A relação ecológica entre presas e predadores engloba diversos aspectos já muito estudados e a implementação de ferramentas, como a modelagem matemática computacional, permite ampliar os horizontes das análises experimentais. No deserto do Kalahari, localizado no continente africano, indígenas da tribo San desenvolvem uma estratégia de caça de animais caracterizada como uma perseguição persistente com fuga intermitente, exemplificando uma dinâmica presa-predador que motiva a presente pesquisa. Propõe-se um modelo matemático e computacional em que a presa se move de forma aleatória e intermitente dentro de uma região angularmente limitada à sua frente e o predador, por sua vez, move-se balisticamente à posição imediatamente anterior da presa, cada um com seus respectivos tamanhos de passo, em caráter síncrono. Tais características permitem descrever a dinâmica motivadora em regimes em que se monitora, através do método de Monte Carlo, a evolução da distância média entre os caminhantes. Com as soluções analíticas demonstradas a partir de um desenvolvimento matemático, os regimes podem ser previstos a partir dos parâmetros que definem o modelo. Esta pesquisa propõe uma nova abordagem ao estudo da interação entre presas e predadores.

Investigamos, nesta pesquisa, a relação entre transição de fase quântica e limite semiclássico. Exploramos o problema do limite clássico da mecânica quântica, relativo à busca pela compreensão do que pode ocorrer na fronteira entre as descrições clássica e quântica. Para tal entendimento, empregamos técnicas de análise que relacionam fenômenos de sistemas quânticos a partir de uma representação clássica, denominada método semiclássico. A técnica consiste na transformação Hg(a,a†;b†,b) −→ Hg(J1z,J1±;J2z,J2±) −→ Hλ(q,p), em que a†,a,a†asão operadores fermiônicos de criação e aniquilação, b†,b,b†bsão operadores bosônicos de criação e aniquilação; J1z,J1±,J2z,J2± são operadores de momento angular, respectivamente, para férmions e bósons; e q e p são variáveis canonicamente conjugadas. Partimos dos modelos quânticos de Lipkin, Emparelhamento, Bicamada, Heisenberg de 2 spins e Maser de Dicke. Organizamos os operadores Hamiltonianos quânticos, para encontrar as funções hamiltonianas clássicas correspondentes. Nosso objetivo é investigar as expressões dos operadores Hamiltonianos de cada modelo. Em primeiro lugar, aplicamos as técnicas da formulação hamiltoniana da mecânica clássica para determinar as expressões semiclássicas. As funções hamiltonianas clássicas obtidas podem ser escridas de modo unificado, dadas pela expressão H(q,p) = pk+λHint. Verificamos, nos mapas do espaço de fase, os sinais de transição de fase quântica. Descrevemos as formulações dos operadores hamiltonianos em termos de operadores de pseudo-spin e obtivemos os espectros correspondentes. Em cada modelo, a transição de fase quântica foi identificada observando-se a dependência do espectro de seu respectivo operador hamiltoniano e de valores médios de observáveis com a variação do parâmetro investigado de um parâmetro de interesse. Obtivemos resultados para a escrita unificada das hamiltonianas. Observamos correspondência na transição de fase entre os mapas quânticos e clássicos. Encontramos resultados quanto à identificação da 1ª ou 2ª ordem de transição. 

O presente projeto irá se ocupar do estudo da robustez do comportamento de tubos de aço de alta qualidade e suas respectivas pressões de colapsos que são encontrados instalados em plataformas petrolíferas. Quanto mais profundas são as águas do oceano e mais espessa a camada terrestre submersa sob a qual se encontram os depósitos de gás e petróleo, maiores os desafios tecnológicos para extraí-los. Um dos pontos críticos da extração é ter métodos confiáveis de análise e monitoramento de tubos e sistemas que suportem altas pressões e grandes diferenças de temperatura. O foco é principalmente descrever como os dados podem ser manipulados para entender os pontos fortes, fraquezas e adequação geral de um produto considerando sua aplicação final, e sobre as saídas de um sistema que usa análise estatística para prever a pressão de colapso de tubos de aço sem costura com base em dados históricos e pode ser usado como projeto de \textit{design} de tubos virtualmente simulados por análises computacionais. A computação de alto desempenho será empregada para o desenvolvimento de visões comparativas entre as técnicas estatísticas e computacionais na análise da robustez dos tubos. 

This dissertation addresses the challenge of ensuring transactional integrity and reducing costs in corporate governance through blockchain technology. We propose an on-chain methodology for certifying, registering, and querying institutional transactional status. Our decentralized governance approach utilizes consensus mechanisms and smart contracts to automate and enforce business rules. The framework aims to reduce the transaction costs associated with contractual measurement reports and enhance overall transactional integrity. We provide a detailed exploration of how blockchain technology can be effectively harnessed to offer a robust solution to these challenges, setting the stage for our proposed solution and its potential impact on corporate governance.

A síntese lógica de circuitos digitais tradicionalmente foca na otimização de parâmetros como desempenho, área ocupada e, mais recentemente, consumo de energia. Este trabalho propõe uma abordagem generalizada de síntese lógica a nível de portas lógicas, aplicável a qualquer tecnologia de implementação através do uso de lógica parcialmente reversível, incluindo as mais consolidadas, bem como tecnologias emergentes. O foco da pesquisa não está em aprimorar técnicas de otimização, mas em avaliar o impacto da energia, calculada através do princípio de Landauer, na qualidade das soluções geradas. Para isso, utilizou-se uma metodologia multiobjetivo, combinando ferramentas tradicionais de síntese lógica com algoritmos evolutivos para gerar circuitos com diferentes tamanhos, profundidades lógicas e limites de energia. A avaliação foi realizada em um conjunto de circuitos diverso. Os resultados obtidos demonstram que a inclusão do parâmetro de energia nas etapas iniciais da síntese impacta positivamente a eficiência das soluções geradas, independentemente da tecnologia utilizada. Esses resultados indicam que o trabalho pode servir como base para a exploração de circuitos mais eficientes em termos de energia, tanto em tecnologias tradicionais quanto em tecnologias emergentes. 

Nos últimos anos é cada vez mais comum ver notícias sobre a ocorrência de incêndios florestais de larga escala que causam danos irreversíveis ao ecossistema, o que motiva a pesquisa de diferentes formas de prevenir e monitorar estes eventos de acontecerem. Uma possível forma de de prevenção é o monitoramento das áreas mais suscetíveis a incêndios é a utilização de técnicas de visão computacional para a detecção destes eventos o mais rápido possível enquanto ainda são de pequeno porte, acelerando e facilitando a reação das autoridades responsáveis, diminuindo os danos ao meio ambiente e os custos com o combate ao incêndio e com a restauração das áreas atingidas. Atualmente os sistemas que utilizam redes neurais convolucionais (RNCs) para esse fim dependem de uma infraestrutura grande e complexa devido ao grande custo computacional e o grande consumo de memória, o que dificulta a escalabilidade e a acessibilidade. Portanto este trabalho propõe um sistema que utilize um detector de incêndio baseado em RNCs, mas que seja auto sustentável e em baixa potência para aumentar assim a escalabilidade e acessibilidade em áreas mais remotas, necessitando assim de menos manutenção e infraestrutura. Diante desse contexto o modelo de detecção foi desenvolvido a partir da realização de transferência de aprendizado de uma rede YOLOv8 para uma base de dados que contém uma grande quantidade de registros de incêndios florestais. Posteriormente foi realizada a otimização da rede a partir da identificação e remoção das camadas convolucionais menos importantes afim de reduzir o custo computacional (FLOPs) mantendo a alta capacidade preditiva do modelo (mAP e F1-score). Os resultados mostram é possível criar um o detector de incêndio eficiente a partir de transferência de aprendizado e que apesar da remoção de camadas ser um processo extremamente complexo ele apresenta um resultado expressivo na redução de custo computacional (FLOPs) enquanto mantém a qualidade da predição (mAP e F1-score) inclusive em alguns casos melhorando a capacidade preditiva em relação ao modelo base.

Neste trabalho, estudamos teoricamente um modelo optomecânico de dois modos finito e não amortecido que consiste em uma cavidade óptica de alta qualidade contendo uma membrana fina, elástica e dielétrica. O objetivo principal é investigar os precursores da transição de fase quântica em tal modelo, estudando o comportamento de alguns observáveis no estado fundamental. Ao controlar o acoplamento entre a membrana e os modos, descobrimos que os dois autoestados de menor energia tornam-se degenerados, como é indicado pelo comportamento do valor médio de alguns operadores e por outros quantificadores em função do acoplamento. Tais estados degenerados são caracterizados por uma superposição coerente de autoestados que descrevem um dos dois modos prefe rencialmente preenchido e a membrana deslocada de sua posição de equilíbrio, devido à pressão de radiação (estados de gato de Schrödinger). A deslocalização do sistema composto fótons+membrana resulta em um aumento nas flutuações medidas pelas relações de incerteza de Robertson-Schrödinger.

Neste trabalho, são estudados modelos com extensões massivas da eletrodinâmica, seja por meio de teorias que violam a simetria de Lorentz ou não. Primeiramente estudamos o caso particular de um modelo que, embora massivo, preserva uma invariância de calibre residual. É avaliada a consistência física do modelo por meio de suas equações de campo clássicas e da análise dos polos do propagador do campo vetorial. Em seguida, de uma forma mais geral, é estudada a equivalência física, nos níveis clássico e quântico, de modelos duais. Para a obtenção do modelo dual (invariante de calibre) à teoria original massiva, é utilizado o método iterativo de dualização de Noether. Em nível clássico, a equivalência física é investigada por meio do cálculo da seção de choque do espalhamento elétron-elétron (espalhamento Moller) em nível árvore. No caso quântico, apresentaremos a equivalência on-shell para uma amplitude simples de um loop e, em seguida, mostraremos que a equivalência é válida off-shel. Iniciaremos considerando a autoenergia do elétron de uma eletrodinâmica massiva estentida e de seu modelo dual invariante de calibre correspondente.

Muitos processos químicos importantes se beneficiam dos avanços em catalisadores heterogêneos, especialmente aqueles que são catalisados por superfícies metálicas, que muitas vezes são influenciados por imperfeições, como degraus e dopantes. Na primeira parte deste trabalho, foi investigado o impacto da dopagem com um único dopante Rh no comportamento de adsorção de OH e CO em superfícies de Ag(211) com degraus, usando cálculos de teoria do funcional da densidade (DFT) com correção de van der Waals. A estabilidade do dopante Rh na superfície é maior em sítios com alta coordenação, mas, quando as moléculas estão presentes, os sítios menos coordenados são favorecidos. Essa mudança é atribuída à redistribuição de carga induzida pelo dopante e a um pico distinto na densidade de estados. Moléculas próximas ao dopante podem modificar a distribuição de carga local e afetar as interações entre dopante e superfície. Isso pode deslocar o dopante para favorecer locais de adsorção menos coordenados em comparação com a superfície sem moléculas. O OH se adsorve fortemente em superfícies de prata, e sua ligação é mais forte com o dopante de Rh devido à diferença de eletronegatividade entre eles. Em contraste, o CO se adsorve fisicamente na superfície não dopada, mas se adsorve quimicamente em superfícies dopadas. Na segunda fase do estudo, foi investigado o processo de redução de CO2 usando o método computacional do eletrodo de hidrogênio (CHE), analisando superfícies de Ag(211) limpas e dopadas com um único átomo de Fe, Co, Ni, Cu, Rh ou Ir. Também avaliamos se os materiais propostos são suscetíveis a envenenamento por OH ou favorecem a reação de evolução de hidrogênio (HER), reação competidora. Nossos cálculos revelaram uma fraca mistura de densidade eletrônica entre o hospedeiro e o dopante, caracterizada por picos agudos na densidade de estados próximos à energia de Fermi, exceto no caso de dopantes de cobre. A energia de adsorção de intermediários varia entre diferentes substratos, levando a perfis de reação únicos. Superfícies com o dopante cobre tendem a desorver espontaneamente CO, ao contrário de outros elementos do quarto período (Fe, Co, Ni) que se ligam ao CO e podem favorecer aHER. Em contraste, os dopantes Ir e Rh são eletrocatalisadores promissores, favorecendoa redução de CO e suprimindo a HER em potenciais mais baixos que o cobre. Além disso,eles não são propensos a envenenamento por radicais OH. 

Esta tese aborda os problemas de localização de concentradores de alocação simples com economias de escala dependentes do fluxo, com foco em duas abordagens: a minimização de custos e a maximização de lucros. Estes problemas consistem em selecionar nós para estabelecer concentradores e determinar rotas para o roteamento dos fluxos de demanda através deles, a fim de minimizar o custo total (composto pelo custo de instalação dos concentradores e pelo custo de roteamento dos fluxos) ou maximizar o lucro total, assumindo que existe uma economia de escala que depende da quantidade de fluxo encaminhado em cada arco entre concentradores. O principal objetivo deste trabalho é desenvolver modelos matemáticos para os problemas abordados, bem como propor métodos heurísticos para resolvê-los. Para o Problema de Localização de Concentradores de alocação simples e economia de escala dependente do fluxo que minimiza o custo total, este estudo propõe um novo modelo de programação linear inteira e um algoritmo baseado na meta-heurística General Variable Neighborhood Search (GVNS) para lidar com instâncias de grandes dimensões do problema. Experimentos computacionais foram realizados utilizando instâncias da literatura com até 500 nós. Os resultados mostram que o algoritmo GVNS é eficaz para resolver as instâncias em termos de tempo de execução e qualidade da solução. Os resultados também mostram que a formulação proposta supera a formulação da literatura ao ativar o método de decomposição de Benders disponíve no solver CPLEX. Para os Problemas de Localização de Concentradores de alocação simples e economia de escala dependente do fluxo que maximizam lucros, este estudo introduz os primeiros modelos de programação linear inteira para as versões do problema com e sem restrições de capacidade de fluxos nos concentradores, e desenvolve algoritmos heurísticos também baseados em GVNS para as duas versões do problema. Resultados de experimentos computacionais mostram que o melhor dos modelos apresentados permite obter a solução ótima, dentro de um tempo limite pre-estabelecido de 24 horas, para instâncias com até 50 nós utilizando o solver CPLEX. Os resultados também mostram a eficácia do método heurístico proposto, quando restrições de capacidade não são consideradas no problema.

A partir do aumento de capacidade de processamento computacional e desenvolvimento de programas de modelagem e renderização tridimensional, aliados aos conceitos físicos e matemáticos, melhorias em ferramentas de simulação estão sendo alavancadas. Neste trabalho é executado um processo de simulação tridimensional de materiais granulares utilizando o programa Blender com um código secundário de cálculos para interação entre grãos Molecular Script Addon e analisar os resultados. Foi desenvolvido um código em Python agregado ao programa de computador Blender para montagem inicial dos experimentos, visualização da simulação e extração dos resultados. O Molecular Script é baseado no Método dos Elementos Discretos. Na simulação executada, são considerados 2000 grãos depositados em um funil, seguido do fluxo dos grãs através da abertura inferior inferior e por fim, a deposição dos mesmos em uma superfície plana. Foi testada a sensibilidade dos resultados em relação à variação dos seguintes parâmetros: ângulo das paredes do funil, atrito entre os grãos e variação de acomodação inicial dos grãos no funil (para verificar a repetibilidade dos testes). Para avaliação dos resultados foram medidas algumas características físicas e estruturais, tais como o tempo de escoamento total em função do ângulo do funil e atrito, ângulo de repouso da pilha formada, forma da pilha em vista superior e mapa de velocidade do fluxo de grãos em função do tempo. Como resultado, foi possível atestar a funcionalidade e repetibilidade das simulações utilizando o Bender. O resultado dos experimentos apresentaram uma correlação entre o tempo total de fluxo dos grãos, coeficiente de atrito e ângulo do funil.

Em quase todas as atividades diárias, a internet está sempre presente. Muitas dessas atividades, requerem o compartilhamento de dados pessoais (por exemplo, endereço, telefone, idade, localidade, dentre outros) e dados considerados sensíveis (por exemplo, diagnóstico médico, conta de banco, número de documentos, dentre outros), gerando uma preocupação quanto a privacidade dessas informações perante a sociedade. Compartilhar informações exige a utilização de ferramentas de proteção de dados, de forma que as informações desses dados não possam ser utilizadas para identificar um indivíduo. Para atender as Leis e regulamentações aplicáveis, bem como, as políticas de proteção de dados informadas, surgiu um mecanismo de proteção de dados chamado anonimização de dados. Esse mecanismo consiste basicamente em remover os identificadores e ocultar dados sensíveis impossibilitando sua re-identificação. À medida que grandes quantidades de dados de indivíduos são disseminadas, novos desafios aparecem para a proteção de sua privacidade. Vários algoritmos de anonimização foram propostos, tornando-se a publicação de dados de preservação de privacidade em uma área de pesquisa bem abrangente. No entanto, é difícil identificar e selecionar o algoritmo mais adequado, devido ao grande número de algoritmos disponíveis e informações limitadas sobre seus desempenhos. Neste trabalho, são apresentados três algoritmos de anonimização chamados DataFly, Incognito e Mondrian. Será abordado suas eficiências no processamento dos dados, suas eficácias na quantidade de dados utilizados empregando um conjunto amplo de diferentes parâmetros, métricas e conjuntos de dados. Para orientar na seleção de um algoritmo, uma bateria de experimentos será realizada entre eles para identificar quais fatores podem influenciar no desempenho, apresentando as condições em que cada algoritmo supera uns aos outros em determinados requisitos de privacidade bem como suas vantagens e desvantagens.

A supersimetria é um princípio bastante atraente na busca por teorias mais abrangentes além do Modelo Padrão das partículas elementares, pois envolve o intercâmbio entre campos fermiônicos e bosônicos, além de resolver problemas como o do ajuste fino. A mecânica quântica supersimétrica (MQ SUSI) foi desenvolvida por Witten em 1981, inicialmente como um modelo para testar métodos de teorias de campos. A partir do momento em que a comunidade científica voltou sua atenção para a Mecânica Quântica SUSI, ficou evidente que este campo de estudos era interessante por si mesmo. Além de servir como um modelo para testar métodos de teorias de campos, constatou-se que a MQ SUSI  traz novas luzes sobre o método de fatoração de Infeld e Hull, que foi a primeira forma de categorizar os problemas de potenciais solucionáveis analiticamente. Cálculos da mecânica quântica podem ser simplificados por meio de procedimentos da MQ SUSI.  Há muito o que ser explorado em MQ SUSI no cenário atual. Este trabalho tem como proposta fazer uma revisão dos diversos procedimentos adotados na MQ SUSI, com exemplos em uma, duas e três dimensões. Além disso, é apresentado um estudo de aplicações da mecânica quântica supersimétrica no poço circular infinito.

Na rotina clínica veterinária, o hemograma é o exame complementar mais solicitado, cujo objetivo é avaliar as diferentes células sanguíneas do animal para auxiliar no diagnóstico e acompanhamento da evolução das doenças. O hemograma examina as diferentes células do sangue animal de modo a realizar a contagem de hemácias, leucócitos e plaquetas em uma amostra sanguínea. Os métodos atuais para contagem e análise das células sanguíneas podem ser divididos em técnicas manuais, impedância, análise quantitativa da camada flogística, citometria de fluxo e por visão computacional. A técnica manual é morosa e apresentam um fluxo de trabalho repetitivo, o que pode gerar influências negativas nos resultados apresentados, pois além do prazo extenso para se obter essa resposta, ela ainda pode conter os efeitos subjetivos do profissional. Já as técnicas automáticas, apresentam outros tipos de problema, como a baixa exatidão na contagem diferencial de leucócitos na técnica de impedância e o alto custo de aquisição e manutenção dos equipamentos relacionados à citometria de fluxo. Este trabalho propõe o desenvolvimento de um método para localizar e classificar automaticamente leucócitos caninos por meio de técnicas de visão computacional e aprendizado de máquina, levando em consideração a variação morfológica celular do animal, a partir de imagens de esfregaços sanguíneos. Dessa forma, é possível fornecer resultados mais precisos do que as metodologias existentes, reduzindo o efeito da subjetividade dos resultados, além de diminuir o tempo gasto com a leitura de lâmina do esfregaço, liberando o médico veterinário para o desempenho de outras atividades. Para a construção do método, uma base de imagens com 433 exemplos de amostras sanguíneas de cães foi criada. Em seguida, a partir da análise de diversos espaços de cores, a componente S do espaço HSV proporcionou o melhor realce dos núcleos dos leucócitos. Com o uso de um limiar, as células sanguíneas de interesse foram localizadas na cena, identificando corretamente 1390 elementos celulares de um total de 1436, o que corresponde a uma taxa de acertos de 96.76%. Por fim, com o auxílio da VGG16, uma rede neural convolucional com transferência de aprendizado, uma acurácia média de 98,5% foi obtida para as células das seguintes classes: linfócitos, neutrófilos, eosinófilos, monócitos e metarrubrícitos.

A matriz origem e destino (OD) é uma ferramenta crucial no planejamento dos sistemas de transporte, pois fornece informações sobre os fluxos de viagens entre diferentes áreas da cidade e permite entender as demandas de mobilidade das pessoas e seus padrões de deslocamento. As pesquisas domiciliares, método tradicional de coleta de dados utilizados na obtenção de matrizes OD, são caras, trabalhosas e pouco frequentes, sendo realizadas a cada década em muitos casos. Para superar tais desafios, dados de cartões inteligentes passaram a ser utilizados no processo de obtenção das matrizes OD pois são coletados de forma contínua e em larga escala, sendo portanto uma fonte de dados mais abrangente e atualizada. Apesar das vantagens, os dados de cartões inteligentes também têm suas limitações, sendo a principal delas a falta de informação sobre atributos importantes da viagem, como por exemplo o motivo do deslocamento. Para suprir essa carência, técnicas de aprendizado de máquina podem ser utilizadas para inferir atributos não disponíveis nesta base de dados, sendo este o principal objetivo deste estudo. Neste trabalho, será apresentada uma aplicação da mineração de dados na previsão do motivo de viagem dos passageiros do transporte público da Região Metropolitana de Belo Horizonte, Minas Gerais, Brasil (RMBH). Para isto, diferentes algoritmos, técnicas de balanceamento de classes, hiperparâmetros e métodos de inferência foram testados e avaliados. Ao final, o método de inferência dividido em dois modelos sequenciais, um para classificar viagens primárias e outro para classificar viagens secundárias, ambos treinados com o algoritmo Random Forest e a técnica de balanceamento de classes Random Oversampling foi selecionado como o mais adequado. Ressalta-se, que o modelo treinado para classificar os motivos primários da viagem apresentou bons resultados e pode ser utilizado para prever com precisão os propósitos de viagem em dados de cartões inteligentes. Em relação aos motivos secundários, concluiu-se que o modelo precisa ser aprimorado, sobretudo em relação aos dados utilizados para seu treinamento.

Sistemas computacionais de auxílio ao diagnóstico são amplamente usados nos mais diversos setores da área da saúde a fim de facilitar o trabalho dos especialistas envolvidos. Esses sistemas computacionais auxiliam os profissionais de saúde diminuindo a chance de erro, melhorando a precisão do exame, além de diminuir tempo e o custo para elaboração do diagnóstico. Mais especificamente na odontologia, o exame de traçado cefalométrico consiste em fazer medidas lineares e angulares no crânio para determinar um tratamento ortodôntico. Para a elaboração desse exame, as medidas são feitas em uma radiografia lateral da cabeça chamada telerradiografia. O diagnóstico de um traçado cefalométrico é obtido através da avaliação quantitativa das medidas feitas na telerradiografia em comparação com o padrão ideal definido pela literatura. Essa característica quantitativa e bem definida do exame o torna um candidato promissor para aplicação de técnicas de visão computacional que possibilitem a obtenção do diagnóstico de forma automática, sem a intervenção manual do especialista. O objetivo do meu trabalho de mestrado é avaliar as técnicas de visão computacional existentes atualmente e aplicá-las na detecção automática dos pontos anatômicos necessários para a elaboração de um exame de traçado cefalométrico. Para a aplicação das técnicas de visão computacional, foi extraída uma base de dados para o treinamento a partir de mais de um milhão de exames de traçados cefalométricos realizados na ferramenta de traçado computadorizado do Cfaz.net, um dos softwares de traçado cefalométrico mais usados na América Latina. Essa base de treinamento foi utilizada para treinar e avaliar as técnicas de visão computacional que melhor conseguem realizar a tarefa de encontrar pontos anatômicos em uma telerradiografia.  No decorrer do trabalho, foram exploradas técnicas que conseguissem realizar o exame de traçado cefalométrico de maneira satisfatória, permitindo, ao final, afirmar qual das técnicas é melhor comparativamente. Deste modo, concluiu-se que as técnicas de visão computacional disponíveis atualmente no mercado são capazes de realizar um exame de traçado cefalométrico de maneira satisfatória sem a intervenção do especialista. 

O concreto convencional é um dos materiais mais utilizados na construção civil e no mundo. Sua mistura é composta por cimento, água e diversos agregados. Seu comportamento é altamente não linear devido, principalmente, a suas características heterogêneas. A resistência à compressão é um dos parâmetros mais importantes para a determinação das características estruturais do concreto, sendo utilizada amplamente por calculistas para a realização de projetos estruturais. Já a aderência entre a barra de aço e a pasta de concreto, que são os principais componentes do concreto armado, pode ser vista como um dos principais fatores para que o concreto armado seja considerado uma solução estrutural viável para as mais diversas obras. Esses dois paramentos são usualmente determinados por meio de ensaios laboratoriais dispendiosos, ocasionando grande gasto com recursos, de materiais e tempo para a sua execução. Esse gasto é aumentado, principalmente, se considerado que a resistência à compressão do concreto, para atendimentos de processos normativos, é medida aos 7, 14 e 28 dias. Portanto, a previsão de resistência do concreto e da tensão de aderência continua sendo uma área ativa de pesquisa com um número considerável de estudos realizados. Por outro lado, a inteligência artificial e suas diversas aplicações são exemplos de novas tecnologias emergentes que têm se mostrado bem-sucedidas nas mais diversas aplicações científicas. Geralmente, os sistemas inteligentes superam suas contrapartes tradicionais na resolução de tarefas não lineares. Neste trabalho, é proposta a implementação de algoritmos de aprendizagem de máquina para determinar a resistência do concreto armado à compressão e a força de arrancamento a partir de base de dados experimentais diversos. Cinco modelos são projetados, implementados e testados: árvores de decisão, florestas aleatórias, máquinas vetoriais de suporte, redes neurais artificiais e regressor gradiente boosting. Também são utilizados métodos de pré-processamento de dados e técnicas estatísticas para um melhor estudo das bases de dados utilizadas. O objetivo desse estudo é determinar a resistência à compressão do concreto e a força de arrancamento de barras de aço engastadas em corpos de prova de concreto sem destruir nenhuma amostra. Por fim, os resultados obtidos neste trabalho mostram eficiência na determinação da resistência à compressão e na força de arrancamento e são comparados com outros trabalhos, destrutivos e não destrutivos, que também obtiveram esses parâmetros. 

O Aedes aegypti é um mosquito de origem africana que transmite diversas doenças gerando crescente preocupação internacional nos últimos anos, com mais de um terço da população do mundo vivendo em regiões suscetíveis à infecção. Muitas das doenças transmitidas pelo mosquito ainda carecem de tratamento ou vacina. Diante disso, modelos matemáticos e computacionais tem sido desenvolvidos para eliminação do Aedes aegypti como, controle mecânico utilizando inseticidas, larvicidas, tratamento Ultra Baixo Volume e controle biológico por meio da Wolbachia. Este trabalho considera um modelo entomológico e um modelo epidemiológico com dois estudos de caso com dados reais. Primeiramente apresenta-se o modelo matemático entomológico de difusão-reação unidimensional que analisa a propagação do vetor nas fases aquática e adulta de fêmeas, com alguns parâmetros dependentes da precipitação e temperatura. Em seguida, formulou-se um problema de otimização mono-objetivo para minimizar as variáveis de controle e as populações na fase aquática e adulta de fêmeas utilizando dados reais da cidade de Lavras/Minas Gerais. No segundo estudo propõem-se um sistema de equações diferenciais parciais que descrevem a dispersão e interação do Aedes aegypti com humanos com parâmetros dependentes da temperatura e precipitação. Formulou-se um problema de otimização mono e multiobjetivo para minimizar as variáveis de controle e população de humanos infectados sintomáticos utilizando dados reais do município de Belo Horizonte/Minas Gerais. Obteve-se a solução numérica da equação diferencial parcial dos dois modelos pelo método da decomposição de operadores e utilizou-se os métodos de diferenças finitas, Runge-Kutta de quarta ordem, Algoritmo Genético Real Polarizado e o Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm II para as demais simulações computacionais. Os resultados numéricos mostram que o controle permitem melhor eficiência no combate ao Aedes aegypti para os casos de Lavras e Belo Horizonte e também uma redução significativa no número de humanos infectados e nos custos envolvidos com a hospitalização de pessoas infectadas pelo vírus da dengue em Belo Horizonte.

Os mosquitos estão entre os animais mais mortais do mundo, por serem capazes de transportar e espalhar doenças para os seres humanos, causando milhões de mortes todos os anos. Um dos mosquitos de importância mundial é o Aedes aegypti, vetor de doenças como dengue, zika e chikungunya. Apenas as fêmeas adultas transmitem os vírus, então sua população é um indicador de risco de infecção. As regiões tropicais e subtropicais concentram a população do vetor devido às características climáticas. Todas as fases de desenvolvimento do vetor (ovos, larvas, pupas e fase alada) guardam alguma relação com variáveis meteorológicas. Este trabalho se propõe a investigar as relações de dependência a fim de indicar possíveis relações causais entre as variáveis meteorológicas e a variação da população de fêmeas adultas de Ae. aegypti, utilizando tratamento de dados e modelagem matemática. Foram realizados estudos de multicolinearidade e dependência entre séries temporais de umidade, temperatura e precipitação e a série do índice de fêmeas adultas a fim de determinar, entre as variáveis meteorológicas, o melhor conjunto de preditores para a população de fêmeas. Foi confirmado por testes que a série de chuvas é tão influente na população de mosquitos quanto a série de temperatura que, por sua vez, é apresentada na literatura como importante preditor de população de Ae. aegypti. Na modelagem matemática, considerou-se um modelo de sistema dinâmico constituído por quatro populações dos estágios de desenvolvimento do vetor, com taxas dependentes da temperatura média e da precipitação acumulada semanalmente. As dependências com a temperatura estão na literatura e foram definidas como polinômios de grau 2 ou 4. A relação entre o ciclo do mosquito e as chuvas é complexa, e tratada de forma superficial na literatura. Foi proposta uma parametrização por lei de potência com poucos parâmetros, mas capaz de fornecer funções constantes, crescentes ou decrescentes. Os parâmetros foram definidos com base em estudos envolvendo temperatura, por comparação de resultados obtidos via simulação computacional com dados de campo de um indicador entomológico baseado no número de fêmeas capturadas por uma armadilha, monitorada por um programa de saúde pública. Os parâmetros foram otimizados via Algoritmo Genético Real Polarizado. Assim, o modelo proposto aqui é capaz de gerar uma série temporal representativa da população de fêmeas Ae. aegypti de uma determinada região, considerando apenas séries temporais de precipitação e temperatura. O modelo é robusto, pode ser treinado em uma cidade e aplicado em outra.

O transporte aéreo continua sendo a melhor opção para conectar regiões distantes e apoiar o desenvolvimento social e econômico mundial, apesar dos desafios ambientais. O Brasil depende fortemente dessa modalidade de transporte devido às suas dimensões continentais. Neste trabalho realizamos um estudo utilizando a abordagem multiplex de redes complexas para analisar a rede brasileira de transporte aéreo de passageiros, BATMN. Nesse contexto, criamos o Índice de Eficiência Multiplex (MEI) e suas versões para redes direcionadas e/ou ponderadas, que permitem quantificar o nível de heterogeneidade de conexões de uma rede multiplex em uma escala de 0 a 1, considerando características de direção e grau de importância das arestas, sendo apropriados para pesquisas em redes de transporte. Utilizamos o MEI para avaliar a diversificação de rotas das empresas de transporte aéreo no Brasil entre 2010 e 2021, um período marcado pela ocorrência de grandes eventos no país. Analisamos a influência de alguns desses eventos sobre a eficiência da rede, como a Copa do Mundo FIFA em 2014 e as Olimpíadas do Rio em 2016, assim como de outras mudanças no setor, incluindo a fusão entre companhias aéreas, a privatização de aeroportos, o encerramento de operações de uma importante transportadora aérea e da pandemia de COVID-19. Além disso, investigamos se a diversificação de rotas afetou os preços das passagens aéreas praticados no Brasil. Adicionalmente, por meio de uma metodologia recém-introduzida na literatura, examinamos a capacidade de difusão da rede e observamos o ganho relativo ocorrido em relação à difusão do sistema de transporte aéreo quando são consideradas as conexões de voos entre diferentes companhias aéreas, delineando um cenário de possíveis parcerias entre as empresas aéreas. As avaliações realizadas neste trabalho fornecem novas e significativas informações sobre a rede de transporte aéreo de passageiros no Brasil, contribuindo para otimizar a oferta desse tipo de transporte no país e, consequentemente, reduzir os custos envolvidos. Além disso, a metodologia proposta permite não somente uma análise diferenciada das redes de transporte aéreo, mas também a quantificação da eficiência de redes multiplex em geral.

As proteínas são macromoléculas formadas por aminoácidos e estão presentes em todos os seres vivos. Várias proteínas tiveram suas estruturas tridimensionais resolvidas experimentalmente e foram armazenadas através de arquivos de texto em bancos de dados biológicos como o Protein Data Bank (PDB). Essas informações proteicas podem ser utilizadas por softwares, como o LSQKAB, que verificam similaridades tridimensionais de proteínas através de sobreposições entre os átomos das estruturas comparadas. Entretanto, para realizar sobreposições atômicas é necessário que os átomos de uma estrutura sejam alinhados em relação aos átomos da outra, através de movimentos de rotação e translação. Esse procedimento é caro computacionalmente, pertencendo à classe NP-Completo e assim, realizar várias sobreposições atômicas, procedimento comum em softwares que propõem mutações em proteínas, demanda de um alto custo computacional. Deste modo, este trabalho tem o objetivo de desenvolver técnicas baseadas em matrizes de distâncias, combinadas com clustering para formar grupos de interações de proteínas que tenham conformações tridimensionais similares, visando encontrar soluções com acurácias precisas e com boas performances, para reduzir a necessidade de realizar sobreposições atômicas. Para atender a essa finalidade, foram desenvolvidas matrizes de distâncias baseadas em diferentes abordagens. A Matriz de Ângulos (MA) foi desenvolvida através dos ângulos dos átomos. A Matriz de Distâncias Completa Mista (MDCM) foi desenvolvida através da combinação de diferentes técnicas. A Matriz de Distâncias Reduzida cujos Centroides são Carbonos Alfa (MDRCCA), a Matriz de Distâncias Reduzida a partir de um Ponto entre os Carbonos Alfa (MDRPCA), além da Matriz de Pontos Médios (MPM) foram desenvolvidas a partir da importância dos átomos de carbonos alfa (CA). A MPM teve o seu funcionamento inspirado também na importância das distâncias entre todos os átomos da estrutura para o enovelamento da mesma. Essas estratégias foram combinadas com algoritmos de clustering e os resultados foram comparados com o método de busca da ferramenta RID, por ser uma ferramenta especialista em trabalhar com interações de proteínas, com a atomic Cutoff Scanning Matrix (aCSM) por ser uma das versões da Cutoff Scanning Matrix (CSM), que é considerada o estado da arte na geração de assinaturas em grafos proteicos, e com a Matriz de Distâncias Completa (MDC), que apresentou resultados superiores ao método de busca da RID e aCSM, nos primeiros trabalhos deste projeto. Os resultados foram satisfatórios, principalmente os alcançados pela MPM, que superou as demais técnicas na maioria dos experimentos.

Segundo dados da Organização das Nações Unidas (ONU), atualmente, existem mais de3,8 bilhões de pessoas vivendo nas cidades e, em 2050, quase 70% da população mundial viverá em regiões urbanas. As cidades sempre foram vistas como locais de desenvolvimento econômico, político, cultural e social, mas a urbanização desordenada, principalmente em países em desenvolvimento, gera a deterioração da qualidade de vários sistemas e serviços oferecidos aos cidadãos. Dentre os sistemas que compõem a infraestrutura urbana, o sistema de transporte pode ser visto como um indicador da qualidade de vida dos habitantes. Isso ocorre, pois, pela análise do sistema de transporte, por meio do qual as pessoas conseguem acesso a serviços de saúde, educação cultura e lazer, é possível identificar diferenças sociais, econômicas e culturais. Desse modo, para assegurar a construção de cidades sustentáveis e que ofereçam qualidade de vida aos habitantes, é fundamental o planejamento e a gestão eficiente da mobilidade urbana. A fim de contribuir para a construção de um sistema eficiente de transporte, este trabalho apresenta o desenvolvimento de um framework composto por hardware e software, de baixo custo, que possa ser utilizado para geração e monitoramento de indicadores do sistema de transporte. O framework proposto utiliza dados de diferentes fontes como proberequest, censo e bilhetagem eletrônica e emprega algoritmos de machinelearning como Filtro de Kalman e Redes Neurais Artificiais para gerar a matriz de origem-destino e a outros indicadores do sistema de transporte. Os resultados indicam que a estratégia utilizada consegue reduzir os erros de previsão de indicadores, como a taxa de carregamento, para menos de 5%.  

Este trabalho propõe o desenvolvimento de dois métodos descritores de características locais, intitulados como MF-Net (Multispectral Features Network) e SORIF (Scale-Orientation Robust Infrared Features), projetados para a descrição de características no problema de correspondência entre imagens provenientes do espectro visível (VIS) e do espectro infravermelho (IV). As imagens obtidas do espectro infravermelho assumem um papel fundamental na área de Visão Computacional, uma vez que facilitam a extração de informações da cena que não seriam prontamente obtidas por meio de imagens individuais, oferecendo assim informações adicionais ao espectro visível. Neste cenário, um dos desafios mais relevantes relacionados à descrição de características locais reside na variação não-linear dos valores de intensidade dos pixels entre as imagens capturadas das diferentes faixas do espectro eletromagnético. O primeiro método, MF-Net, emprega uma abordagem baseada em aprendizagem profunda, inspirada no recente sucesso de abordagens baseadas em aprendizado de máquina em várias aplicações. Este método incorpora uma nova camada de aprendizagem profunda para lidar com variações não-lineares nos valores de intensidade das imagens. Comparativamente a outros métodos baseados em aprendizagem profunda, o método descritor MF-Net demonstrou superior eficácia em termos de precisão e maior eficiência em tempo de processamento para treinamento da rede. O segundo método descritor deste trabalho, SORIF, foi desenvolvido para suprir uma lacuna na literatura sobre a descrição de características locais, onde os métodos descritores baseados em modelagem manual apresentavam limitações ao lidar com variações geométricas em imagens VIS/IV. Uma estratégia adotada por este método consistiu na introdução de uma etapa para calcular a orientação de parte da imagem a ser descrita. Como resultado, o método superou os demais algoritmos do estado da arte. Adicionalmente, provou ser eficaz em relação às variações geométricas das imagens, tais como variações de rotação entre as imagens, o que é extremamente útil em aplicações práticas. Ambos os métodos foram avaliados em um processo de correspondência de características locais em imagens, através das métricas de precisão e revocação. Os experimentos foram conduzidos por meio da utilização de bases de dados amplamente reconhecidas na literatura e disponíveis publicamente, que incluem pares de imagens obtidas do espectro visível e do espectro infravermelho. Em suma, os progressos possibilitados pelos métodos descritores apresentados neste trabalho representam avanços significativos na descrição de características locais em imagens VIS/IV para aplicação no problema de correspondência entre imagens

Os cálculos perturbativos em Teoria Quântica de Campos podem ser representados, de forma gráfica, em termos dos diagramas de Feynman. Os cálculos das amplitudes representadas pelos diagramas de Feynman além do nível árvore envolvem, muitas vezes, integrais divergentes . Essas integrais necessitam um tratamento conhecido como regularização, a fim de que o conteúdo físico da amplitude seja dela extraído. Uma das mais poderosas técnicas, a Regularização Dimensional, envolve extensões dimensionais do espaço-tempo. Contudo, há modelos que envolvem objetos matemáticos cuja extensão dimensional é ambígua ou mal definida. Uma técnica, chamada Regularização Implícita, mostrou-se apropriada para o tratamento de modelos cuja extensão dimensional não é bem definida. O método permite que os cálculos sejam realizados na própria dimensão da teoria e prescreve regras simples para a preservação das simetrias dos modelos. No entanto, para uma única integral de Feynman, a expansão para separar as divergências pode gerar um grande conjunto de integrais finitas, no caso de altos graus de divergência. Além disso, as expansões geram altas potências de momentos no numerador e denominador, o que resulta em cálculos longos e trabalhosos. Desenvolvemos, nesse trabalho, um novo procedimento para aplicação da Regularização Implícita Restrita que simplifica o cálculo de amplitudes, incluindo as partes finitas.

Este trabalho busca contribuir com a compreensão do cenário tecnológico nacional, tendo como principal objetivo apresentar uma visão geral da produção técnica brasileira fundamentada na coleta e análise de patentes depositadas no Instituto Nacional da Propriedade Industrial (INPI) e disponibilizadas no repositório internacional de patentes, Espacenet. Inicialmente, é apresentado um conjunto de estratégias que propiciou a coleta, tratamento e organização dos dados contidos em documentos de patentes, processo este, que viabilizou a construção de uma base de dados local, flexível e ampla, composta por dados provenientes do INPI e Espacenet. Para agregar mais valor à base de dados, foram também coletados registros da base curricular da Plataforma Lattes do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq). A fim verificar a representatividade das patentes registradas nos currículos da plataforma e sua validação junto aos dados coletados na Espacenet. Os dados coletados foram analisados e os resultados são apresentados sob diversas perspectivas, por meio de técnicas de bibliometria, patentometria, mineração de textos e algoritmos de processamento de linguagem natural, foram levantados indicadores quantitativos que caracterizam a produção técnica brasileira, tais como, evolução temporal, áreas do conhecimento que mais depositam patentes de acordo com as classificações obtidas, maiores depositantes, instituições de ensino superior que mais depositam patentes, entre outras. Consequentemente, foi possível salientar que estudar os diversos aspectos da evolução tecnológica com base em informações oriundas de documentos de patentes, além de ser relevante, possibilita compreender tendências tecnológicas e identificar especialistas em determinadas áreas do conhecimento. Além disso, gera uma formulação de políticas e estratégias que potencialize um diferencial competitivo para empresas e organizações atuantes no ramo da inovação e tecnologia. Ademais, destaca-se o grande esforço despendido para análise de um grande volume de dados de patentes, que corrobora com a proposição de uma base de dados local

Os mosquitos Aedes aegypti e Aedes albopictus são os principais vetores transmissores de arboviroses como dengue, zika, febre de chikungunya e febre amarela no mundo, sendo responsáveis pela infecção de milhões de pessoas anualmente. A faixa de maior incidência global destes vetores concentra-se nas regiões tropicais e subtropicais devido ao favorecimento do desenvolvimento do vetor consequente do clima destas regiões. Variáveis meteorológicas como a precipitação e a temperatura, exercem uma influência considerável nos estágios de desenvolvimento do vetor, afetando a produtividade dos criadouros disponíveis para a postura de ovos, modulando a proliferação do vetor e gerando um padrão sazonal positivamente correlacionado com a incidência de arboviroses. Modelos matemáticos relacionados a variáveis meteorológicas têm sido amplamente desenvolvidos com o intuito de auxiliar no controle do mosquito. A oviposição do Aedes spp. pode se dar em ambientes aquáticos e secos, fator que é capaz de influenciar o padrão sazonal da população do vetor. Neste trabalho, um estudo teórico-numérico de um modelo matemático compartimental entomológico, composto por três equações diferenciais não lineares que representam a dinâmica das populações de ovos em ambientes aquáticos e secos, e da população de fêmeas, cujos parâmetros possuem dependência da temperatura e pluviosidade será realizado a fim de descrever a evolução temporal do ciclo de vida do mosquito. A validação do modelo ocorreu por comparação com dados experimentais de capturas de fêmeas Aedes obtidos pelo monitoramento entomológico das cidades de Caratinga, Lavras e Sete Lagoas, Minas Gerais, Brasil. Verificou-se que o modelo com oviposição em ambientes aquáticos e secos oferece ganho na descrição do ciclo de vida do mosquito com o acréscimo de variáveis meteorológicas nas três cidades em estudo e apresenta potencial para auxiliar no monitoramento e controle do vetor.

A produção científica apresentou um crescimento significativo nos últimos tempos. Atualmente, são inúmeras as formas de propagar o conhecimento cientifico. Logo, os eventos científicos surgem como um dos principais meios de divulgação de resultados de pesquisas em diversas áreas do conhecimento e têm como objetivo disponibilizar informações e conhecimento científico para um grupo de pessoas. E ainda, publicar os resultados das pesquisas em formato de anais dos eventos. Trata-se de um compilado de todos os artigos apresentados em um evento específico. Porém, visando a integração de anais de eventos distintos, esta tarefa não é trivial, tendo em vista que cada evento possui suas publicações em repositórios específicos e formatos diversos. Neste contexto, integrar e analisar os artigos gerados a partir dos eventos se torna uma tarefa complexa. O trabalho em questão, visa traçar características dos eventos científicos e dos seus artigos publicados, utilizando os dados extraídos dos currículos cadastrados na Plataforma Lattes. Após a coleta dos dados curriculares da Plataforma Lattes em janeiro de 2021, foram realizadas etapas de seleção, tratamento, curadoria dos dados; caracterizando um conjunto de 360.888 currículos dos indivíduos com doutorado concluído e 11.416.655 artigos publicados em anais de eventos. De forma a tornar possível os resultados apresentados, várias análises foram realizadas a fim de retratar e detalhar características dos eventos científicos, dos artigos publicados e dos autores. Os resultados apresentados servirão de base para diversos outros estudos que visam compreender o desenvolvimento da ciência brasileira a partir de eventos científicos.

Os principais problemas ambientais, como o efeito estufa, são decorrentes do avanço da industrialização e da exploração excessiva dos combustíveis fósseis. A queima destes combustíveis libera uma grande quantidade de CO 2 na atmosfera. Nesse contexto, a redução eletroquímica do CO 2 oferece a possibilidade de remover este poluente da atmosfera e transformá-lo em produtos químicos de forma sustentável. Assim, investigar os intermediários eletroquímicos da redução pode fornecer insights sobre os mecanismos para converter CO 2 eletroquimicamente. Neste trabalho, algumas etapas da redução eletroquímica do CO 2 é estudada usando a Teoria do Funcional Densidade (DFT), funcional PBE com correção D3 implementada no pacote de simulação Viena ab initio (VASP). Como primeiro passo, cálculos são realizados para determinar a estrutura de menor energia para um cluster de 55 átomos. Depois, um átomo de cobre foi substituído por um átomo de cobalto em diferentes posições possíveis. Para investigar as interações entre o adsorbato e os aglomerados,cálculos preliminares de triagem são realizados para fornecer uma prévia dos locais e possibilidades de adsorção. As configurações mais relevantes são posteriormente refinadas com cálculos de nível superior. Os resultados mostram que H, OH, CO e COH tendem a adsorver em sítios hollow, enquanto HCO tem preferência em sítios bridge. Quando o cluster é dopado em subsuperfície, os adsorbatos H e COH mantêm sua preferência por sítios hollow, o mesmo acontece com HCO, que se mantém em sítio bridge, enquanto OH e CO preferem adsorver em sítios de bridge e top respectivamente. Se o átomo dopante estiver presente na superfície do cluster, H, OH e COH adsorvem em sítios hollow, enquanto CO e HCO têm preferência em adsorver em sítios top e bridge, respectivamente. Cálculos empregando o modelo do eletrodo de hidrogênio foram realizados com os sistemas mais estáveis, a adsorção do CO é favorável, entretanto a formação do COH e HCO requerem mais energia, resultados mostram também que a dopagem apresenta maiores diferenças quando a mesma é feita na superfície do cluster.

O Problema de Sequenciamento em Projetos com Restrição em Recursos e Múltiplos Modos de Execução (Multi-mode Resource Constrained Project Scheduling Problem - MRCPSP) consiste em sequenciar todas as atividades de um projeto, respeitando a ordem de precedência dessas atividades, que, uma vez iniciadas, não podem ser interrompidas. As atividades possuem várias combinações de modos de execução, que consistem em diferentes combinações de tempo de processamento e consumo de recursos. O objetivo é minimizar o tempo de duração do projeto, encontrando tempos de início para cada atividade do projeto. Trata-se de um problema NP-Difícil. Esta tese analisa sua resolução por uma estratégia de geração de pseudo-cortes hibridizada com uma heurística de busca local, o que caracteriza em um método chamado de matheurística. A proposta apresenta duas novas definições para o pseudo-corte linear conhecido como local branching cut, bem como foram verificadas outras duas definições da literatura para a resolução do MRCPSP por meio desse pseudo-corte. Também, são analizados a influência dos parâmetros dessa matheurística e o impacto da busca local. Foram realizados testes computacionais utilizando instâncias da biblioteca PSPLIB e MMLIB. Os melhores resultados conhecidos para as instâncias usadas nos testes são apresentados como referência para validar os resultados obtidos pela abordagem proposta nesta tese.

O campo de estudo dos sistemas complexos está entrelaçado a muitas áreas da ciência e constitui uma abordagem promissora para o estudo de problemas biológicos. Neste trabalho, algumas ferramenta de sistemas complexos são usadas para estudar três problemas biológicos de grande preocupação atual: a pandemia de COVID-19, a ciclicidade dos surtos de dengue e o impacto das mudanças climáticas no banco de sementes de uma espécie invasora. No estudo de COVID-19, desenvolveu-se um modelo baseado em agentes para simular o espalhamento da doença e o efeito de indivíduos superespalhandores com diferentes cenários de mobilidade. Uma análise de redes foi aplicada para investigar o papel dos superespalhadores, mostrando que há indivíduos chave que interferem no processo de infecção. Ainda, foram feitas simulações para algumas capitais brasileiras usando redes, dados de mobilidade extraídos por telefones celulares e diferentes cenários de infecção. No caso do estudo de dengue, inicialmente foram aplicadas ferramentas de grafo de visibilidade e entropia para interpretar os dados de séries temporais de dengue. Além disso, introduziu-se uma ferramenta denominada Histograma de Impacto-Frequência, gerada a partir dos grafos de visibilidade, a qual mostrou resultados melhores para o estudo da ciclicidade da dengue que a abordagem utilizando entropia. Em seguida, foi adaptado um modelo baseado em agentes para investigar a dinâmica de diferentes cenários de infecção por dengue. O resultado permitiu identificar humanos e mosquitos que possuem papel essencial nas redes. Por último, foi adaptado um modelo baseado em agentes para simular a dinâmica de um banco de sementes de uma espécie invasora sob diferentes cenários de mudanças climáticas. Os resultados dos três modelos podem auxiliar na tomada de decisão em diferentes âmbitos. No caso de COVID-19 e dengue, os modelos podem ser adaptados para diferentes cenários e doenças. O modelo de espécie invasora também pode ser adaptado para outras espécies e para auxiliar no manejo dessas espécies. Assim, a abordagem de sistemas complexos permitiu alcançar resultados inéditos no tratamento e análise de problemas biologicamente motivados, como a identificação de superespalhadores no espalhamento da COVID-19, ciclicidade em surtos epidêmicos da dengue e influência das mudanças climáticas no banco de sementes de espécies invasoras. Todos os estudos abordados neste trabalho são passíveis de continuidade, seja para os mesmos problemas ou para aplicações semelhantes.

Este trabalho apresenta um novo método computacional que combina resultados analíticos com heurísticas, não linear e de tempo real, para resolver o problema de unit commitment de turbinas hidráulicas. Dois teoremas mostram as propriedades da solução ótima do problema considerando curvas colina não lineares. Esses teoremas foram derivados utilizando o método de decomposição dual, gerando uma solução forma-fechada para o número de unidades geradoras e a vazão alocada para cada unidade. Esse resultado foi acoplado a uma heurística que considera a discretização do tempo (em minutos), a queda livre, a vazão turbinada de cada unidade geradora, a vazão defluente total da usina, a faixa operativa e a curva de eficiência, conhecida como curva colina, da unidade geradora, atendendo às restrições físicas e ambientais da usina para maximizar a energia gerada e, consequentemente, atender à demanda estabelecida. Testes numéricos em duas usinas, considerando os dados e parâmetros reais, são apresentados e mostram a eficácia da abordagem proposta. Foi realizada uma comparação com outra estratégia existente na literatura, e obteve-se um ganho médio de 2,5% nas usinas consideradas. O método também é comparado com uma abordagem de Programação Linear Inteira Mista (MILP), mostrando ganho de velocidade considerável (cerca de 1.500 vezes mais rápido). A formulação apresentada neste trabalho está operando em um programa comercial que atualmente é aplicado na operação de 18 usinas hidrelétricas, incluindo a usina Belo Monte, que possui 24 unidades geradoras.

A área de Finanças Computacionais é marcada por profundas mudanças nas últimas décadas provenientes do surgimento de um rápido desenvolvimento tecnológico que permitiu a incorporação de técnicas computacionais complexas para modelagem e predição dos movimentos dos preços no Mercado Financeiro. Neste cenário, este trabalho propõe um arcabouço computacional composto por diferentes modelos e técnicas de otimização de portfólios financeiros e de classificação de tendências de ativos financeiros, além de proporcionar diferentes formas de integração das duas abordagens. Assim, o arcabouço é composto por quatro modelos propostos para otimização de portfólio e um método para a solução de cada um desses modelos, além de doze algoritmos de classificação utilizando conjuntos de atributos também propostos no trabalho e, por fim, três formas de integração dos métodos de otimização e classificação são considerados. Para os métodos de otimização de portfólio, métodos exatos apresentam melhores soluções, apesar de apresentarem tempos de execução muito maiores que meta-heurísticas. Para a classificação de tendências, os resultados indicam que o Convolutional Neural Network (CNN) foi é o algoritmo que apresenta o melhor desempenho, no geral, considerando os classificadores utilizados. Simulações de investimentos mostram que negociações a uma frequência maior geram custos de transação maiores, podendo inviabilizar a utilização da metodologia proposta. Combinações de otimização de portfólios e classificações financeiras podem aproveitar as vantagens de ambas as abordagens, como mostrado pelos resultados que apresentam maiores retornos acumulados para métodos combinados. Finalmente, pode-se observar que os melhores métodos de otimização e classificação dependem muito da estratégia de operação adotada e das preferências do investidor, justificando o desenvolvimento deste arcabouço computacional proposto, composto por vários métodos.

Esta tese apresenta o estudo de técnicas baseadas em programação matemática para a solução do Problema da Múltipla Partição de Números Multidimensional. Este problema tem como objetivo distribuir os vetores de uma dada sequência em k subconjuntos não vazios e disjuntos minimizando o diâmetro dos k vetores resultantes das somas dos elementos de cada subconjunto. O principal foco do trabalho é o desenvolvimento de modelos matemáticos distintos a partir de uma família de restrições centrais. Os modelos matemáticos desenvolvidos servem de base para a aplicação de um método iterativo de solução baseado na inserção e remoção de cortes criados a partir de subproblemas restritos a uma vizinhança da solução corrente, técnica chamada de Local Branching. Os resultados descritivos e comparativos testam a validade do modelo proposto comparando-o com um modelo da literatura proposto para um caso mais particular do problema. Para casos mais gerais, os resultados certificam um melhor comportamento da formulação proposta quando combinada à técnica Local Branching.

A temática mulheres na ciência vem sendo foco de diversos estudos que buscam entender o papel da mulher e suas variadas relações com a ciência, trazendo abordagens que analisam a participação científica e tecnológica e buscam compreender os aspectos de sua trajetória acadêmica. Neste contexto, este trabalho objetivou analisar a participação das mulheres na ciência brasileira utilizando como fonte de dados o conjunto de doutoras que possuem currículos cadastrados na Plataforma Lattes e cujo gênero registrado em seus currículos seja do sexo feminino. Após a coleta dos dados curriculares da Plataforma Lattes, foi realizada a seleção e tratamento dos dados para caracterizar o conjunto a ser analisado, obtendo um total de 125.515 currículos com gênero feminino informado e com doutorado concluído. Os dados das doutoras foram analisados sob diversos aspectos como orientações, produções bibliográficas e técnicas, áreas de atuação e formação acadêmica. Em sequência, as doutoras que possuem bolsas de produtividade em pesquisa no CNPq também foram analisadas, possibilitando verificar como ocorre a colaboração científica deste conjunto, bem como, no conjunto de todas as doutoras. Logo, destaca-se que, estudar os diversos aspectos da mulher em geral e particularmente na ciência, além de ser relevante, possibilita compreender como tem evoluído suas pesquisas, podendo contribuir para uma melhor compreensão da participação das mulheres no âmbito da ciência brasileira, bem como, para formulação de políticas e estratégias que potencialize a atuação das mulheres nos ambientes acadêmicos e científicos.

O presente estudo propõe a análise de três metodologias distintas com a finalidade de prever a resistência à compressão do concreto aos vinte e oito dias, a partir de uma base de dados conhecida e consagrada na literatura acadêmica. Utilizando a base de dados de Yeh (1998), foi possível utilizar métodos de inteligência computacional para obter os melhores resultados de previsão para a compressão do concreto. A primeira proposta foi a resolução deste problema a partir de uma rede neural artificial (RNA), que utiliza o modelo bioinspirado no neurônio biológico, fazendo o processamento de dados a partir de unidades simples. Neste procedimento é utilizado o processo de aprendizagem supervisionada e as redes são treinadas com base nos algoritmos de treinamento: backpropagation e o de Levenberg-Marquardt. Outro método utilizado foi a Regressão Linear Múltipla (RLM), que propõe a resolução do problema utilizando uma regressão múltipla, que se assemelha a uma regressão simples considerando, no entanto, diversas variáveis. Sua solução é alcançada por meio da minimização da soma do quadrado dos resíduos. O último modelo proposto se embasa num conceito da ciência da computação, intitulado Máquinas de Suporte (SVM). O SVM é um método que analisa os dados e reconhece padrões. Neste presente caso, é utilizado para a análise de regressão. O principal objetivo deste trabalho foi obter o resultado mais confiável para previsão da resistência à compressão do concreto pela utilização de métodos computacionais. A partir deste estudo, concluiu-se que as Redes Neurais Artificiais apresentam a melhor performance dentre os métodos testados. Foi feita a comparação dos três métodos: RNA, RLM e SVM e eles se mostraram confiáveis para a previsão de uma característica mecânica do concreto considerando os coeficientes de segurança utilizados em engenharia.

A angiogênese é o processo de crescimento de novos vasos sanguíneos a partir dos vasos já existentes. Em condições normais, os novos vasos são robustos e organizados e em condições anormais, como ocorre no surgimento de um tumor, os vasos formados são raquíticos e emaranhados, pois são estimulados a crescerem rapidamente para alimentar o tumor que carece de oxigênio e nutrientes. A tentativa de inibição da angiogênese pode ocasionar diversos efeitos colaterais como hipertensão, trombose, fadiga, entre outros. Portanto, estudos que se concentram na caracterização das vias de sinalização atuantes neste processo contribuem com pesquisas direcionadas ao uso de novos medicamentos para diversas doenças, entre elas o câncer. O principal objetivo deste estudo é apresentar um novo modelo matemático para a angiogênese e aplicá-lo à pesquisa experimental de Alves (2018). O modelo é descrito por equações diferenciais ordinárias traduzidas em equações de diferenças no software MatLab e para validação seguiu-se os passos destacados por Boareto et al. (2015a) e Boareto et al. (2015b). Além disso, o modelo foi aplicado à pesquisa experimental de Alves (2018), em que percebeu-se que o equilíbrio do sistema é perturbado quando VEGF (Vascular Endothelial Growth Factor) externo é alterado, ocasionando grandes mudanças no processo de angiogênese.

Este projeto tem como objetivo explorar soluções analíticas para o desenvolvimento de matheurísticas para a solução de alguns problemas de geração de energia hidrelétrica. O primeiro problema abordado considera a maximização do volume turbinado, como uma aproximação da energia gerada, com a restrição que deve-se utilizar o mesmo volume em todos instantes de tempo. Seria o equivalente a maximizar a geração flat de uma usina, considerando a função de produtividade constante. A segunda abordagem considera uma formulação onde, dado um perfil de demanda e de afluência para cada instante de tempo, deseja-se maximizar a geração obedecendo o perfil desejado. A simplificação utilizada foi considerar a vazão defluente como o perfil que desejamos gerar. Em ambos os casos o balanço hídrico, como o volume dos reservatórios definem restrições que precisar ser observadas. Até o momento foram obtidas soluções analíticas para o problema simplificado, que servirão como base para a solução do problema completo, considerando a função de produção não -linear. A simplificação de utilizar uma meta de vazão turbinada ao invés de uma meta de demanda de potência equivale a considerar uma função de produtibilidade linear.

O rastreamento e a localização são métodos que permitem mensurar a posição geográfica de um objeto por meio de imagens capturadas por câmera. A partir da coleta e análise de dados geoespaciais é possível realizar aplicações em inúmeros segmentos do cotidiano, como planejamento urbano e transporte.  Neste trabalho, objetivou-se centralizar um objeto de uma imagem e determinar sua localização por meio de uma câmera e uma superfície de relevo. Para tanto, utilizou-se dois modelos, matemático analítico e numérico por interpolação, para o controle da câmera. A partir desta, extraiu-se as informações necessárias para a validação de ambos os modelos com o uso das métricas de erro absoluto médio e erro quadrático médio. Sendo assim, obteve-se um erro MSE máximo de 0,003529 e 0,001773 no modelo analítico e de interpolação, respectivamente. No tocante ao tempo de execução médio, o modelo analítico apresentou 0,007522 segundos e o modelo de interpolação 0,008366 segundos, respectivamente. Por fim, estimou-se os parâmetros da câmera por meio de equações não lineares e determinou-se a posição geográfica do objeto através do método numérico. A escolha dos métodos dependerá de acordo com o projeto, que exigirá uma resposta mais rápida ou mais precisa. A localização dependerá da distância entre os dados da superfície local.

A importância de remanufaturar produtos tem sido amplamente reconhecida na literatura e na prática. A remanufatura reduz significativamente o consumo de recursos naturais e energia utilizados na produção de produtos novos. Além disso, o processo de remanufaturação de produtos também tem como objetivo reduzir a quantidade de resíduos a serem dispostos no ambiente. O presente trabalho aborda o projeto de rede de uma cadeia de suprimentos capacitada em circuito fechado. Este tipo de rede considera tanto o fluxo tradicional de produtos em uma cadeia de suprimentos, fluxo direto, quanto o fluxo reverso de produtos pós-consumo. Propõe-se um algoritmo, baseado nas metaheurísticas Iterated Local Search  e  Variable  Neighborhood  Descent para determinar a melhor localização das instalações responsáveis pela coleta e remanufatura de produtos pós consumo e fazer o roteamento do fluxo de produtos ao longo de todas as instalações da rede, considerando a estrutura já existente de uma cadeia tradicional de produtos.

As transações de comercio internacional de matérias-primas a granel é profundamente dependente do transporte marítimo e por isso os portos tem sido forçados a investir em infra-estrutura e logística. Nesse contexto, o presente trabalho aborda o Problema de Alocação de Berços (PAB): como alocar navios a berços em um dado horizonte de planejamento de modo a minimizar os custos operacionais das operações de cargas e/ou descarga. O PAB pode ser considerado como um dos principais problemas de otimização em terminais marítimos, devido à crescente demanda de navios que transportam produtos em granel. Neste contexto, é proposto um algoritmo hibrido das técnicas geração de colunas, RENS e LNS. O modelo adaptado de casos existentes na literatura, são executados com o CPLEX e os resultados obtidos são comparados para que a melhor solução seja encontrada, a fim de demonstrar a viabilidade de uso algoritmo.

Os Sistemas Fuzzy Evolutivos (Evolving Fuzzy Systems ou EFS) foram propostos para atender a demanda existente no processamento online de dados, no qual as informações geralmente são disponibilizadas na forma de um fluxo contínuo, com características que envolvem a  disponibilização  em  grandes  quantidades,  altamente  dinâmicas e não-estacionárias. As criptomoedas, por sua vez, apresentam constante variação de preço, volume transacionado e capitalização de mercado, tornando-se iminente, neste contexto, a existência das características mencionadas. Diante disso, neste trabalho é proposta uma nova abordagem que contempla a utilização de EFS na previsão do valor de fechamento, na previsão do sentido de variação e na recomendação de investimentos em criptomoedas. Na previsão do valor de fechamento são avaliados três sistemas evolutivos e a previsão do sentido de variação é realizada com base no valor previsto pelos sistemas evolutivos. Para esta tarefa também é proposto um novo modelo (chamado Comitê) que consiste na combinação dos resultados apresentados pelos três EFS. Por último, propõe-se uma estratégia de recomendação de investimentos, que consiste na compra e/ou venda de criptomoedas, baseando-se na previsão do sentido de variação. Experimentos computacionais foram realizados para avaliar as abordagens utilizando 10 intervalos (conjuntos de dados),  sendo 6 para o Bitcoin e 4 para o Ether. Os resultados obtidos foram comparados entre as abordagens e, quando possível, com resultados da literatura. Os resultados evidenciam que os EFS considerados postulam como bons candidatos na solução do problema de previsão do valor e do sentido de variação do preço de criptomoedas. Os números apresentados pelos modelos estudados foram competitivos, principalmente em termos de Acurácia e Rentabilidade, superando os trabalhos da literatura. Além disso, os modelos foram capazes de proporcionar ganhos superiores à valorização das criptomoedas em grande parte dos intervalos e, até mesmo, evitar maiores prejuízos em cenários de desvalorização.

A teoria econômica clássica defende que os mercados são eficientes, que os preços caminham em direção a um ponto de equilíbrio no longo prazo e que não há possibilidades de arbitragens. Para investigar esta Hipótese de Mercado Eficiente (HME), definimos um modelo de previsão de tendências de retornos de ativos financeiros, baseado em um sistema de equações diferenciais lineares acopladas discretizado. Neste modelo, consideramos que as relações entre os desvios dos preços das ações em relação a um preço considerado justo traz informação sobre a dinâmica dos preços das ações. Tais desvios são calculados utilizando-se a diferença logarítmica entre os preços reais e os preços justos, modelados por um média móvel exponencial. Visando a comparação entre um mercado emergente e um desenvolvido, aplicamos o modelo para a bolsa de valores brasileira e norte-americana. A consistência do modelo foi investigada comparando-se resultados em quadrimestres diferentes. A relação entre a acurácia do modelo e o expoente de Hurst foi estudada. Parâmetros de execução do modelo, tais como, janela de ajuste, número de ações e frequência de amostragem dos dados, são explorados com o objetivo de encontrar uma combinação que apresente taxas de acurácia relevantes. Testes de hipóteses foram aplicados aos resultados da previsão para investigar se o modelo tem uma taxa de acerto de tendência de preços diferente de um processo totalmente aleatório. Diante dos parâmetros explorados, escolhemos um conjunto que apresentou resultados satisfatórios e aplicamos o modelo em simulação realística do mercado utilizando uma plataforma de algotrading. Na simulação, definimos dois modelos de operação para as estratégias de negociação: MO1 e MO2. No MO1, as operação são abertas de acordo com o sinal enviado pelo preditor e encerradas no fechamento do mesmo candle. Para MO2, as operações são encerradas por meio de stops. Os resultados foram comparados levando em consideração indicadores de desempenho, tais como: risco de exposição ao mercado, retorno financeiro, taxas operacionais e capital alocado

A simulação de materiais granulares é estudada nas academias de todo o mundo, também aplicada em indústrias e empresas de engenharia. Para o entendimento e quantificação das proprieadades dos materiais granulares, o Método de Elementos Discretos, ou Discrete Element Method (DEM), é uma das técnicas computacionais mais usada para simular o comportamento de materiais granulares. Muitos dos desafios de se compreender o comportamento de materiais granulares têm início no fenômeno de segregação de grãos secos. Classicamente, temos o efeito castanha do Pará - Brazil Nut Effect (BNE) - que consiste em um material granular confinado contendo grãos de diferentes volumes e que, quando agitados, exibem segregação, sendo que os grãos maiores ascendem até a superfície. Por muitos anos, acreditou-se que esta segregação ocorria devido a presença de paredes que confinam o material. Na primeira parte desta tese mostramos que em sistemas com condição periódica de contorno também pode ocorrer o BNE. Propomos que o BNE se comporta com efeito ressonante, e diferenciamos os sistemas com paredes do com condição periódica de contorno usando a função de grandes desvios - Large-Deviation function (LDF). Na segunda parte desta tese estudamos também o transporte de sedimentos, que ocorre na interação entre granulares e fluidos. Para simular o comportamento de materiais granulares imersos em um fluido, utilizamos uma técnica de Fluidodinâmica Computacional, ou Computational Fluid Dynamics (CFD). Os sedimentos sólidos se movem em um campo de velocidades transportados pelo fluido. Três parâmetros adimensionais são necessários para descrever o comportamento do transporte: o número de Reynolds, que relaciona as forças inerciais com as forças viscosas, e consequentemente os efeitos de turbulência do fluido; o número de Shields, que está relacionado com a as forças de arraste e as forças inerciais do fluido; e finalmente, a razão de densidade entre o sólido e a fase fluida. É possível reproduzir os diferentes modos de transporte apenas mudando tais parâmetros adimensionais. Nesta tese, calculamos o tempo de saturação para o modo bedload no regime viscoso, e também predizemos o tempo de saturação para este modo de transporte. Este estudo de transporte de sedimentos foi possível graças ao doutorado sanduíche realizado no PMMH-ESPCI com a bolsa CAPES No.88881.187077/2018-01.

Modelos de percolação e de Ising possuem aplicações em diversas áreas das ciências e estão entre os modelos mais estudados na Mecânica Estatística. Eles exibem uma transição de fase e a determinação do valor crítico no qual ela ocorre é uma das principais questões relacionadas a esses modelos. O presente trabalho tem como objetivo estudar três modelos, dois de percolação e um de Ising, em que o valor crítico varia em função de algum parâmetro. O primeiro modelo apresentado é o Modelo de Percolação com Múltiplos Alcances (MPMA), nele consideramos o modelo clássico de percolação na rede hipercúbica L^d e adicionamos elos de tamanhos _m1,m2,...,mn, paralelos a cada eixo coordenado, de forma que os tamanhos dos elos maiores sejam múltiplos dos menores e _{mi >} 1 para todo _i. Há resultado analítico mostrando que o ponto crítico desse modelo converge para o do modelo clássico na rede hipercúbica L^d(n+1) quando _{mi → ∞} para todo _i. Nós encontramos evidências numéricas de que, se _d = 2, essa convergência é monótona e segue uma lei de potência quando _n = 1 e _n = 2. Com o intuito de verificar se a convergência relacionada ao ponto crítico no MPMA também ocorre em outros modelos que exibem transição de fase, estudamos o Modelo de Ising com Múltiplos Alcances, que é definido de forma similar ao MPMA. Nós verificamos que, se analisarmos a temperatura crítica ao invés do ponto crítico, também ocorrerá a convergência para as mesmas situações estudadas no MPMA. Por fim, também estudamos o Modelo de Percolação com Grau Restrito (MPGR). Nele, tentamos abrir os elos do grafo em uma ordem aleatória que é definida previamente. Cada elo é aberto se satisfizer uma determinada restrição que depende de um parâmetro _k. Esse modelo possui aplicações no estudo de dímeros e polímeros e o simulamos na rede hipercúbica L^d para _{d ∈ {}2_,3_,4_}. Através de uma análise numérica, nós mostramos que o valor crítico do modelo decresce em função da restrição _k. Além disso, encontramos evidências de que o MPGR está na mesma classe de universalidade do que o modelo clássico de percolação.

Com o advento da tecnologia é possível aliar os modelos matemáticos complexos que representam o problema de otimização de portfólios de investimentos com técnicas computacionais extremamente eficientes e práticas. Busca-se construir um arcabouço computacional capaz de lidar com as peculiaridades reais do mundo financeiro ao mesmo tempo que utiliza o conhecimento teórico disponível. Portanto, propõe-se neste trabalho um arcabouço computacional composto por diferentes modelos que usam a metodologia de controle preditivo baseado em modelo (do inglês, Model Predictive Control-MPC) na otimização de portfólios de investimentos. É proposta uma estratégia inovadora obtida pela combinação do MPC e da otimização multiobjetivo sujeita a restrições realísticas do mercado financeiro, como limites de investimento, auto-financeiro, cardinalidade e custos de transação. Os critérios de desempenho (funções objetivo) são os valores esperados da riqueza, da variância e do CVaR. Como a perspectiva multiperíodo é imprescindível para utilizar a estratégia do MPC, foram propostas formulações multiperíodo para as funções objetivo e também para o algoritmo genético que faz a otimização. Com os experimentos realizados foi possível obter uma variedade de constatações que envolvem o horizonte de predição, a cardinalidade, o risco e o retorno do portfólio. Dentre as quais podem ser destacadas, o horizonte de predição de fato beneficia o problema de otimização de portfólios uma vez que proporciona valores de riqueza não obtidos pela estratégia miópica, portfólios com cardinalidades menores possuem menor risco por possuírem maior alocação de capital no ativo livre de risco. As carteiras com cardinalidade cinco apresentam os maiores valores de riqueza. Na análise out-of-sample a riqueza acumulada da estratégia proposta superou e Ibovespa e fundos de investimento de prestígio em 2020.

Neste trabalho, estudamos a reologia de um sistema granular utilizando o Método de Elementos Discretos (DEM). A reologia µ(I) é um problema conhecido intensamente estudado a partir do cisalhamento de um meio granular para diferentes valores do número de inércia (I), quantidade adimensional que relaciona a taxa de cisalhamento e a pressão imposta sobre o sistema. Um dos principais objetivos nos estudos relacionados à reologia µ(I) é a verifificação do funcional que rege a dependência entre as variáveis reológicas, ou seja, a dependência do atrito efetivo em relação ao número de inércia. O objetivo deste trabalho foi estudar o comportamento de sistemas confifinados sob cisalhamento plano, e verifificar o comportamento reológico previsto pela reologia µ(I). Para isso, mediu-se o perfil de velocidades e tensões. Utilizou-se a técnica conhecida como Dinâmica Molecular (DM) um dos Métodos de Elementos Discretos. A simulação do Método de Elementos Discretos (DEM) foi a abordagem adotada, visto que é uma ferramenta poderosa presente em grande parte da literatura dos sistemas granulares. Os resultados obtidos foram parcialmente validados.

Com a expansão da internet, o transporte de produtos ocupa uma das funções mais importantes no comércio eletrônico. Um dos parâmetros com elevado impacto nessa importância está nos altos custos envolvidos com o transporte na economia. Diante desse fato, é considerável analisar os problemas reais enfrentados pelos atores desse ramo de atividade. As questões que se referem ao roteamento e carregamento de veículos, em decorrência de suas complexidades, constituem uma das aplicações com maior potencial na área de otimização. Com o foco de facilitar essas questões, este trabalho tem como objetivo solucionar o problema de roteamento de veículos capacitados com restrições tridimensionais de carregamento (3L-CVRP). Este trabalho traz soluções para o problema em duas modelagens distintas, mono-objetivo e multiobjetivo. No mono-objetivo, a finalidade é minimizar a distância total percorrida pelos veículos. Foram implementados os seguintes algoritmos: Algoritmo Genético, VNS, Simulated Annealing e Busca Tabu. No Algoritmo Genético, utilizou-se as soluções geradas pelas técnicas Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) e soluções resolvidas por programação linear inteira (PLI) utilizando o pacote comercial CPLEX aplicadas ao problema de roteamento de veículos capacitados (CVRP) para construir a população inicial. No restante dos algoritmos implementados, as soluções do PLI obtidas pelo CPLEX foram utilizadas como solução inicial. Os resultados obtidos foram comparados aos da literatura e entre os algoritmos construídos. Na abordagem multiobjetivo, acrescentou-se o objetivo de minimizar a quantidade de veículos utilizados para a entrega dos itens. Foi feito a implementação do algoritmo Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) aplicado ao CVRP e 3L-CVRP. Para o CVRP, as soluções encontradas foram comparadas às da literatura. O algoritmo alcançou resultados satisfatórios, se aproximando do estado da arte, e em algumas instâncias, superando as soluções obtidas. Para o 3L-CVRP, os resultados alcançados exploraram novas soluções para o problema em comparação com a literatura.

O câncer de mama é o mais comum na população feminina. O diagnóstico precoce desta doença, através do rastreamento por mamografia, pode elevar as chances de cura a 95%. Estudos mostram que o Brasil tem um número de mamógrafos relativamente satisfatório, mas estes equipamentos estão mal  distribuídos geograficamente. O foco, neste trabalho, é o Problema de Localização de Mamógrafos (PLM), o qual visa encontrar uma distribuição eficiente dos equipamentos de mamografia, de forma a aumentar a demanda coberta. Focando no Estado de Minas Gerais, uma análise é feita considerando que, no mundo real, há dificuldade de realocar equipamentos já instalados. Além disso, seria interessante otimizar a localização de novas aquisições. Considerando que o PLM é do tipo NP-hard, também é apresentado um algoritmo baseado na metaheurística Simulated Annealing, para lidar com grandes instâncias do problema.

O setor de extração mineral é uma atividade de grande fonte de renda, contribuindo financeira e economicamente, e no Brasil, essa contribuição é muito relevante devido às escalas globais dos ativos minerários existentes em solo. As grandes mineradoras no Brasil possuem múltiplos ativos produtivos e logísticos, o que necessitam ter um planejamento integrado de forma a otimizar a utilização desses ativos objetivando o atendimento das demandas dos clientes e a redução dos custos operacionais. Neste contexto, é definido o problema de programação integrada de curto prazo em minas, em que as decisões    de nível tático são definidas conjuntamente em centros de operações integradas (COI). Este problema é resolvido utilizando programação inteira mista, Relax and Fix, Fix and Optimize e Local Branching. Além disso, uma metodologia de testes e avaliação, tanto da verificação dos algoritmos como da validação do problema, é proposto e os resultados obtidos comprovam estas avaliações.

A explicação baseada em caso é um dos estilos de explicação mais usado nos sistemas de recomendação. Essa abordagem é focada em fornecer explicações no seguinte formato:quais os itens previamente gostados foram usados para gerar a recomendação. Para medir a qualidade dos métodos que geram explicações, podemos fazer avaliaçõesonline e offline. As avaliações online requerem interação direta com os usuários e as avaliações offline requerem apenas dados extraídos anteriormente. A avaliação online pode lidar com mais aspectos das explicações e produzir resultados mais completos, por isso ela é incentivada. Mas testes envolvendo usuários nem sempre são acessíveis. A avaliação offline é preferida por ser mais fácil de implementar. Poucos projetos de pesquisa abordam métricas offline para medir a qualidade dos métodos de explicação baseados em casos, por isso esse é um problema mal definido. Para cobrir essa falta, estamos propondo ECT, uma nova métrica offline para avaliar aspectos mais complexos dos métodos de explicação baseados em casos. É composto por três sub-métricas, Coverage, Ease-of-interpretationandTriviality. Usamos a nova métrica para comparar vários métodos de explicação entre diferentes domínios de recomendação e acreditamos que essa inovação pode ser promissora para o uso de dados amplamente disponíveis.

O mercado de capitais tem crescido a cada dia e desempenhado um importante papel entre as pessoas físicas que querem investir e as empresas que precisam capitalizar-se para expandir o seu negócio. Em especial, o investimento no mercado de ações é uma das formas mais rápidas e atrativas de obter lucros consideráveis em um curto espaço de tempo. Porém, devido a grandes variações e oscilações neste tipo de mercado, os investidores estão sujeitos à riscos que podem acarretar também em grandes prejuízos. Com o objetivo de estudar os principais trabalhos que envolvem aplicações no mercado de ações relativos aos seguintes temas: tratamento de dados, modelos de previsão de tendências e modelos de operação, foi realizada uma Revisão Sistemática da Literatura (RSL). Verificou-se que o algoritmo Máquina Restrita de Boltzmann (RBM) de categoria não supervisionada de deep learning está sendo muito empregado para realizar redução de dimensionalidade através da seleção e extração de características latentes dos dados de séries temporais. Para evitar que outros estudantes e interessados da área de mercado financeiro tenham que despender muito tempo de suas pesquisas na implementação de algoritmos e possam dedicar esforços em criar, validar e aprimorar suas estratégias de negociação, propõe-se neste trabalho o projeto e implementação de um arcabouço automatizado constituído de 5 etapas: Extração de Dados, Caracterização e Transformação de Dados, Classificação de Modelos de Previsão de Tendências, Estratégia de Operação e a Análise de Resultados. Durante as simulações, avaliou-se dados de cotações históricas de 52 ativos negociados na Bolsa Brasil Balcão (B3), acrescidos de mais 10 índices globais, para um período de 400 dias úteis na etapa de Treinamento e de 1.000 dias úteis na etapa de Validação, para os 8 modelos de previsão de tendências propostos. Como resultados e validação do arcabouço proposto, serão apresentados para cada um dos ativos, índices e modelos de previsão de tendência, uma tabela consolidada contendo dados (desempenho, operação / risco e estatísticos) e 3 gráficos: série de preço de fechamento, série de evolução de capital acumulado (retornos líquido e bruto e custo operacional), boxplot do retorno financeiro e das medidas de desempenho.

A análise topológica de redes é um importante campo de estudo em Teoria das Redes, com aplicações em vários campos da Ciência. Neste estudo, nós alteramos a topologia de uma rede quadrada através de reconexões em suas arestas e obtivemos diferentes tipos de redes: aleatória conservativa, aleatória não conservativa e livre de escala. Sob determinadas condições, as redes aleatórias e livre de escala apresentaram propriedades de mundo pequeno. Aplicamos as ferramentas da análise de Primeira Passagem para investigar as propriedades e características das caminhadas aleatórias nessas redes. Nas topologias investigadas, analisamos o Tempo de Primeira Passagem (TPP) de um significativo número de caminhantes aleatórios não interagentes, variando-se os sítios de partida e de chegada. Para caracterizar estes processos, aplicamos o conceito da simultaneidade de Primeira Passagem, através do chamado Índice de Uniformidade (IU), que é uma medida da probabilidade de que dois caminhantes independentes cheguem juntos ao sítio alvo. O IU permite avaliar se o tempo médio de primeira passagem (TMPP) é uma boa medida para o processo, e permite identificar redes com características de mundo pequeno. A análise da ocupação dos sítios durante uma caminhada aleatória nos permitiu diferenciar os diferentes tipos de redes, em particular identificar as propriedades de mundo pequeno, um tema que ainda é controverso na literatura.

 Nos estudos da mecânica quântica, a energia total do sistema quântico é representada pelo operador hamiltoniano H(λ), em que λ é eventualmente um parâmetro do sistema. Na teoria, espera-se que esse operador seja hermitiano, porém essa exigência pode ser relaxada permitindo-se que o parâmetro assuma valores complexos, com parte imaginária diferente de zero. Com esse novo conceito de um hamiltoniano não hermitiano, é sustentado que no comportamento dos autovalores relacionados a esse operador pode ser observada a transição de fase quântica. Esta é mudança do comportamento do sistema quando determinado valor crítico do parâmetro é atingido. Essa transição – quântica – ocorre em temperatura nula, por definição. Para o estudo da transição de fase quântica, foi introduzido o conceito de ponto excepcional, como sendo o valor de uma variável independente λ de uma matriz H(λ) em que há alteração na quantidade de seus autovalores. O intuito desse trabalho é determinar como é o comportamento da ocorrência desses pontos excepcionais, quando a matriz hamiltoniana tem seu parâmetro variado no plano complexo, utilizando como laboratório um dos modelos Curie-Weiss, o modelo Lipkin – originário da física nuclear. Dentro desse modelo, foram feitos estudos da matriz para diferentes valores de momento angular, operador que determina a construção da hamiltoniana, e foram encontradas distribuições dos pontos excepcionais no plano complexo. Observa-se que essas distribuições dependem do valor do momento angular e que o número de pontos excepcionais cresce com o aumento do momento angular. Além disso, os pontos excepcionais tendem a se acumular próximos ao valor crítico (real) que determina a transição de fase quântica. A partir desse comportamento, um subconjunto dos pontos excepcionais permitiu ajuste de curva que tende a revelar o valor crítico para a ocorrência da transição de fase quântica. Sugere-se, por fim, que a mesma abordagem possa ser implementada para outros modelos Curie-Weis vindos de diferentes áreas: modelo de emparelhamento – também da física nuclear; modelo Jaynes-Cummings – da ótica quântica; modelo bicamada – da física da matéria condensada; e modelo de Heisenberg – do magnetismo.

Os algoritmos evolucionários se inspiram em mecanismos de adaptação encontrados na natureza e nas últimas décadas têm se destacado como solução para diversos problemas nas áreas de engenharia, ciência e médica. À medida que a tecnologia avança, a complexidade de seus sistemas aumenta de forma que se torna árduo a sua solução sem o auxílio computacional destes algoritmos. Uma das técnicas para se melhorar o desempenho destes algoritmos é a hibridização, que consiste na criação de um novo algoritmo que combina de diferentes algoritmos evolutivos para que as vantagens de um algoritmo suprimam as deficiências do outro, melhorando de maneira geral a performance. Neste trabalho, foi desenvolvido o algoritmo multiobjetivo híbrido MESH, que se fundamenta nos paradigmas evolucionário e de busca por enxame do algoritmo híbrido C-DEEPSO e incorpora técnicas de outros algoritmos multiobjetivo. O MESH foi comparado com os algoritmos multiobjetivo clássicos NSGA-II e SPEA2, nas funções benchmark ZDT e em dois modelos multiobjetivo de geração de energia em usinas hidroelétricas. Um dos modelos avaliados, que é proposto neste trabalho, aborda a dinâmica da geração de energia com usinas em cascata com os objetivos de eficiência energética e manutenção dos níveis dos reservatórios do sistema. O MESH se mostrou competitivo em relação aos dois algoritmos clássicos, obtendo soluções de maior qualidade e com uma maior estabilidade, tanto com problemas benchmark quanto para os problemas reais de geração de energia com usinas hidroelétricas. O modelo proposto por sua vez se demonstrou de difícil solução em alguns cenários, ocorrendo casos em que os algoritmos não foram capazes de encontrar uma solução válida.

Este projeto aborda o desenvolvimento de uma nova metodologia visando à caracterização de pacientes com câncer de mama em PCR (pathologic complete response) e NoPCR para tratamento neoadjuvante. Atualmente a comunidade médica enfrenta uma grande dificuldade em encaminhar pacientes com câncer de mama para o tratamento neoadjuvante, quimioterapia realizada com o intuito de diminuir as dimensões do tumor ou curá-lo, pois não existem ferramentas que garantem um nível satisfatório de confiabilidade. Neste contexto, pesquisadores esforçam-se para encontrar métodos que viabilizem uma caracterização mais assertiva dos pacientes, para que dessa forma se evite o desgaste físico e psicológico de uma quimioterapia sem uma redução satisfatória ou cura. Uma tecnologia utilizada para análise genética de pacientes é o microarray, técnica que se baseia no emparelhamento de sondas marcadas com quimiluminescência, radioatividade, ou por um anticorpo, para calcular a expressão genética em uma sonda, 22283 para o contexto desta dissertação, que por sua vez representa um gene, e apresentá-lo de forma numérica. Uma vertente nessa linha de pesquisa é a utilização do cálculo da bimodalidade genética para verificar a influência de determinadas sondas na caracterização de pacientes como PCR e NoPCR. A metodologia proposta visa selecionar sondas significativas por meio de ordenação e comparação entre as 3000 primeiras sondas com maior e menor valor de bimodalidade em pacientes das duas classes, PCR e NoPCR, em uma base de dados previamente utilizada em literatura. Após selecionar as sondas, pacientes oriundos de uma base diferente da utilizada para seleção serão classificados por intermédio de três classificadores utilizados previamente em literatura: Diagonal Linear Discriminant Analisys, Particle Swarm Optimization e Extreme Learning Machine, atestando dessa forma a qualidade da metodologia por meio dos resultados utilizando a curva ROC, sensibilidade e especificidade. Os resultados indicam que as sondas selecionadas detêm funções genéticas relacionadas à proliferação do câncer, portanto são significativas. Obteve-se desempenho estatístico satisfatório para as classificações realizadas com Extreme Learning Machine, já para os outros algoritmos os resultados não apresentaram significância em comparação a outros trabalhos já realizados e referenciados.

O solo, como material granular, e a raiz, como uma estrutura biológica, podem ser considerados como um sistema fluido-estrutura e o entendimento da dinâmica dessa interação pode auxiliar no manejo do solo e de culturas, contribuindo tanto para a produção quanto para a estabilidade e qualidade do solo. Neste trabalho faz-se o estudo numérico de um sistema fluido-estrutura, extraindo informações macroscópicas de propriedades microscópicas do comportamento de uma fibra imersa em um meio granular denso. A simulação foi realizada, fazendo uso a técnica de dinâmica molecular em duas dimensões. Para tanto, são geradas as configurações iniciais tratando-se de uma caixa com discos de diferentes diâmetros e uniformemente distribuídos. Na simulação, a fibra é representada por um intruso preso em uma das extremidades. Foram estudadas 6 diferentes configurações iniciais, variando a posição da fibra no meio. Dessa forma, as forças atuantes sobre o intruso e as forças reativas no meio granular foram estudadas e, a partir delas, foi possível calcular as tensões atuantes no sistema em equilíbrio e conhecer o comportamento do mesmo com as diferentes inclinações do intruso. O trabalho representa uma etapa inicial para compreender e construir um modelo computacional realístico para simular a penetração de raízes no solo.

Esta Tese trata o problema de sequenciamento de tarefas em ambiente Flow Shop Híbrido Multiobjetivo com saltos de estágios. Nesse problema, tem-se um conjunto de tarefas que devem ser executadas em um conjunto de estágios. Em cada estágio tem-se um conjunto de máquinas paralelas não-relacionadas. Algumas tarefas não passam por todos os estágios. Além disso, também são consideradas características como elegibilidade de máquinas, datas de entrega e custos por atrasos e antecipações. Inicialmente, os critérios de avaliação foram as minimizações de makespan, soma ponderada dos atrasos e soma ponderada das antecipações. Isso caracteriza o problema abordado como multiobjetivo, por envolver três objetivos conflitantes, isto é, a minimização de um dos objetivos influencia negativamente na minimização dos outros dois. Assim, não é possível encontrar uma única solução que otimize todos os objetivos ao mesmo tempo. Posteriormente, foram adicionados ao problema dois novos objetivos, que o classifica como um problema com múltiplos objetivos por possuir mais de três. Os novos critérios adicionados foram as minimizações do tempo de ociosidade e do número de tarefas atrasadas. A resolução de problemas dessa classe é dificultada principalmente pela deterioração da seleção por dominância de Pareto e pelo aumento exponencial do número de soluções necessárias para aproximar da frente de Pareto. Para resolvê-lo, foram propostos dois algoritmos, o primeiro baseado na metaheurística Multi-Objective General Variable Neighborhood Search(MO-GVNS) e o segundo baseado na metaheurística Pareto Iterated Local Search (P-ILS). Os algoritmos desenvolvidos foram testados em instâncias adaptadas da literatura e seus resultados foram comparados com os de outros algoritmos da literatura. Os resultados foram avaliados em relação às métricas Hypervolume, Epsilon, Spacing e Hierarquical Cluster Counting (HCC), e validados estatisticamente pelo teste de Levene e pelos gráficos de intervalo de confiança. Os resultados obtidos e as análises realizadas mostraram a superioridade dos algoritmos propostos para a solução dos problemas apresentados com relação às métricas Hypervolume, Epsilon e HCC.

Neste trabalho foi realizada a modelagem das características adsortivas do fosfato de cálcio para mitigação de dióxido de carbono (CO₂). Através de cálculos utilizando a teoria do funcional da densidade, foram determinadas as energias de ligação do CO₂ em diversos sítios do material, além de outras propriedades como a energia de superfíce. Os cálculos realizados possibilitam um entendimento de como as ligações químicas entre o adsorvente e o adsorvato (CO₂) ocorrem na interface deste sistema bem como os aspectos quânticos do processo. Foi mostrado como a superfície responde à adsorção com diferentes quantidades de CO₂ e o ponto em que a superfície pode ser considerada saturada. Espera-se que os resultados sejam úteis para uma possível aplicação de fosfatos de cálcio na redução da emissão de CO₂ em aplicações reais.

Esta tese apresenta um framework multiagente para otimização usando metaheurísticas, denominado Arquitetura Multiagente para Metaheurísticas (AMAM). O framework AMAM é uma estrutura genérica e flexível, que tem, como principal característica, a facilidade de hibridização de metaheurísticas, a partir da utilização de conceitos relacionados a sistemas multiagentes. Nesta proposta, cada agente atua independentemente no espaço de busca de um problema de otimização combinatória. Os agentes compartilham informações e colaboram entre si através do ambiente. Este tese tem, como principal contribuição, a consolidação do framework AMAM como uma ferramenta capaz de resolver diferentes problemas de otimização e que permita a fácil hibridização de metaheurísticas. Para tal, propõe a revisão da estrutura do framework AMAM com a incorporação de novos recursos que permitam dinamizar e aperfeiçoar o processo de solução. A estrutura do framework foi dividida em dimensões, ao se considerar suas diferentes perspectivas. A remoção de estruturas de coordenação explícita e de elementos que intermediavam a comunicação permitiram aumentar a autonomia do agente. A cooperação entre os agentes foi aprimorada, buscando maior diversidade nas soluções disponíveis na estrutura cooperativa, através da definição de novos critérios de inserção de novas soluções. É proposto também a incorporação de capacidades auto-adaptativas no agentes. O objetivo é permitir que o agente modifique suas ações com base nas experiências obtidas na interação com os outros agentes e com o ambiente, usando conceitos de Aprendizagem de Máquina. Neste sentido, são apresentadas duas propostas de agentes adaptativos baseados em Aprendizado por Reforço e em Autômatos de Aprendizagem. Para melhor introdução e validação do framework AMAM, esta tese utiliza instanciações do framework para dois problemas de otimização combinatória clássicos: Problema de Roteamento de Veículos com Janelas de Tempo (sigla em inglês, VRPTW) e o Problema de Sequenciamento de Máquina Paralela Não Relacionada com Tempos de Configuração Dependentes de Sequência (sigla em inglês, UPMSP-ST). Os experimentos demonstraram a efetiva redução nos custos das soluções com o uso de agentes cooperativos e a escalabilidade da proposta. Os experimentos também confirmaram que a capacidade de aprender atribuída ao agente influencia diretamente a qualidade das soluções, tanto do ponto de vista individual quanto do ponto de vista do trabalho em equipe. Sendo assim, a adaptabilidade dos agentes é confirmada, demonstrando que as técnicas de aprendizado utilizadas conseguem superar a necessidade de conhecimento das características específicas do problema a ser tratado. Os resultados obtidos possibilitaram concluir que o framework aqui apresentado é um passo à frente em relação aos demais frameworks da literatura quanto à adaptação aos aspectos particulares dos problemas.

Redes complexas são sistemas grandes e dinâmicos que podem ser modelados por grafos. Muitos sistemas sociais, biológicos ou tecnológicos são considerados redes complexas, dentre eles a Internet e a Web, as redes sociais reais ou virtuais e as redes de infraestrutura física, tais como redes de transporte e de comunicação. A análise destas redes, na forma de grandes grafos, provê informações importantes acerca das características dos sistemas modelados. No entanto, o processamento sequencial destes grafos pode requerer alto custo computacional ou mesmo ser inviável, dependendo de seu tamanho e complexidade. Para solucionar esse problema recorremos ao processamento paralelo e distribuído. Este trabalho propõe o algoritmo paralelo e distribuído ADDIC, indicado para o processo de detecção de comunidades sobrepostas em uma rede complexa de grande porte. O algoritmo foi projetado a partir de um importante algoritmo da literatura e também por meio de um estudo criterioso do framework de programação paralela e distribuída Apache Spark, aliado a um planejamento detalhado de experimentos. Os experimentos foram executados em vários tipos de grafos de diferentes tamanhos, reais e sintéticos. O tempo de excução, consumo de recursos (CPU e Memória RAM) e medidas de escalabilidade e eficiência do algoritmo foram avaliadas. Os resultados dos experimentos indicam que o ADDIC alcança seu objetivo, que é detectar comunidades sobrepostas, além de apresentar resultados de tempo de execução melhores que o principal algoritmo sequencial da literatura. Além disso, o algoritmo proposto apresenta Escalabilidade próxima à linearidade e boas taxas de Eficiência.

A teoria moderna do portfólio introduz o conceito de risco para investimentos financeiros, iniciando um problema de decisão em uma relação de compromisso entre o risco e retorno, que são características conflitantes em um investimento. Recentemente, estudos vêm utilizando otimização multiobjetivo para tratar esse problema, mas modelos e técnicas ainda estão sendo aprimorados. Deseja-se, portanto, contribuir para o desenvolvimento desse processo de otimização, especificamente com restrição de quantidade de diferentes ativos em um investimento, propondo modificações em modelos e técnicas já propostos. Para isso, quatro experimentos foram planejados, estabelecendo comparação de técnicas, de modelos, simulações para validação desses e desenvolvimento de técnicas paralelas para investimentos em alta frequência, respectivamente. Resultados dos dois primeiros experimentos sugerem superioridade do modelo e técnica proposta em relação a outros presentes na literatura. Terceiro experimento valida o modelo e técnica escolhidos nos experimentos anteriores em uma simulação de negociações no mercado de ações e o quarto experimento apresenta melhorias à técnica que apresentou melhor desempenho, melhorando a qualidade das soluções geradas com um aumento mínimo de tempo. Uma vez que são propostos modelos e técnicas para a solução do problema estudado que, aparentemente, apresentam melhor desempenho que alguns presentes na literatura, conclui-se que esses novos procedimentos constituem uma importante contribuição acadêmica para a área de otimização de portfólios financeiros.

Em ambientes industriais é comum a presença de ruídos que podem causar danos cumulativos e irreversíveis na audição dos trabalhadores, afastamento do trabalho e até indenizações no caso do não cumprimento rigoroso das normas de saúde e segurança do trabalho, além de onerar o sistema de saúde. O objetivo desse estudo é determinar a prevalência de perda auditiva induzida por ruído (PAIR) em trabalhadores de uma indústria, relacionado com a idade e com o tempo de exposição ao ruído. Os dados são de 106 trabalhadores que se submeteram a exame audiométrico periódico. Na literatura não foram identificados trabalhos que levem em consideração que as medidas feitas nos trabalhadores ao longo do tempo são correlacionadas. Portanto, a associação estatística entre PAIR com idade e tempo de empresa foi avaliada usando um modelo longitudinal. Estudos longitudinais permitem a distinção entre o grau de variação na variável de resposta para um indivíduo ao longo do tempo e a variação entre diferentes indivíduos. Dos diversos modelos testados, o modelo exponencial foi o que apresentou os melhores resultados e se ajustou melhor aos dados, relacionando as medições audiométricas com a idade do trabalhador e o tempo de empresa. Este modelo poderia ser usado em aplicações semelhantes em diversas áreas. Todas as análises comparativas entre os diversos modelos foram realizadas usando programas na linguagem R para validação dos dados.

A relação orientador-orientado, que se caracteriza como uma forma de propagação do conhecimento, como resultado pode proporcionar um aumento na produção científica dos orientadores e orientados. Especificamente em programas de pós-graduação, onde orientados submetem artigos científicos em diversos meios de publicação em coautoria com seus orientados, estes acabam por impulsionar a produção científica de seu orientador, já que em geral os orientadores surgem como coautores das publicações. Portanto, caracterizar como ocorre o processo de orientação e a produção científica resultante dessa relação é mais um importante meio de análise da colaboração cientifica nas diversas áreas do conhecimento. Neste trabalho, são utilizados os dados de orientações extraídos dos currículos cadastrados na Plataforma Lattes com o objetivo de obter-se, além de uma visão geral do processo de orientação no Brasil, uma análise da produção bibliográfica advinda desse processo, identificando dessa forma como o conhecimento científico Brasileiro tem se propagado.

As Redes de Sensores Sem Fio (RSSF) são consideradas como extensão da internet para o ambiente da Internet das Coisas e adquiriram uma importância fundamental na evolução tecnológica. Sua aplicação se estende entre as mais diversas áreas estratégicas como militar, engenharia, meio ambiente, tráfego, aviação, automação de ambientes e diversas outras que são consideradas corriqueiras nos dias de hoje, como saúde e segurança. Com tanta utilidade, torna-se fundamental que haja um sistema de estimativa quanto ao grau de confiabilidade dessas redes visando melhor desempenho nas áreas a que são propostas. O presente trabalho tem o intuito de propor e desenvolver um sistema de classificação das RSSF, a partir de modelos matemáticos, que trate objetivamente aspectos como confiabilidade entre os nós da rede, acurácia na comunicação, latência e eficiência energética. Estes valores servirão de entrada para um Sistema Fuzzy configurado para retornar como saída o grau de confiabilidade que a RSSF possui para a realização da tarefa para a qual foi designada. Experimentos práticos foram escolhidos a partir de simulações para demonstrar a eficácia do sistema proposto. Os resultados obtidos se mostraram satisfatórios na obtenção do grau de confiança da RSSF em escala de 0 a 1.

Em vários segmentos que necessitam de um orçamento prévio e/ou uma previsão de receitas, é comum a realização de estimativas. Tal procedimento é feito embasado em modelos estatísticos. A distribuição Binomial é um modelo estatístico discreto que determina as chances de sucesso ou fracasso da ocorrência de um determinado número de eventos em um espaço amostral limitado. A distribuição normal é o modelo estatístico padrão que segue a lei dos grandes números, ou seja, ocorrências aleatórias que tendem ao infinito convergem para uma média e apresentam uma variância. Reunir as características das duas distribuições em uma ferramenta única é de grande valia para se realizar estimativas e, para tanto, utiliza-se a convolução. Os testes de hipóteses são ferramentas estatísticas muito utilizadas para se determinar o a abrangência de um determinado conjunto de dados numéricos a partir da rejeição ou não da hipótese nula. Para se realizar a convolução entre as duas distribuições citadas é necessário que ambas sejam discretas ou contínuas. A distribuição Binomial foi aproximada de uma função contínua, através de ferramentas matemáticas apropriadas, e posteriormente convoluída com a distribuição normal. Foi feita a previsão da quantidade de peças defeituosas que devem ser recolhidas pela Magneti Marelli em todo o Brasil através da relação de proporcionalidade da convolução discreta. Os valores estimados contemplaram os valores reais divulgados pela empresa. No Hospital Veterinário da UFMG, foram feitas previsões da quantidade de animais que estavam aptos a realizar a cirurgia de castração no ano de 2016, através da convolução discreta e utilizando dados do ano de 2015. Todos os valores mensais coletados no hospital veterinário no ano de 2016 estavam dentro da previsão feita utilizando o modelo. Foi estimado o Índice Nacional de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA) dos anos de 2011 a 2016 com base nos dados de 1996 a 2010 divulgados pelo IBGE, utilizando a convolução contínua. Os valores observados estavam dentro da faixa prevista pelo método com proximidade da média. Pela aplicação nos diversos setores citados com respectivos resultados satisfatórios, o método proposto se mostrou eficaz e multidisciplinar, ou seja, pode ser aplicado em diversas áreas.

A sociedade moderna tem experimentado uma grande revolução devido à percepção de que redes complexas governam os relacionamentos sociais. Nesse ínterim, buscamos evidenciar redes de criminalidade de Minas Gerais. Estudar os criminosos em rede é fascinante, pois permite novas respostas à demanda de Segurança Pública. A pesquisa na área concentrou-se na hierarquia, personagens e violência nas organizações criminosas. A partir da modelagem de relacionamentos oriundos de um banco de dados de Inteligência de Segurança Pública e utilizando elementos de redes complexas, foi possível identificar redes de criminalidade, relacionamentos entre criminosos e líderes.  O uso de autômatos celulares permitiu modelar e analisar a evolução de rede de criminalidade e testar a robustez à ruptura e resiliência.  A utilização pioneira de redes multiplex para identificação e análise de redes de criminalidade possibilitou a visualização da estrutura criminosa em camadas hierárquicas, sendo explorada a medida de diversidade de nós para identificação de líderes.

Este trabalho tem seu foco no Problema de Programação de Horários em Escolas. Este problema consiste em produzir um quadro de horários, tipicamente semanais, para os encontros entre professores e turmas de instituições de ensino, satisfazendo a restrições de várias naturezas. Dada a sua natureza combinatória, foram desenvolvidos cinco algoritmos heurísticos baseados na metaheurística Variable Neighborhood Search (VNS) para resolvê-lo. Todos os algoritmos exploram o espaço de soluções do problema por meio dos seguintes tipos de movimento: troca de eventos, troca de recursos, troca de bloco de recursos, mudança de horário de recurso, mudança de horário de evento e cadeia Kempe. Os três primeiros algoritmos desenvolvidos consistem em variações do método General Variable Neighborhood Search (GVNS), que diferem entre si pelo método de busca local usado na fase de refinamento. O quarto algoritmo desenvolvido, nomeado VNS Adaptativo, consiste em aplicar a busca local em uma vizinhança escolhida probabilisticamente, sendo que a probabilidade é maior para as vizinhanças cujas buscas locais foram mais bem sucedidas em iterações anteriores. O quinto algoritmo desenvolvido, nomeado Skewed General Variable Neighborhood Search (SGVNS), explora o espaço de soluções do problema permitindo também a geração de soluções intermediárias que sejam piores que a solução corrente. Todos os algoritmos usam a biblioteca KHE, especializada para implementação de problemas de programação de horários. Os algoritmos foram testados em problemas teste da Competição Internacional de Programação de Horários ocorrida em 2011 e seus resultados foram comparados com aqueles gerados pelo algoritmo Goal Solver, vencedor da competição.

Neste trabalho buscamos uma calibração que possa auxiliar na simulação de processos de difusão com parâmetros em pequena escala que conduzam a um modelo desejado em grande escala. Ou, na via inversa, conhecidos os dados de um processo, determinar os parâmetros em grande escala e, em seguida, inferir as suas características dinâmicas em pequena escala por meio da calibração. As simulações consistem um random walk de tempo contínuo e foram conduzidas controlando as potências de pequena escala r e s das distribuições segundo lei de potência para, respectivamente, o comprimento dos saltos e tempo de espera entre os saltos. De acordo com estes parâmetros, gera-se processos de difusão anômala que podem ser subdifusivos, normais ou superdifusivos. A avaliação dos parâmetros, da pequena escala à grande escala, obtidos a partir das simulações é feita utilizando duas diferentes abordagens: estudando a evolução temporal da variância amostral dos deslocamentos destas simulações para identificar os parâmetros dos modelos aplicáveis de pequena escala e, em grande escala, otimizando as PDFs soluções de equações de difusão fracionárias e ou da equação de difusão não linear aos histogramas de posições gerados pelas simulações. Foram obtidos, através do método de escala de tamanho finito o número N de séries geradas e o tempo T das simulações que fazem com que o sistema se torne estável. Construiu-se, então, o espaço de parâmetros. Com isso, foram analisadas as relações entre parâmetros teóricos e os parâmetros obtidos por meio das simulações. Desta forma, foi possível controlar todo o processo que vai da geração de processos de difusão aos modelos que os descrevem em diferentes escalas.

O número de surdos que estão ativamente no meio acadêmico está aumentando, os quais, deparam-se com diversos tipos de barreiras que dificultam o seu desenvolvimento. Uma dessas barreiras está associada à escassez de um léxico específico para termos técnicos na língua de sinais em que têm proficiência. Visando-se solucionar este problema em particular, a presente tese apresenta uma abordagem inovadora para criação de neologismos terminológicos (sinais técnicos) para as áreas de Ciência, Tecnologia, Engenharia e Matemática (CTEM) em língua de sinais.  A abordagem proposta baseia-se na utilização de métodos computacionais para auxiliar o processo de criação de neologismos terminológicos que constituirão novos dicionários em CTEM. Especificamente, propõe-se: (1) a extração de descritores de forma a partir da imagem contendo a ilustração do significado do conceito técnico sem sinal de interesse, utilizando-se visão computacional, e (2) a determinação do radical do termo associado ao conceito na língua oral de referência do surdo, utilizando-se processamento de linguagem natural. Ao comparar essas informações do conceito técnico sem sinal com as correspondentes de sinais de propósito geral em um repositório, a presente abordagem cria um novo sinal semanticamente aceitável a partir de sinais pré-existentes com características semelhantes. No estado da arte atual, não foram identificados trabalhos cujas soluções para criação de sinais sejam apoiadas por métodos computacionais. Dito isso, a abordagem proposta nesta tese é potencialmente a primeira na literatura a apoiar a produção de novos sinais com o auxílio da computação, tornando este processo mais parametrizado, ágil e escalável.  Para avaliar a qualidade e a utilidade dos sinais técnicos criados por meio desta abordagem, considerou-se neste trabalho um estudo de caso no âmbito da Língua Brasileira de Sinais (Libras). Em particular, foram avaliados sinais em Libras criados para conceitos técnicos da área de Desenho Arquitetônico. Constituiu-se, para este fim, um comitê avaliador composto por falantes de Libras e conhecedores de escrita de sinais, os quais realizaram suas avaliações tomando como base aspectos fonéticos, fonológicos e a própria estrutura morfológica da língua de sinais em questão. Os resultados obtidos sugerem que a abordagem proposta é promissora, sendo que cerca de 60% dos novos sinais criados foram classificados com nível de satisfação similar àquele atribuído a sinais de uma base de dados de referência (criados manualmente), em uma escala de classificação de cinco níveis.

Uma maneira de se modelar quase-cristais consiste no ordenamento de sequência de átomos em redes unidimensionais por meio de sequências numéricas. As sequências peneperiódicas têm sido utilizadas com esse intuito desde a criação do primeiro quase-cristal, construído com base na sequência de Fibonacci na década de 80. Além disso, a caracterização da participação dos sítios da rede tem sido medida, entre outros métodos, pelo decaimento da densidade de probabilidade  do estado quântico. O presente trabalho propõe a utilização de mapas caóticos em substituição às sequências peneperiódicas, pois acredita-se que esses mapas apresentam a possibilidade de controle de desordem, o que indicaria uma vantagem frente às sequências peneperiódicas. A partir desses mapas caóticos são criados potenciais binários para o operador de Schrödinger. Além disso, propõe também a utilização do inverso do número de participação (IPR) para caracterizar o sistema em localizado-delocalizado, pois esse apresenta relação com as quantidades físicas de interesse, geralmente vistas em física do Estado Sólido. Além disso, o $IPR$ é utilizado para fazer diferentes caracterizações e estabelecer relações entre as dimensões fractais, o IPR generalizado (GIPR), IPR típico ou médio e a classificação pela energia do sistema, a fim de se conhecer melhor sobre os sistemas gerados por mapas caóticos. Foi possível caracterizar os potenciais caóticos, obter correlação entre o IPR e o expoente de Lyapunov Ly, reproduzir a singularidade encontrada por Johri e Bhatt para potenciais aleatórios e evidenciar o caráter multifractal dos autovetores. De modo amplo, pôde-se perceber que os mapas caóticos apresentam, de fato, a vantagem de controle da desordem por meio do ajuste da caoticidade.

Apesar do crescente empenho das autoridades públicas e da população na prevenção da dengue, da febre chikungunya, da febre amarela e do zika vírus, muitos casos de infecção humana (com gravidade variável) têm sido registrados periodicamente no mundo. As fêmeas infectadas do Aedes destacam-se como dispersoras destas arboviroses. O estudo do ciclo de vida deste mosquito é de grande importância para a saúde pública mundial e, em especial, no Brasil, onde as condições ambientais e climáticas são favoráveis à sua infestação. A modelagem matemática possibilita prever a dinâmica destes vetores e de suas arboviroses através da simulação de modelos entomológicos e/ou epidemiológicos. Este trabalho propõe o estudo de modelos matemáticos que descrevem o ciclo de vida do Aedes com dependência da temperatura e da pluviosidade, considerando um sistema de equações diferencias ordinárias não lineares. Os modelos incluem a possibilidade de simulação de controle entomológico. Estudos como de equilíbrio, de estabilidade, de sensibilidade são realizados sobre os modelos. Dois dos modelos são confrontados com dados amostrais de campo de fêmeas Aedes Aegypti capturadas pelas armadilhas MosquiTRAP@ em um programa de controle ambiental nos municípios mineiros de Caratinga, Lavras e Sete Lagoas Brasil.  Através de uma metaheurística verificamos a eficácia da aplicação de possíveis cenários de intervenções com ações de controle do mosquito.  Os resultados mostram um aumento na infestação do vetor com o aumento da temperatura e da pluviosidade nas três cidades, este fato potencializa o risco de surtos das arboviroses transmitidas pelo Aedes. Os pontos de controle foram relacionados à taxa de mortalidade das fêmeas, à fração de ovos viáveis, à fração da fase imatura que desenvolve em adultos fêmeas e à taxa de oviposição. As intervenções no verão, primavera-verão e verão-outono realizadas em intervalos regulares de tempo agem como medida preventiva contra a infestação do mosquito, e foi possível verificar horizontes livres da infestação vetorial.

Este trabalho aborda o desenvolvimento de um novo método para calibração de câmeras, baseado em álgebra intervalar. Diferentemente dos métodos existentes, a abordagem proposta possui maior tolerância a ruídos, sendo capaz de produzir resultados com boa exatidão, mesmo em cenários onde os dados de entrada estejam bastante corrompidos ou não existam alvos de calibração apropriados. Conceitos fundamentais como definição do próprio espaço projetivo, álgebra vetorial no espaço projetivo, entre outros, frequentemente utilizados na definição dos principais métodos de calibração atuais, são devidamente estendidos de modo que princípios da álgebra intervalar sejam aplicados. Neste cenário, formula-se o problema de estimação dos parâmetros de calibração (intrínsecos e extrínsecos) como um problema de otimização, cuja solução é obtida a partir do bem conhecido método de otimização global de Hansen e Walster para análises intervalares. Adicionalmente, propõe-se uma modificação neste, utilizando o algoritmo genético para diminuir o diâmetro do casco convexo (convex hull) da solução em torno do mínimo. São apresentados resultados experimentais para ruídos adicionados nos pontos do sistema de coordenadas cartesianas global dos dados utilizados para calibração de até 500 mm e nos dados do plano de imagem até 10 pixels, que são maiores do que os normalmente utilizados por outros trabalhos em calibração de câmeras. Mesmo com estes níveis severos de ruído foram apresentados erros de projeção no plano de imagem com um limite superior do intervalo com um valor mínimo igual a 12 pixels e a distância dos parâmetros, também com um limite superior mínimo, menor do que 1%.

A produção de trabalhos científicos apresentou um crescimento importante nas últimas décadas, sendo a internet o principal meio para seu acesso e difusão. Consequentemente, nota-se um esforço global de todas as áreas do conhecimento na confecção de estudos sobre dados da produção científica, a fim de conhecer o que tem sido pesquisado. Tais estudos podem servir a diversos propósitos, como fornecer embasamento para a construção de políticas de incentivo à pesquisa visando novos avanços na ciência. No entanto, a maioria dos trabalhos encontrados analisam conjuntos restritos de dados, que são originados de repositórios internacionais, geralmente específicos de uma determinada área. Por outro lado, pouquíssimos e recentes trabalhos utilizam fontes de dados nacionais, manipulando, no entanto, uma quantidade restrita dos dados disponíveis em análises preliminares. Apesar de tais trabalhos apresentarem resultados significantes, não foram encontrados estudos prévios que englobem, de forma abrangente, o que é produzido pela comunidade científica brasileira. Além disso, a estratégia principal de alguns desses estudos, principalmente os que utilizam repositórios de dados nacionais, é analisar os títulos das publicações. Em outra perspectiva, uma estratégia que vem se destacando é a análise das palavras-chave das publicações científicas, tendo em vista que as mesmas foram selecionadas cuidadosamente por seus autores com o foco de evidenciar os principais assuntos que permeiam o trabalho de forma clara e objetiva. Nesse contexto, esta tese apresenta-se como uma proposta de análise textual sobre o desenvolvimento científico brasileiro registrado ao longo da história na base curricular da Plataforma Lattes. Concomitantemente, é também a primeira análise sobre todo o conjunto de palavras-chave das publicações dos indivíduos com doutorado concluído que possuem currículos cadastrados na Plataforma Lattes. Para tanto, foi desenvolvido um arcabouço de componentes com a finalidade de filtrar e tratar os dados dos currículos para padronização e definição das informações essenciais a serem analisadas, e, ao mesmo tempo, diminuir o processamento computacional para geração dos resultados desejados. Os resultados iniciais são apresentados a partir da aplicação de análises bibliométricas e técnicas baseadas em análises de redes sociais sobre as palavras-chave de artigos publicados em anais de congressos e em periódicos do conjunto selecionado. Assim, quantitativamente, foi possível apresentar uma caracterização geral das palavras-chave utilizadas pelos doutores, e, com isso, destacar os principais tópicos de pesquisa desenvolvidos por eles ao longo dos últimos anos. No entanto, a análise apenas quantitativa dos tópicos pode não explorar por completo as características existentes nos dados contidos na Plataforma Lattes. Por isso, foi desenvolvida nesta tese a medida de importância de tópicos TF.FI, que leva em consideração tanto as características quantitativas das palavras-chave dos artigos quanto as características qualititativas (Fator de Impacto) dos periódicos em que tais artigos foram publicados. Como resultado final, as palavras-chave dos artigos publicados em periódicos entre 1997 e 2016 foram ranqueadas utilizando a medida TF.FI e analisadas em suas respectivas grandes áreas do conhecimento. Os resultados apresentados servirão de base para diversos outros estudos que visam entender o desenvolvimento da ciência brasileira nas diversas áreas do conhecimento.

Esta dissertação de mestrado apresenta uma formulação matemática e algoritmos para a versão de otimização do Problema da k-Partição de Números. Este problema consiste em distribuir os elementos de uma sequência em k subconjuntos disjuntos, de modo que as somas dos elementos de cada subconjunto fiquem no menor intervalo possível. A formulação matemática proposta é baseada em dois problemas semelhantes da literatura. Elimina-se a multiplicidade de soluções do modelo de programação inteira, reduzindo ao mínimo o número de variáveis. Mostra-se a NP-completude do problema estudado. Estuda-se algoritmos heurísticos, aproximados e exatos da literatura aplicáveis aos problemas relacionados. Aplica-se a meta-heurística ILS (Iterated Local Search) à solução gerada por um algoritmo aproximado. A estratégia é aplicar método guloso em todas as fases do algoritmo, tanto na inicialização quanto para a escolha de movimentos do ILS. Propõe-se uma melhoria de métodos exatos Branch-and-Bound presentes na literatura. Esta modificação refina os limitantes do método usando a relaxação do modelo matemático e ILS propostos. Insere-se um critério de busca para que os nós mais promissores tenham prioridade. Os resultados mostram a solução do ILS superando as soluções de heurísticas construtivas listadas na literatura. A qualidade da solução do ILS é certificada por métodos exatos, um da literatura e outro com as melhorias propostas neste trabalho. As modificações do algoritmo exato se mostram eficazes em uma comparação entre a solução alcançada sobre o número de nós explorados nas duas versões.

Este trabalho apresenta um novo método descritor de características locais entre Imagensmultiespectrais para ser aplicado em abordagens de correspondência de pontos-chave. O problema de correspondência de pontos-chave entre Imagensmultiespectrais está presente em um amplo conjunto de aplicações em Visão Computacional, tais como: monitoramento de desastres naturais, sistemas de vigilância por vídeo, navegação de aeronaves guiadas por imagem, dentre outras. Diferentemente da grande maioria das abordagens anteriores, baseadas em métodos descritores projetados exclusivamente para imagens obtidas no espectro de luz visível, este trabalho propõe a utilização de um novo descritor local projetado especialmente para trabalhar com imagens multiespectrais. O descritor proposto, denominado Multiespectral Feature Descriptor (MFD), baseia-se na extração de informações das imagens nos domínios do espaço e da frequência por meio da utilização de filtros Log-Gabor. Para avaliar a eficácia e a eficiência do método proposto, utilizou-se duas bases de dados compostas por imagens obtidas nos espectros de luz visível e infravermelho, amplamente utilizadas na literatura, e comparou-se seu desempenho com algoritmos do estado da arte, tais como, EOH e LGHD. Os resultados experimentais obtidos demonstram que o descritor MFD possui maior eficiência computacional que os algoritmos descritores EOH e LGHD, bem como uma eficácia (precisão e revocação) estatisticamente comparável às de tais métodos.

Antes da chegada dos computadores e da Internet, os investidores do mercado de ações realizavam suas operações baseadas principalmente na intuição. Com o crescimento dos investimentos e da negociação de ações on-line, uma busca contínua de ferramentas para melhorar a previsão das tendências do mercado de ações tornou-se necessária para aumentar os lucros e reduzir os riscos.O mercado financeiro é arisco, pois os valores dos ativos mudam por influência de diversos fatores e por isso a série temporal de preços é difícil de prever. As redes neurais artificiais (RNAs) são capazes de realizar predições de séries temporais e são flexíveis em sua modelagem. Entretanto, para modelar uma rede com capacidade de previsão, é necessário selecionar cuidadosamente grandes quantidades de parâmetros, além de testá-los e verificá-los exaustivamente. O objetivo deste trabalho é apoiar a decisão de um investidor no mercado acionário brasileiro, através de estratégias de ensemble de RNAs. Assim, esse trabalho propõe e valida algumas estratégias financeiras, baseadas na combinação (ensemble) de RNAs. Para isso, trinta diferentes modelos de RNAs, usando diferentes conjuntos de entrada como preço, volume e indicadores técnicos, foram analisados para diferentes ações, da BM&FBovespa, pertencentes à companhias de diferentes setores da economia brasileira. A partir disso, foi possível definir três diferentes conjuntos que combinam os melhores classificadores para previsão de tendência de alta. Esses conjuntos se diferem quanto ao nível de rigidez da concordância das redes a cerca de uma tendência futura. Com isso, modelou-se três diferentes estratégias financeiras, que operam de diferentes maneiras, onde cada uma possui três variações – a utilização de cada ensemble. Os resultados obtidos confirmam o potencial das estratégias financeiras propostas. 

Composição musical é uma atividade da produção fonográfica de alta complexidade e que, até mesmo para os músicos mais experientes, demanda grande quantidade de tempo para ser concluída. Apesar de existirem vários trabalhos na área, a composição musical por um computador ainda é um tema bastante incipiente na literatura e os resultados obtidos ainda se Composição musical é uma atividade da produção fonográfica de alta complexidade e que, até mesmo para os músicos mais experientes, demanda grande quantidade de tempo para ser concluída. Apesar de existirem vários trabalhos na área, a composição musical por um computador ainda é um tema bastante incipiente na literatura e os resultados obtidos ainda se encontram longe de serem utilizados como insumo na indústria do entretenimento. Este trabalho propõe quatro métodos para composição de melodias monofônicas, dois mono-objetivos e dois multiobjetivos, cuja abordagem combina regras de Fux, provenientes de teoria musical e regras de proporções baseadas na lei de Zipf, em uma implementação do algoritmo NSGA-II, e uma nova função de avaliação baseada na lei de Zipf. Propusemos também uma nova metodologia baseada em questionários capaz de avaliar a qualidade de um método de composição algorítmica. Nós utilizamos essa nova metodologia para validar nossos resultados e verificar a qualidade das melodias compostas pelos nossos métodos.   

Este trabalho consiste no desenvolvimento de um sistema centralizado de gerenciamento de falhas que possibilita a integração das redes de sensores sem fio com a Internet das Coisas mediante a redução dos efeitos danosos causados por erros de hardware. Quando um erro de hardware não é identificado e prontamente corrigido, todo o monitoramento de uma rede de sensores é comprometido. Ao integrar estes sensores à Internet das Coisas, os danos causados são potencializados, pois muitos outros dispositivos se utilizam destes dados para incrementar a qualidade de monitoramento do sistema e tomar decisões que podem gerar resultados negativos. A abordagem centralizada, proposta nesta dissertação, adota o protocolo 6LoWPAN como interface de rede para a comunicação. Este sistema é baseado em dois níveis de detecção de falhas. No primeiro nível, cada nó da rede realiza uma inferência estatística sobre o seu próprio estado de funcionamento. No segundo nível, realizado pela estação base, é usado um comitê composto por duas redes neurais artificiais do tipo Multilayer Perceptron (MLP). Uma destas redes é constantemente treinada enquanto a outra é utilizada como classificador da falhas. Em intervalos variados de tempo ocorre o chaveamento entre estas redes. As entradas da rede MLP são as saídas de um filtro de Kalman, que prevê o comportamento dinâmico da temperatura medida, e o nível de impacto sofrido pelo nó, medido por um acelerômetro. Os resultados experimentais demonstram que esta abordagem reduz o consumo de energia de um sistema centralizado em até 35,0% e mantém a precisão do processo de detecção de falhas em 97,0%. 

A popularização de dispositivos fotográficos, como smartphones e câmeras digitais, tem levado as pessoas ao hábito de registrar momentos por meio de fotos. Assim, todos os dias, uma grande quantidade de imagens são disponibilizadas em redes sociais de compartilhamento de fotos, como Flickr, Pinterest e Instagram. Esta dissertação propõe um arcabouço de recomendação de imagens, que visa ajudar os usuários a lidar com a enorme quantidade de informação disponível, por meio de uma experiência personalizada. Sistemas de Recomendação são ferramentas computacionais que auxiliam usuários a encontrar informação relevante (por exemplo: imagens, músicas, filmes) de acordo com seus interesses. Tradicionalmente, esses sistemas utilizam informação colaborativa das preferências dos usuários para sugerir itens. Porém, nem sempre essa informação está disponível. Por exemplo, quando novos itens são inseridos no sistema não existe informação de preferência dos usuários sobre eles, fato que leva à necessidade de explorar o conteúdo desses itens. Neste trabalho, o foco é explorar informação de natureza multimodal para recomendação de imagens, sendo essas representadas por meio de características (i) visuais e (ii) textuais. As características visuais são extraídas da própria imagem (ex., cor e textura), utilizando técnicas de Visão Computacional e Processamento de Imagens. Por outro lado, as características textuais são extraídas de metadados das imagens (ex., do título e da descrição), utilizando técnicas de Recuperação de Informação. Dessa forma, é possível descrever uma imagem sob diferentes dimensões. Os sistemas de recomendação estado-da-arte são baseados em informação colaborativa e descrição dos itens. Esses sistemas sofrem do problema da "maldição da dimensionalidade". As características de alta dimensão dos itens dificulta a identificação de itens similares, dado que a distribuição dos dados originais é extremamente esparsa. A fim de aliviar esse problema, propõe-se projetar a  representação dos itens de alta dimensão em um espaço de fatores latentes de dimensão inferior. O arcabouço de recomendação proposto é baseado no algoritmo Sparse Linear Methods with Side Information (SSLIM) que, por sua vez, consiste na construção de matrizes de (i) relação entre usuários e itens e de (ii) relação entre itens. O trabalho proposto é avaliado em uma base de dados real coletada do Flickr ; e comparado com técnicas do estado-da-arte. Conforme demonstrado nos experimentos, o arcabouço proposto apresenta melhora na qualidade das recomendações e fornece ganhos de 15% a 17% em termos de taxa de acertos em relação aos métodos de referência.

Nesta dissertação de mestrado, apresentamos um estudo analítico e numérico do transporte de energia em redes complexas de osciladores harmônicos quânticos linearmente acoplados. Nesse contexto, temos como objetivo revelar aspectos da dinâmica quântica, que fornecerá detalhes da comunicação entre os osciladores da rede, os quais trocam informação na forma de energia ou excitação. Dessa forma, esta pesquisa contribui para a compreensão de fenômenos de fluxo de informação quântica em sistemas quânticos complexos com potenciais aplicações na computação quântica, por exemplo. São exploradas quatro topologias de rede: regular, aleatória, livre de escala e mundo pequeno. Nos casos investigados, um quantum de energia é atribuído ao oscilador de interesse, que é o mais ligado da rede e, após a evolução temporal do sistema, mede-se a probabilidade de que a energia retorne para ele. Propomos o cálculo do valor médio dessa probabilidade como fator caracterizador da dinâmica. Três regimes dinâmicos foram presenciados: o primeiro, em que a energia distribui pela rede e não retorna significativamente para o oscilador de interesse em tempos curtos; o segundo, em que parcela considerável da energia flui do oscilador de interesse para o resto do sistema e retorna a ele de modo quase-periódico; o terceiro, em que a maior parte da energia permanece no oscilador de interesse em qualquer instante, sem trocas significativas com os demais osciladores.

Nesta dissertação é tratado o Problema de Roteamento de Veículos com Janela de Tempo. O objetivo é atender um conjunto de clientes geograficamente distribuídos com um número de veículos limitado. É considerado um único depósito, a partir do qual os veículos partem e retornam após visitar todos os clientes de sua respectiva rota. Há uma janela de tempo associada ao depósito, que indica seu período de funcionamento, além de uma janela de 
tempo correspondente  a cada cliente, que indica o intervalo de tempo para iniciar o atendimento. Todos os veículos possuem a mesma capacidade de carga e há uma demanda correspondente a cada cliente. Esta dissertação propõe uma hibridização das metaheurísticas  Iterated Greedy Search (IGS) e Greedy Randomized Adaptive Search  Procedure (GRASP), e integrada às heurísticas  Push-Forward Insertion Heuristic (PFIH) e  Variable Neighborhood Descent (VND). Os testes computacionais realizados utilizam as instâncias padrões da literatura e comparam com os melhores resultados da literatura.

Este trabalho apresenta o desenvolvimento do ambiente computacional que permite estudo da síntese protéica in-sílico em conformidade com os dados experimentais observados utilizando as técnicas e ambientes da expressão de proteinas do tipo cell-free (CECF). Este sistema é baseado no modelo matemático da tradução do mRNA. As reações bioquímicas são representadas como processos estocásticos (cadeias de Markov) e integradas em ambiente de simulação baseado em agentes. O modelo é validado pela comparação dos resultados das simulações com os dados experimentais para as taxas de síntese protéica da luciferase em sistemas do tipo CECF e efeito inibidor de tradução demonstrado pelo antibiótico Edeina. O principal resultado desta pesquisa é a capacidade de predizer a taxa de produção de proteínas em função da sequência genética. Além disto, a tese apresenta as propostas concretas para a investigação dos mecanismos de formação das estruturas secundárias de polissomos. Este trabalho é a primeira integração dos processos de tradução e formação das estruturas secundárias de polissomos e a primeira aplicação de um rigoroso modelo matemático de tradução dentro de um ambiente baseado em agentes, abrindo uma nova frente de pesquisa para investigação in-silico das propriedades 3-dimensionais da formação das cadeias polipeptídicas.

Este trabalho trata o problema de programação de tarefas em uma máquina com janelas de conclusão distintas e tempos de preparação da máquina dependentes da sequência de execução das tarefas, denominado SMSPETP-SDS. O objetivo é minimizar a soma ponderada das antecipações e dos atrasos na conclusão das tarefas. Em termos práticos, as penalidades por antecipação são decorrentes de custos gerados pela necessidade de estocagem, enquanto as penalidades por atraso são consequências de multas contratuais. O SMSPETP-SDS possui muitas aplicações em indústrias metalúrgicas, têxteis, químicas, entre outras. Além do grande número de aplicações, é um problema difícil de ser resolvido na otimalidade, visto pertencer à classe NP-difícil. A união entre a aplicabilidade e a dificuldade de encontrar uma solução ótima motiva o desenvolvimento de algoritmos eficientes para resolvê-lo. Apesar disso, o problema de programação de tarefas com as características consideradas neste trabalho ainda não recebeu a devida atenção. Embora existam na literatura formulações matemáticas que representam o SMSPETP-SDS, elas não são eficientes e o SMSPETP-SDS tem sido tratado somente por meio de procedimentos heurísticos que dividem o problema em dois subproblemas: determinar a melhor programação de uma dada sequência de tarefas, considerando-se a possibilidade de inserção de tempos ociosos entre a execução de tarefas consecutivas; e determinar uma seqüência de tarefas que, associada à sua programação ótima, minimize a soma das penalidades geradas pelas tarefas. Neste trabalho, o SMSPETP-SDS é tratado sob uma perspectiva ainda não considerada na literatura. Inicialmente é proposto um novo algoritmo de programação ótima de uma dada sequência de tarefas. Esse algoritmo, de complexidade O(n2), é utilizado nos algoritmos heurísticos propostos para resolver o problema de sequenciamento das tarefas. Esse algoritmo de programação ótima também é utilizado em um algoritmo exato de enumeração implícita para o caso particular com tempos de preparação da máquina independentes da sequência de execução das tarefas, denominado SMSPETP-SIS. O algoritmo de enumeração implícita proposto faz uso de resultados teóricos desenvolvidos exclusivamente para o SMSPETP-SIS. Em um segundo momento, propõem-se várias formulações matemáticas para o SMSPETP-SDS. Um horizonte de planejamento para a execução de cada tarefa é proposto a um de ser utilizado na determinação dos parâmetros de entrada dessas formulações. Por último, são propostas novas famílias de restrições válidas para as formulações baseadas em variáveis indexadas no tempo, bem como algoritmos de separação para essas famílias. Experimentos computacionais mostram que: o algoritmo de programação ótima de uma dada sequência de execução das tarefas proposto é mais rápido que o algoritmo até então utilizado para esse um; os algoritmos heurísticos propostos para o problema de sequenciamento das tarefas são melhores que dois algoritmos da literatura na maioria dos problemas-teste considerados; o algoritmo de enumeração implícita é uma boa alternativa para a resolução exata do SMSPETP-SIS; e os limites inferiores construídos com os algoritmos de separação propostos são muito melhores que as soluções das respectivas relaxações lineares das formulações matemáticas apresentadas

O problema de roteamento de veículos (PRV) ou Vehicle Routing Problem (VRP), tem sido um dos problemas mais abordados na área de Otimização Combinatória e Pesquisa Operacional, uma vez que problemas que envolvam o transporte de pessoas e/ou mercadorias possuem grande aplicação prática. Neste trabalho, foi abordado o problema de roteamento de veículos para o transporte reativo a demanda (PRVTRD). Esse tipo de transporte permite que clientes sejam levados para o seu destino como em um serviço de táxi ou micro-ônibus, desde que os clientes estejam no mesmo veículo, a fim de reduzir os custos operacionais e atender as necessidades dos clientes. Diante da natureza combinatória do problema, foi utilizada uma abordagem evolutiva para resolver o PRVTRD. Foram propostos dois operadores de cruzamento e quatro de mutação. Este trabalho também procurou abordar o problema através de um tratamento multiobjetivo. Cinco funções objetivo foram inicialmente utilizadas e, através da utilização da Árvore de Agregação, os objetivos foram agregados formando dois novos objetivos. O problema bi-objetivo proposto foi resolvido usando os algoritmos NSGA-II e SPEA 2. A Análise de variância (ANOVA) foi utilizada para definir os melhores operadores para configurar os algoritmos multiobjetivo utilizados. Em seguida, duas novas funções objetivo foram inseridas no problema e uma nova agregação dos objetivos foi feita resultando em um novo problema bi-objetivo. Os algoritmos NSGA-II e SPEA 2 foram aplicados e os operadores genéticos foram escolhidos após a utilização da ANOVA. Os resultados obtidos mostram que a metodologia proposta foi capaz de resolver o problema de maneira eficiente.

A neurociência computacional busca compreender funções do sistema nervoso por meio do uso de modelos realistas (biologicamente plausíveis) e de simulações em larga escala. Este trabalho tem como base a teoria de seleção de grupos neurais (TNGS – theory of neural group selection) que defende que a topologia das conexões neurais não é estabelecida geneticamente, mas por meio de atividades neurais competitivas na fase embrionária. Essas atividades neurais competitivas resultam em grupos de neurônios fortemente conectados, chamados grupos neuronais. Esses grupos, segundo a TNGS, são a menor unidade funcional do sistema nervoso, responsáveis por seu processamento mais básico. Sendo assim, esse trabalho visa construir grupos neuronais que funcionem como geradores de frequência, sendo que os parâmetros de construção de tais grupos controlarão a frequência final do gerador. Para isso, torna-se necessário escolher um modelo de neurônio que consiga aliar baixo custo computacional e grande plausibilidade biológica. O modelo de Izhikevich possui tais características e, por isso, foi escolhido para as simulações presentes nesse trabalho. O comportamento dinâmico dos grupos neuronais foi estudado por meio de uma Análise Fatorial 2k com o objetivo de encontrar uma relação entre os parâmetros de construção dos grupos neuronais e sua frequência de oscilação. Os resultados mostraram que a frequência de oscilação foi mais sensível aos parâmetros a e b da equação de Izhikevich, além do peso sináptico s. A relevância estatística de cada um desses parâmetros para variação da frequência foi avaliada usando o teste de Friedman e todos eles se mostraram relevantes. Esses parâmetros foram então incrementados para formar grupos com frequências de 5, 20 e 40Hz. Nesse experimento, o comportamento previsto na Análise Fatorial pôde ser confirmado, obtendo-se então o total controle da frequência dos grupos por meio dos parâmetros a, b e s. Então uma formulação, capaz de relacionar diretamente o valor dos parâmetros e a frequência de oscilação do grupo neuronal foi apresentada, contribuindo na construção de geradores de frequência com modelos de neurônios biologicamente plausíveis. Espera-se que os resultados contribuam para um melhor entendimento das redes de neurônios pulsantes auto organizáveis e, consequentemente, para uma melhor compreensão do sistema nervoso.