Projetos desenvolvidos pelos alunos da fase 2 / 2002
um Aluno Tema do trabalho
1 Luciano Takao Matsuda Identificação de um sistema dinâmico com algoritmos genéticos
3 Raul José Fernandes de Oliveira Forecasting meteorológico com programação genética
4 Ricardo Pereira Jasinski Evolução de Controladores de Trajetória (Piloto Automático) Utilizando Programação Genética
5 Rodrigo Jardim Riella Treinamento de redes neurais para reconhecimento de comandos de voz utilizando algoritmos genéticos
6 Wagner Rodrigo Weinert Ambiente de programação para a modelagem de problemas que possam ser tratados por Programação de Expressões Genéticas
Marcio Bloot (ouvinte) Otimização da Geração de Energia Elétrica em um sistema Hidrotérmico utilizando Algoritmos Genéticos
trabalho não concluído / aluno desistente
trabalho não indicado no momento para preparo de artigo
Identificação de um sistema dinâmico com algoritmos genéticos: O objetivo é utilizar um Algoritmo Genético na identificação on-line de
um sistema dinâmico. Será utilizada uma simulação de um sistema onde serão geradas amostras em tempo real para a identificação. Os parâmetros do sistema serão modificados de forma conhecida para a verificação e validação dos parâmetros identificados.s.
Forecasting meteorológico com programação genética: Este trabalho irá tomar como base alguns repositórios de dados meteorológicos para que, através de Programação Genética, levante-se a possível função de transferência climática do local avaliado. Através de uma população de dados para treinamento (parte de um banco de dados), esperamos obter o ajuste de uma função de transferência. Após a execução do ajuste, uma nova população (a parte do banco de dados não utilizada para o treinamento de ajuste), será testada para comparação dos resultados obtidos. Se possível, tentaremos utilizar um banco de dados do SIMEPAR, que retrataria a variação climática de uma região do Paraná (de Curitiba de possível), pois assim poderíamos fazer testes práticos reais de previsões climáticas.
Evolução de Controladores de Trajetória (Piloto Automático) Utilizando Programação Genética: Dada uma pista eliptica, "pilotos" automáticos serão artificialmente evoluídos para maximizar o número de voltas completadas em um tempo limite. O "carro" simulado permitirá a ação do piloto através de um acelerador (valor da força de impulso) e de um volante (ângulo das rodas dianteiras em relação ao eixo longitudinal). Como entradas, serão utilizadas o ângulo entre o eixo longitudinal do veículo e a reta tangente à curva, além de outras que se mostrarem necessárias (e.g, sensores de distância para os muros da pista).Espera-se que os "pilotos automáticos" passem a apresentar comportamentos similares a pilotos humanos, como evitar as margens da pista e aproveitar a área disponível para manobras. Se o tempo permitir, um experimento interessante seria simular simultaneamente diversos pilotos em um mesmo cenário, e observar o surgimento de comportamentos coletivos.
Treinamento de redes neurais para reconhecimento de comandos de voz utilizando algoritmos genéticos: Utilizar algoritmos genéticos para varrer o espaço de busca dos pesos de uma rede neural de topologia fixa para reconhecimento de comandos de voz e comparar os resultados com os obtidos utilizando métodos clássicos de treinamento de redes neurais artificiais.Serão utilizados como sinais de treinamento, validação e testes das redes neurais 10 (dez) comandos de voz diferentes, referentes aos 10 primeiros números inteiros (0 a 9), gravados de diferentes pessoas, uma vez que o objetivo do sistema é ser independente de usuário. A partir das vozes gravadas serão extraídos os parâmetros de caracterização destas vozes, as formantes, utilizando o algoritmo LPC, Linear Predictive Coding, através do software Matlab. A variação das formantes no tempo serão posteriormente normalizadas e aplicadas a rede.O número de neurônios da rede é dependente do tamanho do vetor de entrada, caracterizado pela variação das formantes no tempo após a normalização, o que nos cria uma dependência da análise de todos os sinais de voz antes de delimitarmos o número de neurônios da rede.
Ambiente de programação para a modelagem de problemas que possam ser tratados por Programação de Expressões Genéticas: A Programação de Expressões Genéticas (PEG, técnica desenvolvida por Cândida Ferreira 2001) é capaz de modelar realidades complexas com grande exatidão, permitindo algumas vezes extração de conhecimento dos modelos envolvidos. A PEG é a semelhança dos Algoritmos Genéticos (AGs) e da Programação Genética (PG). A diferença fundamental entre os três algoritmos reside na natureza dos indivíduos. Nos AGs os indivíduos são cadeias lineares de tamanho fixo (cromossomos) e na PG os indivíduos são entidades não-lineares de diferentes tamanhos e formas (árvores analíticas), já na PEG os indivíduos são codificados em cadeias lineares de tamanho fixo (o genoma ou cromossomo) que são expressas posteriormente como entidades não-lineares com diferentes tamanhos e formas (representações esquemáticas simples ou árvores de expressão).Devido aos resultados apresentados por esta nova técnica de programação evolucionária, este projeto propõe o desenvolvimento de um ambiente de programação para a modelagem de problemas que possam ser tratados por Programação de Expressões Genéticas.
Otimização da Geração de Energia Elétrica em um sistema Hidrotérmico utilizando Algoritmos Genéticos: O objetivo do trabalho é otimizar a geração de energia elétrica de um sistema hidrotérmico para o período de um ano e para 64 séries de vazões afluentes as usinas hidrelétricas.O sistema hidrotérmico, deste trabalho, é composto por todas as usinas hidroelétricas do Rio Iguaçu (Foz do Areia, Segredo, Salto Santiago, Solto Osório e Salto Caxias) e a usina Termoelétrica de Araucária. O mercado utilizado será considerado inicialmente com um valor igual a 110% do total de Energia Assegurada de todas as hidroelétricas juntas. Cada série de vazão afluente é composta por 12 valores mensais para cada usina, sendo que a vazão afluente à usina de Foz do Areia é retirada diretamente da série de vazões, e para as outras usinas a vazão afluente deverá ser calculada somando-se a vazão indicada na série com a vazão defluente da usina a montante