Busca de informação distribuída usando heurísticas adaptativas para agentes móveis em tempo real

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2010Com a contínua expansão da Internet, a busca de informação relevante deve atender requisitos de tempo e qualidade. A área da inteligência artificial possui soluções de busca informada sofisticadas que tratam essas variáveis: tempo e qualidade. Esses sistemas de busca de informação são sistemas distribuídos de tempo real, uma área emergente de pesquisa e que tem nos apresentado soluções de arquitetura computacional com alta escalabilidade. Uma alternativa para a busca de informação em tempo real é a tecnologia de agentes móveis, a qual vem sendo objeto de pesquisa desde antes da popularização da Internet, mas vem ganhando força com a padronização desta tecnologia através da FIPA, uma fundação filiada ao IEEE. A introdução de agentes móveis no cenário de sistemas distribuídos traz diversas vantagens e possuem características que são altamente desejáveis para sistemas distribuídos de tempo real. Os agentes móveis também utilizam técnicas originadas na inteligência artificial para melhorar seu desempenho em cenários com restrição temporal. Uma dessas técnicas é a de anytime algorithms, que permite ao algoritmo controlar a qualidade da resposta em função do tempo de execução. Neste trabalho serão apresentados cenários envolvendo busca de informação em servidores distribuídos. Para realizar experimentos nestes cenários, serão apresentadas novas heurísticas para determinação de itinerário de agentes móveis na busca de informação em ambientes distribuídos com características de tempo real. Serão utilizadas plataformas de agentes móveis existentes no mercado, padrões de tecnologia de agentes e também técnicas de controle de execução de algoritmos em ambientes de tempo real

Heurísticas para determinação do itinerário de agentes móveis sob restrições temporais

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-graduação em Engenharia ElétricaO presente trabalho aborda o desenvolvimento de um modelo computacional para aplicações baseadas em agentes móveis imprecisos com restrição temporal, considerando a definição dinâmica do itinerário e seu impacto no tempo de resposta da missão. Neste modelo computacional cada agente possui certa flexibilidade na definição de seu itinerário. Esta flexibilidade está relacionada com características dos recursos. Para auxiliar o agente na definição de seu itinerário são propostas heurísticas. Cada heurística confere ao agente um comportamento distinto que, baseado nas diferentes características de cada recurso, é utilizado pelo agente móvel na definição do itinerário. Essas heurísticas podem ser utilizadas individualmente ou em pares/trios (através do uso de clones). Heurísticas mais elaboradas também foram propostas, capazes de escolher seu comportamento considerando um histórico de benefícios conseguidos em execuções passadas do agente móvel. O agente usa adaptação na partida. Uma vez escolhido o comportamento para a missão em questão, ele prossegue com este comportamento até o final da missão. Para realizar a escolha do comportamento foi utilizada probabilidade condicional baseada nas características do ambiente (sistema distribuído) e nos últimos eventos (histórico). As heurísticas propostas foram avaliadas através de simulações

Forecasting: theory and practice

Forecasting has always been at the forefront of decision making and planning. The uncertainty that surrounds the future is both exciting and challenging, with individuals and organisations seeking to minimise risks and maximise utilities. The large number of forecasting applications calls for a diverse set of forecasting methods to tackle real-life challenges. This article provides a non-systematic review of the theory and the practice of forecasting. We provide an overview of a wide range of theoretical, state-of-the-art models, methods, principles, and approaches to prepare, produce, organise, and evaluate forecasts. We then demonstrate how such theoretical concepts are applied in a variety of real-life contexts. We do not claim that this review is an exhaustive list of methods and applications. However, we wish that our encyclopedic presentation will offer a point of reference for the rich work that has been undertaken over the last decades, with some key insights for the future of forecasting theory and practice. Given its encyclopedic nature, the intended mode of reading is non-linear. We offer cross-references to allow the readers to navigate through the various topics. We complement the theoretical concepts and applications covered by large lists of free or open-source software implementations and publicly-available databases.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Forecasting: theory and practice

Forecasting has always been at the forefront of decision making and planning. The uncertainty that surrounds the future is both exciting and challenging, with individuals and organisations seeking to minimise risks and maximise utilities. The large number of forecasting applications calls for a diverse set of forecasting methods to tackle real-life challenges. This article provides a non-systematic review of the theory and the practice of forecasting. We provide an overview of a wide range of theoretical, state-of-the-art models, methods, principles, and approaches to prepare, produce, organise, and evaluate forecasts. We then demonstrate how such theoretical concepts are applied in a variety of real-life contexts. We do not claim that this review is an exhaustive list of methods and applications. However, we wish that our encyclopedic presentation will offer a point of reference for the rich work that has been undertaken over the last decades, with some key insights for the future of forecasting theory and practice. Given its encyclopedic nature, the intended mode of reading is non-linear. We offer cross-references to allow the readers to navigate through the various topics. We complement the theoretical concepts and applications covered by large lists of free or open-source software implementations and publicly-available databases

13th International Conference on Modeling, Optimization and Simulation - MOSIM 2020

Comité d’organisation: Université Internationale d’Agadir – Agadir (Maroc) Laboratoire Conception Fabrication Commande – Metz (France)Session RS-1 “Simulation et Optimisation” / “Simulation and Optimization” Session RS-2 “Planification des Besoins Matières Pilotée par la Demande” / ”Demand-Driven Material Requirements Planning” Session RS-3 “Ingénierie de Systèmes Basées sur les Modèles” / “Model-Based System Engineering” Session RS-4 “Recherche Opérationnelle en Gestion de Production” / "Operations Research in Production Management" Session RS-5 "Planification des Matières et des Ressources / Planification de la Production” / “Material and Resource Planning / Production Planning" Session RS-6 “Maintenance Industrielle” / “Industrial Maintenance” Session RS-7 "Etudes de Cas Industriels” / “Industrial Case Studies" Session RS-8 "Données de Masse / Analyse de Données” / “Big Data / Data Analytics" Session RS-9 "Gestion des Systèmes de Transport” / “Transportation System Management" Session RS-10 "Economie Circulaire / Développement Durable" / "Circular Economie / Sustainable Development" Session RS-11 "Conception et Gestion des Chaînes Logistiques” / “Supply Chain Design and Management" Session SP-1 “Intelligence Artificielle & Analyse de Données pour la Production 4.0” / “Artificial Intelligence & Data Analytics in Manufacturing 4.0” Session SP-2 “Gestion des Risques en Logistique” / “Risk Management in Logistics” Session SP-3 “Gestion des Risques et Evaluation de Performance” / “Risk Management and Performance Assessment” Session SP-4 "Indicateurs Clés de Performance 4.0 et Dynamique de Prise de Décision” / ”4.0 Key Performance Indicators and Decision-Making Dynamics" Session SP-5 "Logistique Maritime” / “Marine Logistics" Session SP-6 “Territoire et Logistique : Un Système Complexe” / “Territory and Logistics: A Complex System” Session SP-7 "Nouvelles Avancées et Applications de la Logique Floue en Production Durable et en Logistique” / “Recent Advances and Fuzzy-Logic Applications in Sustainable Manufacturing and Logistics" Session SP-8 “Gestion des Soins de Santé” / ”Health Care Management” Session SP-9 “Ingénierie Organisationnelle et Gestion de la Continuité de Service des Systèmes de Santé dans l’Ere de la Transformation Numérique de la Société” / “Organizational Engineering and Management of Business Continuity of Healthcare Systems in the Era of Numerical Society Transformation” Session SP-10 “Planification et Commande de la Production pour l’Industrie 4.0” / “Production Planning and Control for Industry 4.0” Session SP-11 “Optimisation des Systèmes de Production dans le Contexte 4.0 Utilisant l’Amélioration Continue” / “Production System Optimization in 4.0 Context Using Continuous Improvement” Session SP-12 “Défis pour la Conception des Systèmes de Production Cyber-Physiques” / “Challenges for the Design of Cyber Physical Production Systems” Session SP-13 “Production Avisée et Développement Durable” / “Smart Manufacturing and Sustainable Development” Session SP-14 “L’Humain dans l’Usine du Futur” / “Human in the Factory of the Future” Session SP-15 “Ordonnancement et Prévision de Chaînes Logistiques Résilientes” / “Scheduling and Forecasting for Resilient Supply Chains

A Polyhedral Study of Mixed 0-1 Set

We consider a variant of the well-known single node fixed charge network flow set with constant capacities. This set arises from the relaxation of more general mixed integer sets such as lot-sizing problems with multiple suppliers. We provide a complete polyhedral characterization of the convex hull of the given set