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Aggregation Trees for visualization and dimension reduction in many-objective optimization.
(2015) Freitas, Alan Robert Resende de; Fleming, Peter J.; Guimarães, Frederico Gadelha
This paper introduces the concept of Aggregation Trees for the visualization of the results of high-dimensional multi-objective optimization problems, or many-objective problems and as a means of performing dimension reduction. The high dimensionality of manyobjective optimization makes it difficult to represent the relationship between objectives and solutions in such problems and most approaches in the literature are based on the representation of solutions in lower dimensions. The method of Aggregation Trees proposed here is based on an iterative aggregation of objectives that are represented in a tree. The location of conflict is also calculated and represented on the tree. Thus, the tree can represent which objectives and groups of objectives are the most harmonic, what sort of conflict is present between groups of objectives, and which aggregations would be helpful in order to reduce the problem dimension.
Um algoritmo coevolutivo cooperativo para configuração de uma rede de sensores sem fio.
(2011) Ruela, André Siqueira; Aquino, André Luiz Lins de; Guimarães, Frederico Gadelha; Freitas, Alan Robert Resende de
This work proposes a cooperative coevolutionary algorithm for design of a wireless sensor network considering complex network metrics. It is proposed a heuristic to ﬁnd a network conﬁguration such that its communication structure presents a small value for the average shortest path length and a high cluster coefﬁcient. This conﬁguration considers a cluster based network, where the cluster heads have two communication radii. We describe how the problem can be partitioned and how the ﬁtness computation can be divided such that the cooperative coevolution model is feasible. The results reveal that our methodology allows the conﬁguration of networks with more than a hundred nodes with two speciﬁcs complex network measurements allowing the reduction of energy consumption and the data transmission delay.
Alocação de canais em redes WLAN considerando a utilidade marginal total da conexão para usuários.
(2015) Luiz, Thiago Alcântara; Freitas, Alan Robert Resende de; Guimarães, Frederico Gadelha
Redes locais sem fio (WLAN) têm sido amplamente utilizadas nos últimos anos. A fim de atender um número crescente de usuários, estas redes têm cada vez um número maior de pontos de acesso (access points ou AP) que operam em uma área reduzida, sem atenção suficiente para a seleção do canal de operação. A sobreposição de canais entre APs vizinhos é o principal fator de degradação do desempenho da rede para os usuários. No entanto, o número limitado de canais não sobrepostos disponíveis torna o problema de alocação de canais difícil. Os modelos de alocação de canais encontrados na literatura geralmente ignoram a qualidade de conexão dos usuários, e adotam, por exemplo, apenas o nível de interferência total no ambiente ou percentual de usuários submetidos a algum nível de interferência. Neste trabalho, propomos um novo modelo de alocação que visa encontrar um mapeamento de canais para os APs que compõem uma rede WLAN, com o objetivo de maximizar a qualidade total de conexão dos usuários considerando a Utilidade Marginal. O conceito de utilidade envolve a satisfação de um usuário em relação a qualidade da sua conexão, estimado pela intensidade de sinal recebida pelo AP e as perdas causadas pela interferência. Os resultados obtidos utilizando Algoritmos Evolutivos, um algoritmo de busca local e Algoritmos Meméticos contrapõem os modelos de alocação que desconsideram a qualidade de conexão e priorizam alguns usuários gerando grande desequilíbrio na distribuição das velocidades de conexão, pois, não adotam a degradação causada pelos níveis de interferência na conexão dos usuários separadamente.
Análise e otimização do problema de roteamento de veículos com muitos objetivos e janelas de tempo flexíveis.
(2015) Matsueda, Lucas Carvalho Oliveira; Freitas, Alan Robert Resende de; Guimarães, Frederico Gadelha
Para explorar a interseção entre problemas de roteamento de veículos propostos na literatura, esta dissertação propõe um problema de roteamento de veículos com muitos objetivos e janelas de tempo flexíveis (MOPRV). É proposta uma abordagem baseada em dois algoritmos evolucionários multiobjetivo (NSGA-II e NSGA-III) e um método para a redução e visualização de objetivos (Árvores de Agregação) é proposta. Através de um estudo sobre a harmonia e conflito entre os objetivos do problema, foi observada a possibilidade de agregação entre os mesmos, reduzindo o problema de seis para três objetivos. Os experimentos demonstram que as soluções para o problema reduzido possuem bons valores para todos os objetivos quando comparado com as soluções do problema completo. Mais ainda, os resultados demonstram que é mais vantajoso visualizar a relação entre os objetivos do MOPRV e em seguida otimizar o problema com menos objetivos do que tentar otimizar diretamente o problema considerando todos os objetivos do MOPRV.
A communitarian microgrid storage planning system inside the scope of a smart city.
(2016) Coelho, Vitor Nazário; Coelho, Igor Machado; Coelho, Bruno Nazário; Oliveira, Glauber Cardoso de; Barbosa, Alexandre Costa; Pereira, Leo; Freitas, Alan Robert Resende de; Santos, Haroldo Gambini; Ochi, Luiz Satoru; Guimarães, Frederico Gadelha
In this paper (a substantial extension of the short version presented at REM2016 on April 19–21, Maldives [1]), multi-objective power dispatching is discussed in the scope of microgrids located in smart cities. The proposed system considers the use of Plug-in Electric Vehicle (PEV) and Unmanned Aerial Vehicle (UAV) as storage units. The problem involves distinct types of vehicles and a community, composed of small houses, residential areas and different Renewable Energy Resources. In order to highlight possibilities for power dispatching, the optimization of three distinct goals is considered in the analysis: mini/ microgrid total costs; usage of vehicles batteries; and maximum grid peak load. Sets of non-dominated solutions are obtained using a mathematical programming based heuristic (Matheuristic). By analyzing cases of study composed with up to 70 vehicles, we emphasize that PEVs and UAVs can effectively contribute for renewable energy integration into mini/microgrid systems. Smart cities policy makers and citizens are suggested to consider the proposed tool for supporting decision making for cities under development, guiding their choices for future investments on renewable energy resources.
Estratégias de otimização contínua Caixa-Cinza para problemas de larga escala.
(2021) Costa, Rodolfo Ayala Lopes; Freitas, Alan Robert Resende de; Freitas, Alan Robert Resende de; Carvalho, Marco Antonio Moreira de; Toffolo, Túlio Ângelo Machado; Arroyo, José Elias Claudio; Guimarães, Frederico Gadelha
A otimização caixa-cinza tem emergido como uma alternativa promissora aos tradicionais métodos de otimização caixa-preta, uma vez que esses métodos tradicionais deterioram seu desempenho ao lidar com problemas de larga escala. Embora trabalhos relacionados à otimização caixa-cinza tenham sido introduzidos na literatura nos últimos anos, há uma carência de estudos sobre essa abordagem no contexto de otimização contínua. Os problemas de otimização contínua representam uma importante subclasse de problemas práticos de otimização. Em particular, estudos sobre otimização contínua de problemas de larga escala vem recebendo especial atenção na última década. Nesse contexto, este trabalho se propõe a estudar e desenvolver diferentes abordagens caixa-cinza para lidar com essa subclasse de problemas. Para isso, definições matemáticas de separabilidade de problemas de otimização que são a base teórica para implementação das abordagens caixa-cinza são apresentadas e discutidas. Baseados nessas definições, diferentes algoritmos caixa-cinza foram propostos neste estudo. Um estudo experimental utilizando um conjunto de problemas de otimização contínua de larga escala foi proposto para investigar o desempenho das abordagens introduzidas. Os resultados demonstram um desempenho promissor das abordagens caixa-cinza em comparação com as versões caixa-preta. Em resumo, esses resultados demonstram a capacidade das estratégias caixa-cinza de melhorar as soluções encontradas e economizar tempo de processamento, explorando a estrutura do problema e avaliações parciais.
Jogos sérios como estratégia de apoio ao ensino e aprendizagem de música : aplicação do jogo Musicália na educação infantil.
(2023) Lima, Wemerson Geisler de; Freitas, Alan Robert Resende de; Freitas, Alan Robert Resende de; Bianchi, Andrea Gomes Campos; Silva, Saul Emanuel Delabrida; Darin, Ticianne de Gois Ribeiro
O presente estudo tem como objetivo analisar a possibilidade de aplicação do jogo Musicália no processo de ensino e aprendizagem de música para crianças pequenas da Educação Infantil com base nos campos de experiência da BNCC e seus objetivos de aprendizagem e desenvolvimento. Foi realizada uma análise comparativa do jogo Musicália com os objetivos de aprendizagem e desenvolvimento dos campos de experiências para crianças pequenas da BNCC, com vistas ao desenvolvimento de uma visão crítica sobre a possibilidade de sua aplicação para o processo de ensino e aprendizagem de música por crianças da pré-escola (4 a 5 anos e 11 meses). Trata-se de uma pesquisa exploratória de abordagem qualitativa, com os resultados a serem analisados com base em uma análise de conteúdo. Foram avaliadas variáveis como usabilidade, leiturabilidade, topografia, uso de mídias, imagens e figuras e sua adequação à idade das crianças e às propostas da BNCC. Os resultados verificados nesta pesquisa demons- traram que o Musicália apresenta importantes características para ser aplicado em sala de aula no processo de ensino e aprendizagem de música para crianças da educação infantil a partir de 1 ano e 7 meses, sendo capaz de inserir a música no cotidiano dessas crianças. Todavia, ainda demanda ajustes para que fique de acordo com a BNCC e, assim, possa atingir os objetivos previstos na mesma.
Local search with groups of step sizes.
(2021) Costa, Rodolfo Ayala Lopes; Freitas, Alan Robert Resende de; Silva, Rodrigo César Pedrosa
Local search methods for continuous optimization problems tend to be sensitive to the choice of step sizes in their search directions. This paper presents the Local Search with Groups of Step Sizes (LSGSS) method, a derivative-free method that reactively updates groups of promising step sizes for each problem coordinate. The experiments demonstrate LSGSS could find the best solutions for each large-scale benchmark problem when compared to classical methods.
Memetic self-adaptive evolution strategies applied to the maximum diversity problem.
(2014) Freitas, Alan Robert Resende de; Guimarães, Frederico Gadelha; Silva, Rodrigo César Pedrosa; Souza, Marcone Jamilson Freitas
The maximum diversity problem consists in finding a subset of elements which have maximum diversity between each other. It is a very important problem due to its general aspect, that implies many practical applications such as facility location, genetics, and product design. We propose a method based on evolution strategies with local search and self-adaptation of the parameters. For all time limits from 1 to 300 s as well as for time to converge to the best solutions known, this method leads to better results when compared to other state-of-the-art algorithms.
Meu Porta-Voz : uma avaliação do uso da tecnologia da informação a favor da participação popular no poder legislativo.
(2017) Machado, Tales Mota; Pereira Junior, Álvaro Rodrigues; Pereira Junior, Álvaro Rodrigues; Freitas, Alan Robert Resende de; Paiva, Débora Maria Barroso; Ferreira, Anderson Almeida
O atual cenário político do país não fornece mecanismos eficazes para incluir a participação popular na tomada de decisão nas políticas públicas. Visto que, apesar dos esforços para a criação de ferramentas governamentais para coleta de opinião pública, como o sistema de votações da Câmara dos Deputados, o resultado de tais serviços não refletem o resultado final das votações. Assim, o objetivo deste trabalho é criar uma plataforma a fim de oferecer ferramentas para a população discutir e apontar soluções para os problemas encontrados nas cidades. Dessa forma, por meio do uso da Inteligência Coletiva, a plataforma é capaz de definir as prioridades do município. Ainda, foi necessário escolher pessoas com um perfil específico para se afiliarem à plataforma e se candidatarem ao cargo político de vereador para serem os responsáveis por atender as demandas da população. Como resultado, um aplicativo móvel foi desenvolvido e implementando todos os requisitos levantados para atender aos objetivos propostos. Ainda, um estudo de caso foi realizado nas cidades de Ouro Preto-MG e Araraquara-SP, mostrando que o uso da tecnologia da informação pode auxiliar na participação popular para a tomada de decisões políticas.
Modelo de otimização de portfólios restrito : um modelo para custos para B3 e um estudo do impacto das restrições de cardinalidade e fronteira.
(2023) Chagas, Eduardo de Carvalho; Freitas, Alan Robert Resende de; Freitas, Alan Robert Resende de; Souza, Fernanda Sumika Hojo de; Silva, Rodrigo César Pedrosa; Martins, Flávio Vinícius Cruzeiro; Pimenta, Alexandre
Observa-se na literatura, um grande esforço no desenvolvimento dos modelos de otimização de portfólios buscando formas melhores de mensuração de risco ao mesmo tempo em que se buscam adicionar restrições que tornam os mesmos mais próximos de uma aplicação prática pelos investidores. Entretanto, formas de mensuração de risco mais elaboradas e novas restrições tendem a tornar os algoritmos de otimização mais complexos se fazendo necessário buscar um equilíbrio entre um modelo mais realístico e um tempo de execução computacional que seja aceitável. Além disso, o mercado de ações do Brasil possui algumas peculiaridades tributárias que podem influenciar nos resultados práticos obtidos pelo investidor, mas não foram encontrados na literatura nenhum trabalho que aborde essa especificidade. Assim, esse trabalho propõe uma modelagem matemática para o cálculo de custos de transação e tributação voltado para o mercado de ações do Brasil que é apresentado num modelo de otimização de portfólios usando o MAD que considera os custos de transação sujeito as restrições de cardinalidade e de fronteira. Para os testes são utilizados os algoritmos NSGA-II e SPEA2 e procurou-se mensurar o impacto de cada restrição individualmente na qualidade das fronteiras Pareto e no tempo de execução do algoritmo. Notou-se que o NSGA-II apresentou uma vantagem em relação ao SPEA2; que apesar dos custos de transação impactarem no tempo de execução do algoritmo, a qualidade das fronteiras Pareto obtidas são muito próximas. Por fim, observou-se que enquanto a restrição de cardinalidade apresentou um impacto mais significativo nas métricas estudas a restrição de fronteira não teve um impacto menos relevante.
Um modelo evolutivo mono-objetivo para composição algorítmica afetiva.
(2022) Santos, Carla Sanches Nere dos; Freitas, Alan Robert Resende de
O estudo da Composição Musical Afetiva indica que características musicais podem ser associadas a emoções. Assim, sistemas de Composição Algorítmica Afetiva implementam tais características de forma a gerar melodias que podem expressar ou provocar sentimentos. Esses sistemas se aplicam a diferentes contextos, como sa ́ude e entretenimento. Porém, ainda se encontra em aberto a composição de melodias ilimitadas em questões de tempo de duração e diversidade. Este trabalho tem como objetivo identificar estratégias para realizar múltiplas transformações afetivas em melodias. Para tanto, são apresentados modelos emocionais, as características musicais mais implementadas na literatura e um modelo evolutivo mono-objetivo para um sistema transformativo afetivo.
Modelos evolutivos para composição algorítmica afetiva.
(2022) Santos, Carla Sanches Nere dos; Freitas, Alan Robert Resende de; Freitas, Alan Robert Resende de; Ribeiro, Rodrigo Geraldo; Barbosa, Rogério Vasconcelos
Sistemas de Composição Algorítmica Afetiva buscam gerar músicas que expressam ou provocam emoções. Ainda se encontra em aberto a composição de melodias que passam todos os sentimentos presentes nos modelos emocionais. Esses sistemas podem ser utilizados em diferentes contextos, como saúde e entretenimento. Assim, pessoas podem se expressar através da música ou ter experiências de maior imersão em jogos ou filmes. Este trabalho visa identificar estratégias para realizar múltiplas transformações afetivas em melodias, de modo a passar emoções para o ouvinte. São propostos dois algoritmos transformativos: um modelo evolutivo mono-objetivo e outro multiob- jetivo, baseado no algoritmo Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II). Os resultados mostram que os dois modelos geraram melodias que passam emoções positivas e negativas. O modelo multiobjetivo alcançou melhores resultados do que o mono-objetivo. No entanto, é preciso analisar estratégias para melhorar a qualidade das melodias e alcançar mais emoções.
Música evolutiva : uma abordagem computacional para composição algorítmica.
(Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto., 2011) Freitas, Alan Robert Resende de; Guimarães, Frederico Gadelha
Este trabalho descreve uma abordagem para composição algorítmica baseada em algoritmos genéticos. São desenvolvidos dois módulos principais, que são os geradores melódico e harmônico. Um dos maiores problemas quando se usa algoritmos genéticos para evoluir melodias é criar uma medida esteticamente consciente de fitness. Neste trabalho, descreve-se uma nova abordagem com uma medida mínima de fitness na qual um conjunto de boas melodias é retornado no fim do processo. Logo depois, uma abordagem multiobjetivo é usada para harmonização da melodia. O algoritmo evolucionário multiobjetivo define mudanças de acordes com diferentes graus de simplicidade e dis- sonância. Experimentos foram feitos e comparados a julgamento humano dos resultados. As descobertas sugerem ser possível desenvolver funções de fitness que refletem intenções humanas para música.
Optimizing two-level reverse distribution networks with hybrid memetic algorithms.
(2013) Freitas, Alan Robert Resende de; Silva, V. M. R.; Campelo, F.; Guimarães, Frederico Gadelha
In a Two-Level Reverse Distribution Network, products are returned from customers to manufacturers through collection and refurbishing sites. The costs of the reverse chain often overtake the costs of the forward chain by many times. With some known algorithms for the problem as reference, we propose a hybrid memetic algorithm that uses linear programming and a heuristic for defining routes. Moreover, we describe heuristics for deciding locations, algorithms to define routes for the products, and problem-specific genetic operators. Memetic algorithms have returned the best results for all instances.
Otimização dinâmica evolutiva : modelo interativo com predição de preferências aplicado ao problema da dieta.
(2022) Santos, Glauber Soares dos; Freitas, Alan Robert Resende de; Freitas, Alan Robert Resende de; Silva, Gustavo Peixoto; Batista, Lucas de Souza; Silva, Rodrigo César Pedrosa
Há um esforço constante para desenvolver e aprimorar estratégias ao lidar com o clássico problema da dieta. Modelos matemáticos e técnicas de programação têm sido desenvolvidos para geração de menus restritivos. No entanto, uma nova tendência ainda pouco abordada, no âmbito computacional, é a nutrição comportamental. Essa abordagem científica voltada para o aconselhamento nutricional, mostra-se mais eficaz do que as dietas restritivas comuns, por se adaptar aos hábitos e preferências dos usuários buscando o equilíbrio entre liberdade, saúde e sabor. Portanto, visando contribuir para uma alimentação menos restritiva e mais intuitiva, neste trabalho, propomos um modelo de otimização interativo, resolvido por meio de um algoritmo evolutivo. O usuário interage após cada refeição e os dados dos alimentos ingeridos são usados para prever preferências e reequilibrar o cardápio das próximas refeições, caso seja necessário. O modelo proposto demonstrou ser capaz de balancear com sucesso refeições com meta de consumo calórico até 5 vezes mais acurada que o esperado.
O uso da heurística Adaptive Large Neighborhood Search para resolver o Problema de Programação de Tripulações do Transporte Público.
(2017) Martins, Leandro do Carmo; Silva, Gustavo Peixoto; Silva, Gustavo Peixoto; Freitas, Alan Robert Resende de; Ribeiro, Glaydston Mattos; Ferreira, Anderson Almeida
Este trabalho propõe o desenvolvimento da heurística Adaptive Large Neighborhood Search (ALNS) para resolver o Problema de Programação de Tripulações (PPT) do Sistema de Transporte Público. O PPT consiste em determinar o número mínimo de tripulações necessário para conduzir todas as viagens previstas na programação dos veículos, definida anteriormente. Os dados de entrada do PPT são as viagens a serem realizadas por cada veículo da frota em operação, definida na etapa anterior, assim como as regras operacionais da empresa, as leis trabalhistas e os acordos vigentes para a categoria. A solução deste problema é um conjunto de sequências de viagens. Cada sequência é uma jornada de trabalho, ou seja, a programação das atividades a serem executadas por uma dada tripulação ao longo de um dia de trabalho. As jornadas devem satisfazer as leis trabalhistas, os acordos sindicais e ainda as regras operacionais da empresa. Como o problema é NP-difícil, casos reais de grande porte são normalmente resolvidos por metaheurísticas. A heurística ALNS tem como objetivo minimizar os custos fixos e variáveis de uma programação completa das tripulações, satisfazendo todas as restrições mencionadas. Os custos fixos são representados pelo número de jornadas (tripulações) e os custos variáveis são calculados em função do total de horas extras e do número de duplas pegadas. A ALNS inicia sua busca a partir de uma solução viável e opera com diferentes métodos de “destruição” e “reparo” da solução corrente para obter uma solução de melhor qualidade. Inicialmente, um peso é atribuído a cada método de destruição e reparo. Estes pesos são ajustados dinamicamente, baseados no desempenho de cada método ao longo da busca, com o intuito de encontrar o par de métodos mais eficiente. Vários métodos diferentes de destruição e reparo tem sido propostos na literatura para resolver o Problema de Roteamento de Veículos. Alguns destes métodos clássicos foram adaptados ao PPT e outros foram propostos pela primeira vez neste trabalho. A heurística foi implementada e testada com dados reais de várias empresas que operam na região metropolitana da cidade de Belo Horizonte, MG. Os parâmetros foram refinados e os resultados obtidos superaram alguns métodos da literatura e a solução adotada pela empresa.

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