Teste Repositóri
2014-01-01
Resultados de pesquisa
Foram encontrados 46 registos.
A optimização e a aprendizagem em Sistemas Multi-Agente são consideradas duas áreas
promissoras mas relativamente pouco exploradas. A optimização nestes ambientes deve ser capaz
de lidar com o dinamismo. Os agentes podem alterar o seu comportamento baseando-se em
aprendizagem recente ou em objectivos de optimização. As estratégias de aprendizagem podem
melhorar o desempenho do sistema, dotando os agentes da capacidade de aprender, por exemplo,
qual a técnica de optimização é mais adequada para a resolução de uma classe particular de
problemas, ou qual a parametrização é mais adequada em determinado cenário.
Nesta dissertação são estudadas algumas técnicas de resolução de problemas de Optimização
Combinatória, sobretudo as Meta-heurísticas, e é efectuada uma revisão do estado da arte de
Aprendizagem em Sistemas Multi-Agente. É ...
O presente tema situa-se no campo da História, mais concretamente num período conturbado para Portugal, a Guerra Colonial.
O conflito em que Portugal se viu envolvido não era algo inédito em África. Eram tempos de mudança e Portugal não ira fugir a essa mudança nos seus territórios ultramarinos, enfrentado movimentos de libertação nacional que transformariam o conflito numa guerra de características subversivas. A guerra levou à adopção e desenvolvimento de novas doutrinas pelas Forças Armadas principalmente o Exército para poder responder às ameaças com eficácia. O nosso tema visa a análise da preponderância que as Operações Aeromóveis e Aerotransportadas tiveram na Guerra Colonial.
O nosso trabalho começa por um enquadramento conceptual, onde damos a conhecer o que era uma Operação Aeromóvel e Aerotransportada na época da Guerra C...
A otimização nos sistemas de suporte à decisão atuais assume um carácter fortemente interdisciplinar relacionando-se com a necessidade de integração de diferentes técnicas e paradigmas na resolução de problemas reais complexos, sendo que a computação de soluções ótimas em muitos destes problemas é intratável. Os métodos de pesquisa heurística são conhecidos por permitir obter bons resultados num intervalo temporal aceitável. Muitas vezes, necessitam que a parametrização seja ajustada de forma a permitir obter bons resultados.
Neste sentido, as estratégias de aprendizagem podem incrementar o desempenho de um sistema, dotando-o com a capacidade de aprendizagem, por exemplo, qual a técnica de otimização mais adequada para a resolução de uma classe particular de problemas, ou qual a parametrização mais adequada de um dado algoritmo num de...
Tese de Doutoramento em Engenharia Eletrotécnica e de Computadores
Doctoral in Business Administration
Em Portugal os condomínios estão abrangidos por leis específicas. É obrigatória a sua criação quando existem mais que quatro frações pertencentes a diferentes proprietários num edifício ou lugar comum. Os condomínios precisam de ser geridos e é imperativa a definição de regras que satisfaçam todos os membros do edifício, bem como a criação de condições que permitam que a relação entre todos os condóminos seja saudável. Todos os edifícios têm um conjunto de despesas inerentes ao funcionamento das partes comuns, como por exemplo o consumo de eletricidade e de água. Os condomínios têm dimensões bastante diferenciadas: em geral e nos grandes centros o seu tamanho é superior e existe um maior número de frações e proprietários por prédio. A gestão destes condomínios é geralmente feita por empresas específicas, de forma a evitar problemas e c...
Tese de mestrado integrado. Engenharia Mecânica. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2010
Scheduling is a critical function that is present throughout many industries and applications. A great need exists for developing scheduling approaches that can be applied to a number of different scheduling problems with significant impact on performance of business organizations. A challenge is emerging in the design of scheduling support systems for manufacturing environments where dynamic adaptation and optimization become increasingly important. In this paper, we describe a Self-Optimizing Mechanism for Scheduling System through Nature Inspired Optimization Techniques (NIT).
This paper addresses the problem of Biological
Inspired Optimization Techniques (BIT) parameterization,
considering the importance of this issue in the design of BIT
especially when considering real world situations, subject to
external perturbations. A learning module with the objective to
permit a Multi-Agent Scheduling System to automatically select a
Meta-heuristic and its parameterization to use in the
optimization process is proposed. For the learning process, Casebased
Reasoning was used, allowing the system to learn from
experience, in the resolution of similar problems. Analyzing the
obtained results we conclude about the advantages of its use.
