises. La décomposition arborescente d'un graphe améliore notre compréhension de ce dernier. Par exemple, grâce aux travaux de Robertson et Seymour sur les mineurs d'un graphe, nous savons qu'il existe, pour des problèmes qui sont en général NP-difficiles, un algorithme linéaire pour les graphes admettant une certaine décomposition arborescente. Nous classons les décompositions arborescentes connues et déterminons les propiétés qui rendent cette décomposition unique.Comme premier résultat, nous donnons un algorithme linéaire pour construire une décomposition arborescente d'un graphe sans mineur du graphe complet K_5. Notre deuxième resultat repose sur une modification de cet algorithme afin d'obtenir un autre algorithme linéaire. Ce dernier permet la construction d'une décomposition arborescente d'un graphe qui ne contient pas deux chemins à sommets disjoints entre deux paires de sommets données (s_1, t_1) et (s_2, t_2).Nous utilisons ces deux décompositions pour améliorer le temps de calcul des algorithmes existants et modifions des algorithmes pour graphes planaires pour leur permettre de prendre comme donnée des graphes sans mineur K_5.
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Lee, Richard. "3D non-linear image restoration algorithms". Thesis, University of East Anglia, 1996. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.338227.
Texto completo
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TORTORELLI, MARCUS MAGNO FERNANDES. "CENTRAL PATH ALGORITHMS FOR LINEAR PROGRAMMING". PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO, 1991. http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=9405@1.
Texto completoResumen
Neste trabalho estudamos os algoritmos de Pontos Interiores para programação Linear. Publicados após o Algoritmo de Karmarkar. Que seguem, de algum modo, a Trajetória Central. São considerados tanto algoritmos Primais quanto Primais-Duais e também verificadas a eficácia da aplicação da metodologia de busca bidirecional. Estes métodos foram implementados e testados resolvendo um conjunto de problemas gerados aleatoriamente. Através da comparação dos resultados analisamos o desempenho das diferentes metodologias.We study here the Interior Points Algorithms for Linear Programming, developed after Karmarkar s Algorithm, which follow the Central Path. Both Primal and Primal-dual Algorithms are considered and also the efficiency of applying a bidirecional Search procedure is verified. These methods were implemented and tested solving a set of randomly generated problems. Comparing these results we analyze the performance of the methodologies.
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Yodpinyanee, Anak. "Sub-linear algorithms for graph problems". Thesis, Massachusetts Institute of Technology, 2018. http://hdl.handle.net/1721.1/120411.
Texto completoResumen
Thesis: Ph. D., Massachusetts Institute of Technology, Department of Electrical Engineering and Computer Science, 2018.Cataloged from PDF version of thesis.
Includes bibliographical references (pages 189-199).
In the face of massive data sets, classical algorithmic models, where the algorithm reads the entire input, performs a full computation, then reports the entire output, are rendered infeasible. To handle these data sets, alternative algorithmic models are suggested to solve problems under the restricted, namely sub-linear, resources such as time, memory or randomness. This thesis aims at addressing these limitations on graph problems and combinatorial optimization problems through a number of different models. First, we consider the graph spanner problem in the local computation algorithm (LCA) model. A graph spanner is a subgraph of the input graph that preserves all pairwise distances up to a small multiplicative stretch. Given a query edge from the input graph, the LCA explores a sub-linear portion of the input graph, then decides whether to include this edge in its spanner or not - the answers to all edge queries constitute the output of the LCA. We provide the first LCA constructions for 3 and 5-spanners of general graphs with almost optimal trade-offs between spanner sizes and stretches, and for fixed-stretch spanners of low maximum-degree graphs. Next, we study the set cover problem in the oracle access model. The algorithm accesses a sub-linear portion of the input set system by probing for elements in a set, and for sets containing an element, then computes an approximate minimum set cover: a collection of an approximately-minimum number of sets whose union includes all elements. We provide probe-efficient algorithms for set cover, and complement our results with almost tight lower bound constructions. We further extend our study to the LP-relaxation variants and to the streaming setting, obtaining the first streaming results for the fractional set cover problem. Lastly, we design local-access generators for a collection of fundamental random graph models. We demonstrate how to generate graphs according to the desired probability distribution in an on-the-fly fashion. Our algorithms receive probes about arbitrary parts of the input graph, then construct just enough of the graph to answer these probes, using only polylogarithmic time, additional space and random bits per probe. We also provide the first implementation of random neighbor probes, which is a basic algorithmic building block with applications in various huge graph models.
by Anak Yodpinyanee.
Ph. D.
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Fernandes, Jéssica Pillon Torralba 1985. "Pré-despacho de usinas hidrelétricas = implementação com algoritmos genéticos". [s.n.], 2011. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/264524.
Texto completoResumen
Orientador: Paulo de Barros CorreiaDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica
Made available in DSpace on 2018-08-17T15:00:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Fernandes_JessicaPillonTorralba_M.pdf: 4647228 bytes, checksum: e46a85d1f8f415429fb623b7f6feeee1 (MD5) Previous issue date: 2011
Resumo: Esta dissertação de mestrado tem por objetivo apresentar e implementar um modelo de otimização da operação diária das usinas hidrelétricas do Médio São Francisco. O estudo considera oito usinas do sistema - Sobradinho, Luiz Gonzaga, Apolônio Sales, Paulo Afonso I, II, III e IV e Xingó - pertencentes à Companhia Hidro Elétrica do São Francisco. Seu objetivo é maximizar eficiência de geração das usinas e minimizar o número de partidas e paradas de suas unidades eradoras, simultaneamente. A técnica de resolução é feita em duas etapas, sendo que a Etapa 1 determina quanto cada usina deve gerar a cada intervalo de tempo, e a Etapa 2 determina o número de unidades geradoras em operação e a carga de uma usina específica. A formulação matemática do problema proposto é de natureza não linear inteira mista e, para solucionar o modelo foram utilizadas técnicas de Computação evolutiva, em específico os Algoritmos genéticos, e de Programação linear. Esta metodologia foi desenvolvida com dois programas computacionais, ambos comerciais sendo um software com linguagem de programação de quarta geração. Um dos programas foi utilizado para a interface, enquanto no de quarta geração, o modelo de otimização foi implementado. A solução obtida aumenta a eficiência em relação ao despacho atual e em relação as restrições operativas usuais. A aplicabilidade deste modelo pode ser utilizada na otimização de outras usinas em cascata
Abstract: This dissertation aims to presents and implement an optimization model for daily operation of Middle São Francisco River hydroeletric system. The study considers eight power plants - Sobradinho, Luiz Gonzaga, Apolônio Sales, Paulo Afonso I, II, III, IV e Xingó - witch belongs to the São Francisco Hydroeletric Company. Its objective is to maximize the power plant efficiency and, simultaneously, to minimize the number of startups and shutdowns of generating units. The technique of resolution is made in two steps: Step 1 determines the load allocated to each power plant at each hour; Step 2 defines the number of generating units in operation and the load of particular power plant. The mathematical formulation is non-linear mixed integer programs and solved with a Genetic Algorithm (GA) approad, and Linear Programming . This model was implemented with two computation programs, One a commercial optimization solver, and a in house GA solver coded with a programming language of fourth generation. One of the programs was used to interface, while the fourth generation, the optimization model was implemented. This solution increases effi- ciency in relation to the actual dispatch and for the usual operational restrictions. The applicability of this model can be used for the optimization of other plants in cascade
Mestrado
Planejamento de Sistemas Energeticos
Mestre em Planejamento de Sistemas Energéticos
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Camargo, Vera Lúcia Vieira de [UNESP]. "Algoritmo genético especializado aplicado ao planejamento da expansão de sistemas de distribuição de energia elétrica". Universidade Estadual Paulista (UNESP), 2014. http://hdl.handle.net/11449/111131.
Texto completoResumen
Made available in DSpace on 2014-12-02T11:16:56Z (GMT). No. of bitstreams: 0
Previous issue date: 2014-06-13Bitstream added on 2014-12-02T11:20:51Z : No. of bitstreams: 1
000800344.pdf: 1467848 bytes, checksum: bed6e5254eaa17afc7a565b510102de4 (MD5)No presente trabalho foi proposto o desenvolvimento de uma técnica de solução para resolver o problema de planejamento de expansão do sistema de distribuição de energia elétrica (PSDEE) modelado como um problema de programação não linear inteiro misto (PNLIM) mono-objetivo e multiestágio (dinâmico), com o objetivo de encontrar um plano de expansão do sistema de distribuição de energia elétrica com custos de investimentos e de operação mínimos sujeitos a restrições físicas e operacionais e restrições que estabelecem os limites dos indicadores de continuidade DIC, FIC, DEC e FEC. A função objetivo do modelo é igual ao valor presente líquido dos custos com construção e/ou recondutoramento de circuitos, com construção e/ou ampliação de subestações, com perdas resistivas anuais e com operação das subestações. Para atingir o objetivo proposto foi desenvolvido um algoritmo genético especializado, adaptado da proposta de Chu-Beasley em conjunto com técnicas heurísticas especializadas para resolver o problema de PSDEE. Para avaliar a viabilidade e flexibilidade da proposta foram testados sistemas da literatura, que foram organizadas em três etapas com objetivos distintos: na primeira foi realizado o planejamento estático considerando somente as restrições operacionais do sistema (sistemas de 23 e 136 barras); na segunda o planejamento multiestágio dinâmico considerando as mesmas restrições da etapa anterior (sistemas de 54 e 417 barras) e a terceira o planejamento multiestágio dinâmico considerando tanto as restrições operacionais como as relacionadas com a confiabilidade do sistema (sistema de 27 barras). Pelos resultados obtidos o algoritmo mostrou-se eficiente e versátil, pois dos sistemas que foram possíveis estabelecer uma comparação, o algoritmo conseguiu encontrar resultado melhor (para o sistema de 54 barras), igual (para os sistemas de 23 e 136 ...
In this paper, it was proposed the development of a solution technique to solve the expansion planning problem of electricity distribution system (PEDS) modeled as a problem of mixed integer nonlinear programming (MINP) mono-objective and multi-stage (dynamic), with the goal to find an expansion plan from electricity distribution system with minimum investment costs and operation subject to physical and operational constraints and restrictions that establish the limits of continuity indicators DIC, FIC, DEC and FEC . The model objective function is equal to the costs present value net with construction and/ or reconductoring of circuits with construction and/or substations expansion with annual resistive losses and with substations operation. In order to achieve the objective proposed a specialized genetic algorithm adapted by Chu-Beasley was developed in conjunction with specialized heuristics techniques to solve the problem of PEDS. To assess the feasibility and flexibility of proposed literature, systems which they were tested organized in three stages with different goals: the first it was performed the static planning considering only the system operating constraints (systems 23 and 136 bus); the second it was performed the dynamic multistage planning considering the same restrictions from the previous stage (systems 54 and 417 bus) and the third it was performed the dynamic multistage planning considering as much operating restrictions as related to reliability of system (system 27 bus). According to the results, the algorithm was efficient and versatile because of the systems that were possible to reach a comparison, the algorithm was able to find best result (for system 54 bus) equal (for systems 23 and 136 bus) and next to system of 417 bus
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Camargo, Vera Lúcia Vieira de. "Algoritmo genético especializado aplicado ao planejamento da expansão de sistemas de distribuição de energia elétrica /". Ilha Solteira, 2014. http://hdl.handle.net/11449/111131.
Texto completoResumen
Orientador: Rubén Augusto Romero LázaroCo-orientador: Marina Lavorato de Oliveira
Banca: José Roberto Sanches Mantovani
Banca: John Fredy Franco Baquero
Banca: Roberto Cayetano Lotero
Banca: Carlos Roberto Mendonça da Rocha
Resumo: No presente trabalho foi proposto o desenvolvimento de uma técnica de solução para resolver o problema de planejamento de expansão do sistema de distribuição de energia elétrica (PSDEE) modelado como um problema de programação não linear inteiro misto (PNLIM) mono-objetivo e multiestágio (dinâmico), com o objetivo de encontrar um plano de expansão do sistema de distribuição de energia elétrica com custos de investimentos e de operação mínimos sujeitos a restrições físicas e operacionais e restrições que estabelecem os limites dos indicadores de continuidade DIC, FIC, DEC e FEC. A função objetivo do modelo é igual ao valor presente líquido dos custos com construção e/ou recondutoramento de circuitos, com construção e/ou ampliação de subestações, com perdas resistivas anuais e com operação das subestações. Para atingir o objetivo proposto foi desenvolvido um algoritmo genético especializado, adaptado da proposta de Chu-Beasley em conjunto com técnicas heurísticas especializadas para resolver o problema de PSDEE. Para avaliar a viabilidade e flexibilidade da proposta foram testados sistemas da literatura, que foram organizadas em três etapas com objetivos distintos: na primeira foi realizado o planejamento estático considerando somente as restrições operacionais do sistema (sistemas de 23 e 136 barras); na segunda o planejamento multiestágio dinâmico considerando as mesmas restrições da etapa anterior (sistemas de 54 e 417 barras) e a terceira o planejamento multiestágio dinâmico considerando tanto as restrições operacionais como as relacionadas com a confiabilidade do sistema (sistema de 27 barras). Pelos resultados obtidos o algoritmo mostrou-se eficiente e versátil, pois dos sistemas que foram possíveis estabelecer uma comparação, o algoritmo conseguiu encontrar resultado melhor (para o sistema de 54 barras), igual (para os sistemas de 23 e 136 ...
Abstract: In this paper, it was proposed the development of a solution technique to solve the expansion planning problem of electricity distribution system (PEDS) modeled as a problem of mixed integer nonlinear programming (MINP) mono-objective and multi-stage (dynamic), with the goal to find an expansion plan from electricity distribution system with minimum investment costs and operation subject to physical and operational constraints and restrictions that establish the limits of continuity indicators DIC, FIC, DEC and FEC . The model objective function is equal to the costs present value net with construction and/ or reconductoring of circuits with construction and/or substations expansion with annual resistive losses and with substations operation. In order to achieve the objective proposed a specialized genetic algorithm adapted by Chu-Beasley was developed in conjunction with specialized heuristics techniques to solve the problem of PEDS. To assess the feasibility and flexibility of proposed literature, systems which they were tested organized in three stages with different goals: the first it was performed the static planning considering only the system operating constraints (systems 23 and 136 bus); the second it was performed the dynamic multistage planning considering the same restrictions from the previous stage (systems 54 and 417 bus) and the third it was performed the dynamic multistage planning considering as much operating restrictions as related to reliability of system (system 27 bus). According to the results, the algorithm was efficient and versatile because of the systems that were possible to reach a comparison, the algorithm was able to find best result (for system 54 bus) equal (for systems 23 and 136 bus) and next to system of 417 bus
Doutor
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Zhao, Jianmin. "Optimal Clustering: Genetic Constrained K-Means and Linear Programming Algorithms". VCU Scholars Compass, 2006. http://hdl.handle.net/10156/1583.
Texto completo
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Brenčys, Liutauras. "Puasono lygties sprendimas naudojantis šaltinio apibendrintomis hiperbolinės funkcijomis". Master's thesis, Lithuanian Academic Libraries Network (LABT), 2011. http://vddb.laba.lt/obj/LT-eLABa-0001:E.02~2011~D_20110804_100133-71588.
Texto completoResumen
Sudarytas Puasono lygties sprendimo per „rutuliukų“ potencialus algoritmas. Šiuo metodu Puasono lygties sprendimo uždavinys suvedamas į tiesinių algebrinių lygčių sistemos sprendimą. Sudaryta ir išbandyta matematiniu paketu MATHCAD to sprendimo programa. Palyginti gauti sprendiniai su tais, kurie gaunami analiziškai, įvertintas gautų sprendinių tikslumas. Šį sprendimo būdą galima panaudoti realiems fizikiniams potencialams paskaičiuoti, turint galvoje realų potencialą su kuriuo realūs krūviai.It consists of Poisson equation solution in the "ball" potential algorithm. In this method the Poisson equation, the decision problem are reduced to linear algebraic equations system solution. Created and tested a mathematical package MATHCAD program for that decision. Compared to solutions with those obtained analytically, estimated to obtain accurate solutions. This solution can be used to calculate the real physical potentials, given the real potential of the real workloads.
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Pinheiro, Tibério Magalhães. "Estudo da operação otimizada de um sistema de reservatórios considerando a evaporação através de algoritmo genético híbrido". Universidade de São Paulo, 2003. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18138/tde-18112016-161124/.
Texto completoResumen
Os problemas de escassez hídrica enfrentados pela região Nordeste do Brasil ocorrem, principalmente, devido às condições climáticas, caracterizadas pela má distribuição das chuvas tanto temporalmente - a maior parte da precipitação anual se concentra em poucos meses - quanto espacialmente. A alta taxa de evaporação da região e a estrutura geológica do solo, predominantemente cristalino, são fatores que contribuem para agravar o problema. Fica evidenciada, portanto, a necessidade de a operação dos sistemas de recursos hídricos ser otimizada, propiciando assim, o seu melhor aproveitamento, com o menor custo para a sociedade. O presente trabalho estuda a operação otimizada dos reservatórios que abastecem a região metropolitana de Fortaleza, no Estado do Ceará, considerando a evaporação. O problema foi tratado através de um procedimento híbrido, proposto recentemente, de algoritmo genético e programação linear. O método permitiu que regras operacionais fossem extraídas sem a necessidade de fixá-las a priori, considerando diferentes condições de importe hídrico e possibilidades hidrológicas para evidenciar a robustez do método.The problems of water shortage in the Northeast area of Brazil, are mainly due to the weather conditions, characterized by scattered rainfall depending upon the time of the year - the highest annual precipitation is concentrated in a few months - as well as the location. Very high evaporation rates in the region and the geological structure of the soil, mainly of crystalline origin, are factors that worsen shortage of water. Thus, there need for optimal operation of water resources systems, so as to obtain highest benefit at low costs for the society. The present study performs optimized operation of the Fortaleza (Ceará) metropolitan area water supply reservoirs with special attention to water losses by evaporation. The problem has been handled through a recently proposed hybrid procedure, genetic algorithm and linear programming. The method permitted extraction of operational rules without having to hypothesize their structure \"a priori\". Further, it was applied to Fortaleza water supply under different hydrologic conditions and those of inter-basin water transfers to verify the strength of the method employed.
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Olofsson, Emil. "Improved algorithm for weighted matching of employees". Thesis, Linköpings universitet, Databas och informationsteknik, 2015. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-122763.
Texto completoResumen
This report gives the reader a detailed description of a computer engineering master thesis work done at the company Netlight Consulting AB. Netlight Consulting AB is a growing IT consulting company based in Stockholm with offices in major cities across Europe. One of their key success factors is their focus on personal and professional development amongst all employees. An essential part of this development program consist of reoccurring evaluation periods, where every employee receives written constructive feedback from some of their co-workers. This thesis’ focus lies in improving the algorithm that organizes which employee should evaluate who. The original algorithm turned out to harbor a number of flaws, e.g. it was not always able to deliver a satisfactory matching where every participant received the minimum number of evaluations. In this thesis a new matching algorithm has been implemented that is platform independent and that facilitates future modifications with accessible source code written in Java. The input data for the matching algorithm, i.e. the set of all potential evaluation pairs, is of importance to obtain satisfactory matching results. The number of potential evaluation pairs determines the number of possible matching combinations, which in turn increases the probability to find a satisfactory matching. In this thesis the input data has been extended by utilizing a data mining technique known as SONAR. Two different data mining sources were evaluated, and one of them is shown to extend the number of potential evaluation pairs in the matching input by 20%. Finally, a new feature to support assignment of different evaluation sizes was added to the matching algorithm.
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Santos, Rita Filomena Alves dos. "Modificação de um algoritmo para resolver problemas de quadrados minimos não lineares". [s.n.], 1989. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/307451.
Texto completoResumen
Orientador: Jose Mario MartinezDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Científica
Made available in DSpace on 2018-07-16T15:26:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Santos_RitaFilomenaAlvesdos_M.pdf: 978640 bytes, checksum: 2e2df1568dc14b0909895f5db851f895 (MD5) Previous issue date: 1989
Resumo: Não informado.
Abstract: Not informed.
Mestrado
Mestre em Matemática Aplicada
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Chu, Yijing y 褚轶景. "Resursive local estimation: algorithm, performance and applications". Thesis, The University of Hong Kong (Pokfulam, Hong Kong), 2012. http://hub.hku.hk/bib/B49799320.
Texto completoResumen
Adaptive filters are frequently employed in many applications, such as, system identification, adaptive echo cancellation (AEC), active noise control (ANC), adaptive beamforming, speech signal processing and other related problems, in which the statistic of the underlying signals is either unknown a priori, or slowly-varying.
Given the observed signals under study, we shall consider, in this dissertation, the time-varying linear model with Gaussian or contaminated Gaussian (CG) noises. In particular, we focus on recursive local estimation and its applications in linear systems. We base our development on the concept of local likelihood function (LLF) and local posterior probability for parameter estimation, which lead to efficient adaptive filtering algorithms. We also study the convergence performance of these algorithms and their applications by theoretical analyses. As for applications, another important one is to utilize adaptive filters to obtain recursive hypothesis testing and model order selection methods.
It is known that the maximum likelihood estimate (MLE) may lead to large variance or ill-conditioning problems when the number of observations is limited. An effective approach to address these problems is to employ various form of regularization in order to reduce the variance at the expense of slightly increased bias. In general, this can be viewed as adopting the Bayesian estimation, where the regularization can be viewed as providing a certain prior density of the parameters to be estimated. By adopting different prior densities in the LLF, we derive the variable regularized QR decomposition-based recursive least squares (VR-QRRLS) and recursive least M-estimate (VR-QRRLM) algorithms. An improved state-regularized variable forgetting factor QRRLS (SR-VFF-QRRLS) algorithm is also proposed. By approximating the covariance matrix in the RLS, new variable regularized and variable step-size transform domain normalized least mean square (VR-TDNLMS and VSS-TDNLMS) algorithms are proposed. Convergence behaviors of these algorithms are studied to characterize their performance and provide useful guidelines for selecting appropriate parameters in practical applications.
Based on the local Bayesian estimation framework for linear model parameters developed previously, the resulting estimate can be utilized for recursive nonstationarity detection. This can be cast under the problem of hypothesis testing, as the hypotheses can be viewed as two competitive models between stationary and nonstationary to be selected. In this dissertation, we develop new regularized and recursive generalized likelihood ratio test (GLRT), Rao’s and Wald tests, which can be implemented recursively in a QRRLS-type adaptive filtering algorithm with low computational complexity. Another issue to be addressed in nonstationarity detection is the selection of various models or model orders. In particular, we derive a recursive method for model order selection from the Bayesian Information Criterion (BIC) based on recursive local estimation.
In general, the algorithms proposed in this dissertation have addressed some of the important problems in estimation and detection under the local and recursive Bayesian estimation framework. They are intrinsically connected together and can potentially be utilized for various applications. In this dissertation, their applications to adaptive beamforming, ANC system and speech signal processing, e.g. adaptive frequency estimation and nonstationarity detection, have been studied. For adaptive beamforming, the difficulties in determining the regularization or loading factor have been explored by automatically selecting the regularization parameter. For ANC systems, to combat uncertainties in the secondary path estimation, regularization techniques can be employed. Consequently, a new filtered-x VR-QRRLM (Fx-VR-QRRLM) algorithm is proposed and the theoretical analysis helps to address challenging problems in the design of ANC systems. On the other hand, for ANC systems with online secondary-path modeling, the coupling effect of the ANC controller and the secondary path estimator is thoroughly studied by analyzing the Fx-LMS algorithm. For speech signal processing, new approaches for recursive nonstationarity detection with automatic model order selection are proposed, which provides online time-varying autoregressive (TVAR) parameter estimation and the corresponding stationary intervals with low complexity.published_or_final_version
Electrical and Electronic Engineering
Doctoral
Doctor of Philosophy
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Siqueira, Júnior Erinaldo Leite. "Uso de algoritmo genético no ajuste linear através de dados experimentais". Universidade Federal da Paraíba, 2015. http://tede.biblioteca.ufpb.br:8080/handle/tede/8028.
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES
In this paper we discuss the problem of linear tting to experimental data using a method bio-inspired of optimization, i.e., it imitates the biological concepts attempt to nd optimal or suboptimal results. The method used is the genetic algorithm (GA), AG makes use of the theory of Darwinian evolution to nd the best route for the desired maximum point. Traditionally, the linear tting is made through the method of least squares. The method is e cient, but is di cult to justify the pre-calculus classes. Therefore, the alternative AG comes as a computationally exhaustive procedure, however easy justi cation for these classes. Thus, the purpose of this study is to compare the results of linear tting for some control scenarios using this methods and certify the quality of the adjustments obtained by the approximate method. At the end of the work it was found that the results are solid enough to justify the alternative method and the proposed use of this optimization process has the potential to spark interest in other areas of mathematics.
Neste trabalho abordaremos o problema de ajuste linear para dados experimentais através de um método de otimização bio-inspirado, isto é, que mimetiza conceitos biológicos na tentativa de buscar resultados ótimos ou sub-ótimos. O método utilizado é o algoritmo genético (AG), AG faz uso da teoria da evolução Darwiniana para buscar a melhor rota para o ponto de máximo desejado. Tradicionalmente, o ajuste linear é feito através do método de mínimos quadrados. Tal método é e ciente, porém é de difícil justi cativa para as turmas pré-cálculo. Diante disso, a alternativa do AG vem como um procedimento exaustivo computacionalmente, entretanto de fácil justi cativa para essas turmas. Assim, a proposta do trabalho é comparar os resultados de ajuste linear para alguns cenários de controle através dos dois métodos e certi car a qualidade dos ajustes obtidos pelo método aproximado. No nal do trabalho constatou-se que os resultados encontrados sÿo sólidos o bastante para justi car o método alternativo e que a proposta da utilização desse processo de otimização tem potencial para despertar interesse em outras áreas da matemática.
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Ullah, Shafqat. "Algorithm for Non-Linear Feedback Shift Registers Delay Optimization". Thesis, KTH, Skolan för informations- och kommunikationsteknik (ICT), 2011. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-62815.
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Information Technology has revolutionized the way of our life, the raise of information technology has given birth to the information security. The design and implementation of information security techniques especially for wireless systems such as Mobiles, and RFIDs is receiving a lot of attentions. Stream ciphers are very good candidates for providing information security to wireless systems specially for RFIDs, because they are fast as compared to block ciphers, easy to implement, have small footprint, and consume less power. LFSRs can be use to implement the stream ciphers but they care exposed to different kind of cryptanalytic attacks on the other hand NLFSR based stream ciphers are resistant to cryptanalytic attacks to which pure LFSR based stream cipher are exposed. Just like LFSRs the NLFSRs can also be implemented in two types of configurations i.e. Fibonacci and Galois. The critical path of the Galois based NLFSRs is smaller than the Fibonacci NLFSRs this make Galois NLFSRs favorite for applications which need to run at a faster speed. Fibonacci NLFSRs can be converted to Galois NLFSRs but the conversion from Fibonacci to Galois is one-to-many relation i.e. for a single Fibonacci NLFSR we can have many equivalent Galois NLFSRs. The dilemma is that not all the equivalent Galois NLFSRs are optimal so in order for efficient implementation one has to search for the best possible Galois NLFSR. The complexity of search space is 0(nk), here represents the n − bit NLFSR and represents the number of products in the ANF of the feedback function of Fibonacci NLFSR, the NLFSR used in existing stream cipher usually havek less than or equal to 32( for hardware efficiency reasons) and n is of order of 128 (for cryptographic security reasons). The complexity of the search space shows that the normal brute force method will take considerable amount of time to produce the results. To address this problem a heuristic algorithm is proposed in [6] which uses the Primary Cost Function to estimate the critical path of the NLFSRs and produce the results, however the algorithm in [6] did not addressed a lot of issues for example it was unable to divide the products among the functions equally, it was unable to divide the product in such a way which would lead to optimization by synthesis tool. The Primary Cost Function proposed in [6] had flaws it was unable to find the difference between the function which can be optimized and which cannot be. This thesis proposes another heuristic algorithm which addresses the problem present in the [6]. The Primary Cost Function used in the [6] is also used in the proposed algorithm but with some modification and improvements. Besides using Primary Cost function, the proposed algorithm also uses other cost functions such Secondary Cost, XOR reduced Cost and Number of Literals Cost functions to find the best possible Galois NLFSR. The algorithm proposed in this thesis was tested on Vest, Achterbahn, Gain-128/80 ciphers and Cipher [8]. The Vest improved by 5.28% in delay and 17.39% in terms of area as compared to the results of [6], similarly Achterbahn, Gain, and Cipher [8] improved by 1.79%, 16.63%, 1.43% in delay and improvement in area were 2.09%, 1.001% , - 0.101% respectively.
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Rocha, César Duarte Alves da. "Algoritmo recursivo dos mínimos quadrados para regressão linear local". Dissertação, Universidade do Porto. Reitoria, 2001. http://hdl.handle.net/10216/9587.
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Ford, Bryan 1973. "Packet parsing : a practical linear-time algorithm with backtracking". Thesis, Massachusetts Institute of Technology, 2002. http://hdl.handle.net/1721.1/87310.
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Rocha, César Duarte Alves da. "Algoritmo recursivo dos mínimos quadrados para regressão linear local". Master's thesis, Universidade do Porto. Reitoria, 2001. http://hdl.handle.net/10216/9587.
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Paladini, Cleide Regina Lentz. "Um algoritmo para minimizar erros em modelos lineares instaveis". reponame:Repositório Institucional da UFSC, 1985. http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/75235.
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Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Ciencias Fisicas e MatematicasMade available in DSpace on 2012-10-15T23:24:23Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2016-01-08T15:13:01Z : No. of bitstreams: 1 101489.pdf: 3157232 bytes, checksum: 674de463b85e578a837edfa2cdf5cfbc (MD5)
Este trabalho apresenta um algorítmo alternativo para resolver modelos básicos de programação linear, que apresentam instabilidade numérica quando são efetuadas operações com as matrizes que os compõem, objetivando minimizar os erros gerados por tais operações. Para tanto, utiliza-se a decomposição de matrizes em valores singulares e sua aplicação no cálculo da inversa de uma matriz. Mostram-se resultados de várias aplicações, onde podem ser vistas as vantagens do algorítmo quando comparado com o simplex usual.