Summary of  the Thesis

Deste 1997, orientei 13 alunos de mestrado no Departamento de Ciência da Computação e mestrado de Transporte da UnB. Estamos abrindo programa de doutorado junto com Instituto de Ciência Exatas da UnB, os candidatos são bem vindos.

1. CLARIMAR JOSE COELHO, 25/02/99
2. NILTON CORREIA DA SILVA, 09/07/1999
3. VÂNIA CRISTINA DE ABREU, 13/09/1999
4. ANDRÉ MACHADO CARICATTI, 14/04/2000
5. ISABELA N. F. DE QUEIROZ, 22/03/2001
6. CARLOS ROBERTO PORFÍRIO JUNIOR, 21/06/2001
7. CANDIDO GUERRERO SALGADO, 10/01/2002
8. WESLEY MARTINS TELES,18/07/2003
9. OSMAR QUIRINO DA SILVA. 30/09/2003
10. SORAIA SILVA PRIETCH, 13/02/04
11. MARCOS VINICIUS PINHEIRO DIB, 03/09/2004
12. MANQI WU, 15/04/2005
13. DANIELA PEREIRA ALVES, 09/11/2006
14. BUENO BOGES SOUZA, 13/06/2008
    
15. SANDRO CARLOS VIEIRA, 21/07/2008
16. ANTONIO CARLOS DE ARRUDA JUNIOR, 08/12/2009
17. CICERO ROBERTO FERREIRA DE ALMEIDA, 26/08/2010
18. ANTONIO CRESPO, 26/10/2010
    

1. CLARIMAR JOSE COELHO, 25/02/99

 Identificação de Imagem com Análise em  "Multiresolução
Wavelet'' em Sistemas Raciocínio Baseado em Casos

     A representação de uma imagem de alta qualidade é feita por uma grande quantidade de bits. Em uma  imagem com qualidade fotográfica, por exemplo, podem ser necessários até 100 milhões de bits. Para armazenar, processar, analisar e transmitir grandes volumes de imagens são necessárias grandes taxas de compressões. Em geral, o processamento de imagens não é feito com as imagens em seu estado puro, antes é necessário reduzir a grande quantidade de bits que são usados para sua representação. Um dos  processos matemáticos mais bem sucedidos nessa tarefa é a transformada de "wavelet" . Os sistemas Raciocínio Baseado em Casos (RBC’s) oferecem grandes vantagens e facilidades em vários domínios de aplicação como planejamento, projeto e diagnóstico. Será apresentado um sistema Raciocínio Baseado  em Caso híbrido que integra as vantagens do racioínio dos sistemas RBC’s com o poder matemático das transformadas de "wavelets" para o processamento
de imagens numa aplicação para estimativa de  precipitação de chuvas. As transformadas de "wavelets" serão usadas para: eliminar ruídos, reduzir o  número de bits e conservar as informações físicas mais importantes das imagens.

 Implementação de redes Parallel-Self Srganizing Map para mapear imagens meteorológicas de radar

        Este trabalho possui relevâncias inovadoras relativas à utilização de redes neurais e processamento paralelo no processo de classificação de imagens meteorológicas ( processo importante na tarefa de previsão de precipitação de chuvas ). O algoritmo apresentado neste trabalho utiliza-se dos benefícios que um ambiente de processamento paralelo possui para ajudar nos processos de treinamento, teste e utilização de redes neurais não supervisionadas ( “Self-Organizing Maps” ). Esta característica do algoritmo resulta em um aprendizado único das redes por ele treinadas. Neste trabalho chamada de “Once Learning”.

        Com este tipo de treinamento pode-se efetivamente paralelizar o processo de treinamento, teste e utilização das redes neurais, o que significa uma grande economia de tempo de processamento. Tal efeito é de grande importância na área de Redes Neurais, pois  o processamento de grandes números de dados é uma tarefa rotineira no subprocesso de treinamento, testes e utilizaçãodas redes.

        Este trabalho também contribui diretamente na  área de processamento de imagens meteorológicas, pois com este novoalgoritmo, as redes neurais classificadoras (utilizadas na detecção de chuvas em imagens de satélites e radar) podem analisar um número muito maior de imagens ( em uma unidade de tempo ) em um ambiente paralelo.

         Por meio desta pesquisa, foi desenvolvido um protótipo (em ambiente Matlab 5.0) que simula, em um ambiente serial, o
algoritmo Parallel-Self Organizing Map para mapear imagens meteorológicas.

Desenvolvimento de uma Metodologia de Distribuição de Viagem com Aplicação da Lógica Fuzzy

Reconhecimento de Locutores em  Língua Portuguêsa com Modelos de Redes Neurais e Gaussianos

Nesta dissertação estuda-se o problema de reconhecimento de locutores, ou especificamente a verificação de locutores. Visto como um subconjunto do processamento de sinais, e por conseguinte subdividido em etapas de aquisição do sinal, extração de parâmetros e classificação, trabalha-se com parâmetros formados por coeficientes mel-cepstrais e suas taxas de variação, chamados de coeficientes delta-mel-cepstrais. Considerando os objetivos do estudo, formou-se uma base de dados a partir de 14 pessoas, fornecendo locuções da língua portuguêsa, em ambiente fechado, porém imperfeito, se considerados ruído e eco. Ao todo, foram implementados 3 sistemas, sendo um dependente de texto, e outros dois independentes de texto. No primeiro, empregou-se redes neurais artificiais multicamadas, com aprendizado por retro- propagação, calculando-se as correlações entre coeficientes mel- cepstrais, compondo então os valores de entrada. Ao realizar reconhecimento de locutores independente de texto, foram aplicadas redes neurais de mapas auto-organizáveis (SOM - self-organizing maps), em conjunto com cálculo de entropia relativa entre modelos
de locutores de referência e locutores desconhecidos. Nesta ocasião, realizaram-se testes com o intuito de dimensionar o número ótimo de neurônios para a camada de saída, atingindo 225, bem como a duração de locuções empregadas na formação de modelos, ficando em torno de 48 segundos, para alcançar o reconhecimento correto em 50% das tentativas. Por último, o uso de modelos de misturas gaussianas (GMM - Gaussian Mixture Models) foi apreciado, servido como comparação a implementação de SOM's, quando também obteve-se estimativas da duração de locuções para formar modelos de locutores, sendo suficientes neste caso amostras de aproximadamente 20 segundos, para modelos de 32 misturas por locutor, chegando ao reconhecimento bem sucedido em 64% dos experimentos

Estimativa do fluxo de saturação com auxílio de redes neurais

Uma abordagem da computação quântica na teoria computacional e a simulação destes recursos em computador convencionais

Os recursos computacionais clássicos têm se deparado com problemas de alta complexidade e por vezes não solucionáveis em intervalos de tempo aceitáveis. A computação quântica, área de pesquisa da ciência da computação muito recente, surge como uma ou provavelmente única alternativa viável para a solução de algoritmos clássicos que teoricamente são viáveis mas praticamente não o são. Este trabalho visa sintetizar os conceitos básicos da computação quântica, enquadrando-a na teoria computacional, apresentar o estudo teórico dos principais algoritmos já pesquisados na área e, principalmente, exibir uma simulação em computadores convencionais dos recursos computacionais quânticos, visando disponibilizar ao meio acadêmico um meio didático para iniciar os estudos nesta área, uma vez que os fenômenos quânticos tornam-se difíceis de serem aceitos e interpretados pelos usuários recém ingressos na computação quântica, pois estes fenômenos não resultam em comportamentos esperados na sua forma convencional.

Comportamento de Regras de Associação e sua Aplicação para Análise de Dados Médicos

Data Mining, também conhecido como KDD (Knowledge Discovery in Databases), é o processo de extração de informações de interesse, não-triviais, implícitas, previamente desconhecidas e potencialmente úteis, a partir de grandes volumes de dados.  A mineração de Regras de Associação busca associações interessantes entre ítens em um grande volume de dados.  Neste trabalho são apresentadas, de forma introdutória, algumas  abordagens interessantes para Data Mining.  Uma análise comparativa entre as várias abordagens também é realizada sendo apresentados os resultados desta comparação.  A seguir, é apresentado o estado da arte, no que diz respeito `a Regras de Associação, fazendo-se uma apresentação de sua evolução até o estágio atual em que se encontra.  Finalmente, é apresentado um estudo de caso de aplicação de Regras de Associação para auxílio de diagnóstico médico.

8.WESLEY MARTINS TELES

Sistema adaptativo para web sites baseado no comportamento da formiga

O comportamento da formiga pode ser usado como metáfora para melhorar a performance de sistemas tipo Web. Com a tecnologia atual de navegação na Internet, as condições em que o usuário navega procurando suas páginas alvo são muito parecidas com o procedimento das formigas para encontrar alimento. Mas, de forma distinta ao procedimento das formigas, os usuários da Internet não possuem feromônio para que eles possam cooperar entre si no processo de navegação. Com base nestas observações e pela inexistência de um trabalho que tenha como objetivo orientar o usuário da web dando ênfase a otimização de rotas foi desenvolvido um estudo com o objetivo de preencher esta lacuna aplicando o comportamento da formiga na Web que denominamos AntWeb. Este estudo foi dividido em duas partes: O AntWeb para avaliação de websites e o AntWeb adaptativo. Em relação ao AntWeb para avaliação de websites foi desenvolvido uma metodologia de avaliação que foi implementada em um software que tinha como entrada a estrutura de um website e como saída uma medida de performance da estrutura. Em relação ao AntWeb adaptativo, foram desenvolvidos dois modelos heurísticos para guiar o usuário da Web em um contexto de hipermídia adaptativa que chamamos de modelo 1 e modelo 2. O modelo 1 foi implementado e testado no website do Departamento de Ciências da Computação da UnB. Com o modelo 2 foram feitas simulações que mostraram de forma otimista que o modelo 2 pode auxiliar o usuário da Web. O objetivo deste trabalho é relatar as pesquisas feitas com o AntWeb.

9. OSMAR QUIRINO DA SILVA. 30/09/2003

Modelagem de algoritmo genético para otimização, previsão e orientação de tráfego viário

Este trabalho avalia a aplicabilidade do modelo de Algoritmo Genético como técnica de Inteligência Artificial - IA aplicada a problemas de previsão, otimização e orientação de tráfego viário. Implementa uma solução para o problema da escolha de melhor rota de tráfego arterial no Distrito Federal sobre um conjunto de dados que reflete a situação nestas rotas, em tempo real, com base no fluxo de Origem/Destino. Como conseqüência, conduz a um ajuste dinâmico do fluxo de tráfego, atingindo um equilíbrio do sistema. O estudo de caso apresenta três simulações considerando dados reais como distância, velocidade de fluxo livre e obstáculos. Os experimentos demonstram a eficiência na classificação e geração dos resultados das simulações realizadas considerando a malha rodoviária que interliga os centros urbanos. Por se tratar de uma heurística, o critério de parada do algoritmo foi arbitrado em 5 gerações, selecionando o melhor resultado entre as cinco, a fim de evitar que o algoritmo apresente uma solução que não seja a de minimização da função custo.  Entretanto, esta solução aplica-se a qualquer cidade ou problemas da mesma natureza. Este estudo apresenta melhorias nas soluções de menor caminho e de equilíbrio dinâmico de tráfego, em tempo real, evitando pontos de excessivos congestionamentos.Palavra-chave: Otimização de Tráfego, Algoritmo Genético, Previsão de Tráfego. Orientação de Tráfego.

10. SORAIA SILVA PRIETCH, 13/02/04

Metodologias Computacionais para Previsão de Tempo de Viagem de Ônibus Urbanos entre Paradas Consecutivas

Este trabalho apresenta pesquisa realizada sobre o problema de previsão de tempo de viagem de ônibus de transporte público coletivo urbano entre paradas consecutivas, tendo como objetivo realizar um estudo comparativo entre duas metodologias muito conhecidas, as Redes Neurais Artificiais (RNA) e o Modelo de Box-Jenkins. Para isso, foram realizadas algumas etapas para se atingir o enfoque principal do trabalho, dentre as quais pode-se citar de forma ampla, o estudo do Estado da Arte, o qual representou a busca de literatura para dar suporte ao trabalho, a pesquisa de campo para a coleta de dados e observação das características da linha de ônibus escolhida no Plano-Piloto, na cidade de Brasília, Distrito Federal (a escolha de uma única linha foi para delimitar o objeto de estudo). Em seguida, os dados foram tratados para que fossem modelados à necessidade dos softwares, utilizados, posteriormente, na fase de implementação, no caso das Redes Neurais foi utilizado o MATLAB, e para o Modelo de Box-Jenkins, o software SAS. E, por fim, escolher o melhor modelo para formalizar uma solução para a estimação de horário de chegada dos veículos de transporte público urbano em paradas de ônibus. Os resultados foram satisfatórios e verificou-se que a utilização de Redes Neurais Artificiais é adequada para resolver o problema de previsão.

11. MARCOS VINICIUS PINHEIRO DIB, 03/09/2004

Sistema Multi-Agentes utilizando Grid Computacional para Sincronização e Gerenciamento de Fluxo de Tráfego

Nesta pesquisa propõe-se um Sistema Multi-Agentes utilizando grid de Serviços para Sincronização e Gerenciamento de Fluxo de Tráfego Aéreo (ATFM). O serviço de ATFM é projetado para assegurar um fluxo ótimo de tráfego aéreo para, ou através de, áreas dentro das quais a demanda de tráfego às vezes excede a capacidade disponível. O artigo apresenta o problema do ATFM e sua propriedade de sincronização. Para demonstrar o sistema desenvolvido são descritos a arquitetura do grid, os agentes e os mecanismos de negociação entre eles. A título ilustrativo, é relatado um estudo de caso de planejamento tático em 4 aeroportos Brasileiros. Como critério de medição de efetividade na redução do número de negociações entre os agentes e atrasos nos vôos, é utilizado, nesta analise, o Padrão de Balanceamento de Aeroporto (PBA). A simulação mostra a eficiência do modelo desenvolvido e o sucesso de sua aplicação neste estudo de caso.

12. MANQI WU, 15/04/2005

Sistema de navegação cooperativa para websites: abordagem e estudo de caso do portal Interlegis

AntWeb é um sistema de auxílio à navegação para Websites e sua abordagem está inspirada no comportamento de colônias de formigas à procura de alimento. O sistema considera os usuários da Web como se fossem formigas artificiais. Esta dissertação apresenta uma extensão para o AntWeb ao levar em consideração o comportamento complexo do ser humano durante o processo de busca, com o emprego de técnicas de mineração do uso da Web para captura de padrões de navegação dos visitantes do Website, tornando-o mais adequado e aplicável à realidade dos usuários da Web. A proposta do modelo estendido do AntWeb consiste em pré-processar arquivos de log do servidor Web, descobrir categorias de usuários que exibem necessidades por informações similares e prover páginas adaptadas dinamicamente com links destacados que permitem aos visitantes alcançarem os interesses comuns. Um protótipo deste modelo foi implementado com base em dados reais obtidos do Portal Interlegis – o Website da Comunidade Legislativa Brasileira – com a utilização de softwares livres: o Zope (Z Object Publishing Environment), o CMF (Content Management Framework) e o banco de dados relacional PostgreSQL. Para demonstrar a viabilidade e potencialidade da solução proposta, três estudos de caso foram realizados: o primeiro valida a aplicabilidade da mineração do uso da Web no AntWeb; o segundo valida o modelo estendido do AntWeb como um método de assistência navegacional cooperativa eficaz para Websites; e o terceiro avalia a performance do sistema com e sem o uso do AntWeb. No caso com o AntWeb, foram feitos testes envolvendo variação nos parâmetros que afetam direta ou indiretamente o cálculo da probabilidade.  Os resultados mostram a sensibilidade e acessibilidade do sistema, bem como benefícios para usuários do Website Interlegis.

13. DANIELA PEREIRA ALVES, 09/11/2006

Modelagem de Aprendizagem por Reforço e Controle em Nível Meta para Melhorar a Performance da Comunicação em Gerencia de tráfego Aéreo

Este trabalho descreve um modelo de computação inteligente que auxilia a tomada de decisão nas trocas de mensagens em um sistema distribuído. O modelo atua como uma camada adicional que usa metadados em suas decisões. Ele pode ser considerado inovador porque usa aprendizagem por reforço adequada às características de um ambiente estocástico, preocupando-se com a velocidade e qualidade do processo de tomada de decisão. São propostas três estratégias para a aprendizagem: heurística inicial, epsilon adaptativo e heurística baseada em performance. Elas são combinadas aos algoritmos de aprendizado por reforço: Q-learning e SARSA. Estudos de caso avaliam o desempenho e a qualidade do aprendizado quanto às estratégias propostas.

14. BUENO BOGES SOUZA, 13/06/2008

Metodologia de balanceamento inteligente sobre multi-fluxos para aplicação em gerenciamento de fluxo de tráfego aéreo

O Modulo de Balanceamento de Fluxo (MBF) é proposto para dar suporte ao sistema em operação no Primeiro Centro Integrado de Defesa Aérea e Controle de Trafego Aéreo (CINDACTA I) e melhorar o gerenciamento do processo aplicado pelos controladores neste centro. Usando técnicas de maximização de fluxo adaptadas da Teoria dos Grafos, o MBF foi desenvolvido como um modelo de analise que determina o tempo de separação entre decolagens a partir das terminais contidas na Região de Informação de Vôo de Brasilia (FIR-BS) e distribui a folga do fluxo ao longo do espaço aéreo controlado. O objetivo é prevenir ou reduzir o congestionamento nos diversos setores da FIR-BS.

Este trabalho propõe como solução para este problema, um modelo baseado em Teoria dos Grafos que emprega múltiplos algoritmos de fluxo maximo em rede. O modelo foi criado a partir de um protótipo de software denominado Modulo de Balanceamento de Fluxo (MBF). A modelagem da solução representa todo o espaço aéreo brasileiro por meio de um fluxo em rede. O modelo realiza o balanceamento de fluxo de trafego e distribuição de aeronaves por meio dos algoritmos de fluxo maximo de Edmonds-Karp, Dinic, FIFO Preflow Push e Highest Label Preflow Push.

A validação das implementações de algoritmos é realizada com base em testes que empregam dados reais de movimentos aéreos para computar o balanceamento de fluxo. O modelo utiliza duas políticas de distribuição de folga nos espaços controlados. A primeira política distribui a folga igualitariamente entre os setores do espaço aéreo; a segunda política distribui a folga de modo a priorizar rotas específicas.

Os testes empregam duas bases de dados de movimentos aéreos com dias de alto e baixo fluxo de trafego nos anos de 2008 e 2009. Os dados para a formação do cenário real do espaço aéreo brasileiro foram fornecidos pelo Centro Gerenciamento da Navegação Aérea (CGNA). A analise dos resultados dos testes indica que o tempo de espera em solo das aeronaves pode ser reduzido na maioria dos casos sem causar congestionamentos nos setores do espaço aéreo. Alem disso, o emprego de múltiplos algoritmos propõe opções diferentes de distribuição de carga de fluxo de trafego.

No âmbito do Sistema de Controle do Espaço Aéreo Brasileiro (SISCEAB), a atividade de Gerenciamento de Fluxo de Tráfego Aéreo (ATFM) se reveste de fundamental importância, mormente quando considerados dois aspectos de extrema relevância, quais sejam: primeiramente, o impacto do ATFM (tático) na atividade de controle de tráfego aéreo, incluindo as inerentes implicações na segurança operacional; e, num segundo momento, as possíveis conseqüências das medidas ATFM sobre a logística aeroportuária. Assim sendo, torna-se imperativo o estabelecimento de processos e/ou o desenvolvimento de sistemas (agentes computacionais) que auxiliem os gerentes de fluxo de tráfego (agentes humanos) a adotar ações otimizadas. Neste contexto, o presente trabalho apresenta uma análise comparativa das medidas de controle de fluxo de tráfego aéreo geradas por um agente computacional (inteligente) baseado em aprendizagem por reforço. O objetivo do referido agente é estabelecer atrasos nos horários de decolagem das aeronaves partindo de determinada TMA, de forma que os setores de controle de tráfego aéreo não congestionem ou saturem, em função de um desbalanceamento eventual e momentâneo entre demanda e capacidade. O trabalho inclui um estudo de caso onde são comparadas as medidas geradas pelo agente de forma autônoma e as medidas geradas levando em consideração a experiência dos gerentes de fluxo de tráfego aéreos lotados no Centro de Gerenciamento da Navegação Aérea (CGNA).