Engenharia de tráfego robusta usando computação evolucionária para otimização de protocolos de encaminhamento

Dissertação de mestrado em Redes e Serviços de ComunicaçõesNos últimos anos, têm surgido várias soluções que visam alcançar configurações eficientes para o encaminhamento de tráfego OSPF (Open Shortest Path First). Este trabalho tem por intento a prossecução da investigação nessa área, com o objetivo de alcançar mecanismos de otimização eficientes que sejam resilientes a mudanças relevantes no ambiente de uma rede. Essas alterações podem resultar de vários fatores, tais como, mudanças nas necessidade de tráfego, novas restrições de Qualidade de Serviço que têm de ser consideradas, alteração de compromissos entre objetivos de otimização, mudanças na topologia de rede, que resultem de atualizações (ou falhas) na infra-estrutura de rede, entre muitas outras possibilidades. Neste contexto, este trabalho irá consistir no desenvolvimento de técnicas de otimização, inspiradas no campo da Computação Evolucionária, que procuram resolver tais problemas. Em particular, serão testados vários algoritmos e configurações com o intuito de obter métodos que sejam capazes de fornecer configurações otimizadas de pesos OSPF robustas a alterações nos requisitos de tráfego e à falha de links. Para além de métodos que recorrem a multi-topologias, serão testados métodos que procuram otimizar configurações de pesos OSPF para duas matrizes de requisitos de tráfego, bem como métodos que procuram otimizar as configurações de pesos para a falha do link com maior carga. Para obter rapidamente novas configurações de pesos ideais (ou quase), também serão abordadas questões como a inicialização da população inicial em EAs (Algoritmos Evolucionários). Estes métodos e opções de configuração serão integrados numa aplicação amigável de apoio a administradores de redes.Over the past years, several solutions have emerged with the purpose of achieving efficient OSPF (Open Shortest Path First) routing configurations. This work intends to pursue such research aiming to devise efficient optimization mechanisms resilient to relevant changes in the network environment. Those changes may result from several factors such as, changes in the considered traffic demands, new Quality of Service constraints that should be considered, new tradeoffs between the optimization goals, network topology changes resulting from updates (or failures) in the network infrastructure, among many other possibilities. Under such circumstances, this work will devise optimization techniques inspired in the field of Evolutionary Computation to address such problems. In particular, several algorithms and configurations will be tested to achieve methods that are able to provide optimized OSPF weights configurations robust to changes in traffic demands and to link failure. In addition to methods that use multi-topology, methods that attempt to optimize OSPF weights settings for two traffic demands will be tested, as well as methods that attempt to optimize weights settings for the loadest link failure. To rapidly accomplish new (near) optimal weights, issues such as the seeding of the initial population in EAs (Evolutionary Algorithms) will be addressed. These methods and configuration options will be integrated into a user friendly application to support network administrators

Um modelo neuro-evolutivo de coordenação adaptativa em ambientes dinâmicos

Em ambientes dinâmicos e complexos, a política ótima de coordenação não pode ser derivada analiticamente, mas deve ser aprendida através da interação direta com o ambiente. Geralmente, utiliza-se aprendizado por reforço para prover coordenação em tais ambientes. Atualmente, neuroevolução é um dos métodos de aprendizado por reforço mais proeminentes. Neste trabalho, é proposto um modelo de coordenação baseado em neuro-evolução. Foi desenvolvida uma extensão do método neuro-evolutivo conhecido como Enforced Subpopulations (ESP). Na extensão desenvolvida, a rede neural que define o comportamento de cada agente é totalmente conectada. Adicionalmente, é permitido que o algoritmo encontre, em tempo de treinamento, a quantidade de neurônios que deve estar presente na camada oculta da rede neural de cada agente. Esta alteração além de oferecer flexibilidade na definição da topologia da rede de cada agente e diminuir o tempo necessário para treinamento, permite também a constituição de grupos de agentes heterogêneos. Os experimentos realizados mostraram que os agentes treinados com o modelo proposto possuem capacidade de se adaptar a alterações no ambiente em tempo de execução. O modelo foi aplicado no domínio das tarefas de perseguição-evasão.Eje: VI Workshop de Agentes y Sistemas Inteligentes (WASI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Um modelo neuro-evolutivo de coordenação adaptativa em ambientes dinâmicos

Em ambientes dinâmicos e complexos, a política ótima de coordenação não pode ser derivada analiticamente, mas deve ser aprendida através da interação direta com o ambiente. Geralmente, utiliza-se aprendizado por reforço para prover coordenação em tais ambientes. Atualmente, neuroevolução é um dos métodos de aprendizado por reforço mais proeminentes. Neste trabalho, é proposto um modelo de coordenação baseado em neuro-evolução. Foi desenvolvida uma extensão do método neuro-evolutivo conhecido como Enforced Subpopulations (ESP). Na extensão desenvolvida, a rede neural que define o comportamento de cada agente é totalmente conectada. Adicionalmente, é permitido que o algoritmo encontre, em tempo de treinamento, a quantidade de neurônios que deve estar presente na camada oculta da rede neural de cada agente. Esta alteração além de oferecer flexibilidade na definição da topologia da rede de cada agente e diminuir o tempo necessário para treinamento, permite também a constituição de grupos de agentes heterogêneos. Os experimentos realizados mostraram que os agentes treinados com o modelo proposto possuem capacidade de se adaptar a alterações no ambiente em tempo de execução. O modelo foi aplicado no domínio das tarefas de perseguição-evasão.Eje: VI Workshop de Agentes y Sistemas Inteligentes (WASI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Técnicas de Metamodelagem Aplicadas à Otimização de Turbomáquinas.

Apresenta-se um estudo teórico de aproximação abordando conceitos e fundamentos de funções de base radial e polinomial clássica, para construção de superfícies de resposta, fazendo-se uso das técnicas estatísticas, como planos de experiências (Design of Experiments - DOE). Neste estudo, desenvolve-se uma metodologia para melhorar o processo de otimização de turbomáquinas utilizando técnicas de metamodelagem, onde são descritos os métodos matemáticos e estatísticos de aproximação de modelos. Para o processo de otimização são utilizados algoritmos de busca aleatória controlada (CRSA). Em princípio, aplica-se a metodologia para a análise de uma grade linear onde o campo de escoamento é calculado utilizando o método dos painéis de Hess & Smith (2D), com modificações que permitem introduzir os efeitos viscosos e separação da camada-limite na quantificação dos coeficientes aerodinâmicos. Numa segunda abordagem, o enfoque é dado na integração de uma estratégia de otimização global com restrições, própria para aplicação a solvers custosos, como CFD – 3D. Tal estratégia faz uso das técnicas de metamodelagem com base em funções de base radial (RBF - Radial Basis Function) em conjunto com algoritmos de otimização para construção de superfícies de resposta. Esta metodologia permite de forma rápida e eficiente alcançar uma solução ótima do projeto da grade linear ou do rotor

Otimização do Consumo de Energia por recurso a Técnicas de Computação Evolucionária

Os edifícios, residenciais ou associados a serviços, compõem uma grande porção do consumo de eletricidade em Portugal e continuam a ter um grande potencial para o aumento de eficiência energética. Por outro lado, as alterações climáticas são um assunto cada vez mais premente e, como tal, surgem vários esforços na tentativa de diminuir os efeitos negativos que a sociedade tem sobre o ambiente. Um dos fatores que contribui para esta diminuição é a implementação de medidas que visam o aumento da eficiência energética. Com vista a aumentar a eficiência energética pela diminuição do consumo de energia elétrica, foi implementado na presente dissertação, um sistema de controlo de iluminação por recurso a técnicas de computação evolucionária, pela sua capacidade de resolução de problemas multiobjetivo. Este sistema permitiu alcançar vários objetivos simultaneamente, nomeadamente a diminuição do consumo de energia e a manutenção do conforto para o utilizador. O sistema foi implementado no Departamento de Engenharia Eletrotécnica e de Computadores da NOVA School of Science and Technology, onde teve a capacidade de controlar a iluminação artificial num determinado espaço, de modo a obter consumos mais baixos, mantendo o nível de iluminância necessário de acordo com as necessidades do mesmo.Buildings, residential or service related, make up a large share of electricity consumption in Portugal while still having a great potential for increased efficiency. On the other hand, climate change is an increasingly pressing issue and, as such, various efforts are being made to reduce the negative effects that society has on the environment. One of the factors contributing to this decrease is the implementation of energy efficiency measures. In order to increase energy efficiency by reducing consumption, in this dissertation a lighting control system was developed, using evolutionary computing techniques, due to its multiobjective problem solving capability. This system allows the achievement of several objectives simultaneously, namely the reduction of energy consumption and mantaining comfort for the user. This system was implemented within the Department of Electrical and Computer Engineering at NOVA School of Science and Technology, where it had the capability to control the lamps in a certain space, in order to obtain lower electricity consumption while maintaining the necessary level of illuminance according to its needs

Uso de redes neurais artificiais como metamodelo na otimização por algoritmo PSO (particle swarm optimization') em problemas de mapeamento eletromagnético de ambientes

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2017.Este trabalho se propõe a fazer uma análise de ferramentas de otimização e custo computacional através de um estudo de caso proposto por Grubisic (2012), que trata da otimização do posicionamento de antenas em sistemas de comunicação sem fio para ambientes interiores (indoor) por meio de meta-heurísticas populacionais associadas à Técnica de Traçado de Raios, em que algoritmos Genéticos (GA) e Otimizadores por Enxames de Partículas (PSO) foram as duas modalidades de meta-heurísticas utilizadas como ferramentas de otimização. A proposta desta tese baseou-se na utilização da técnica de traçado de raios quase 3D (RTQ3D) para produzir o valor dos campos eletromagnéticos iniciais e calcular a função de mérito (fitness) para 160 receptores de acordo com os possíveis posicionamentos de duas antenas a serem distribuídas no ambiente em questão. As variáveis do problema são compostas pelos valores dos campos magnéticos para os 160 receptores em função das posições das antenas das estações radiobase, que servem como dados de entrada para o algoritmo da Rede Neural Artificial, Perceptron multicamadas, com algoritmo de aprendizado backpropagation Real. Os valores dos campos magnéticos associados às posições das antenas por sua vez entram como valores a serem aprendidos pela rede, ou seja, o professor da RMLP. Após o aprendizado da Rede Neural Artificial, que é o metamodelo utilizado com o objetivo de realizar eficientemente os cálculos do otimizador, entra o otimizador por enxame de partículas (PSO) para efetuar o posicionamento ótimo das antenas com uma redução significativa no custo computacional. Por fim, um dos exemplos propostos por Grubisic (2012) foi implementado como estudo de caso desta pesquisa, utilizando essa nova estrutura de análise, PSO com RMLP, como metamodelo. Essa estrutura é bem recomendada para projetos eletromagnéticos, entretanto ainda não foi aplicada para esse tipo de análise. O objetivo principal seria a diminuição do custo computacional, que no caso em questão é bem significativo. Portanto, essa tese tem um caráter inédito em relação às ferramentas usadas e ao objetivo principal (redução do custo computacional).Abstract : This research has proposed to do an analysis of optimization tools and computational cost using a case study proposed by Grubisic (2012), which addressed optimization of the antennas positioning in wireless communication systems for indoor environments through meta-population heuristics associated with ray tracing technique, in which algorithms Genetic (GA) and Optimizers for Swarms of particles (PSO) were the two types of meta-heuristics used as optimization tools. The purpose of this thesis was based on the use of almost 3D ray tracing technique (RTQ3D) to produce the value of the initial electromagnetic fields and calculating the merit function (fitness) to 160 receivers according to the possible placements of two antennas which are distributed in the environment in a matter. The problem variables consist of the values of the magnetic fields to the 160 receivers depending on the positions of the antennas of the access points, which serve as input data for the algorithm of Artificial Neural Network, multilayer perceptron with Real backpropagation learning algorithm. The problem variables consist of the values of 160 magnetic fields to 160 receivers on the basis of the positions of the antennas of the access points, which serve as input data for the algorithm of Artificial Neural Network, multilayer perceptron with backpropagation real learning algorithm. The values of the magnetic fields associated with the positions of the antennas in turn to input values to be learned by the network, or the teacher RMLP. After learning of Artificial Neural Network, which is the metamodel used in order to enable the calculation of the optimizer, with a lower computational cost, the optimizer particle swarm enters (PSO) to make the optimum positioning of the antennas with a significant reduction the computational cost. Finally, one of the examples proposed by Grubisic (2012) is implemented as a case study of this research using this new analysis structure, PSO using RMLP as metamodel. This structure is well recommended for electromagnetic designs, but has not been applied to this type of analysis. The main objective would be to reduce the computational cost, which in this case is significant. Therefore, this thesis has a unique character in relation to the tools used and the main objective (reducing the computational cost)

Otimização de locomoção bípede

Dissertação de mestrado integrado em Engenharia BiomédicaAtualmente verifica-se um crescimento exponencial a nível de desenvolvimento de sistemas robóticos móveis havendo um esforço para criar sistemas com propriedades mais eficientes e adaptáveis às exigências do ambiente de trabalho. Neste contexto, têm havido uma preocupação acrescida em desenvolver melhores sistemas de locomoção quer seja locomoção por rodas quer seja por pernas (bípede, quadrúpede e hexapode). Esta dissertação foca-se na otimização da locomoção bípede a qual é uma área que tem sido alvo de grande atenção uma vez que esta é uma área da robótica que ainda necessita de progredir no sentido de conseguir finalmente uma locomoção tão eficiente como a marcha humana. Deste modo, a elaboração deste trabalho teve como objetivos principais a criação de uma estratégia de otimização que combinasse a geração de padrões de movimento através de geradores centrais de padrões (CPGs) com um algoritmo de otimização evolucionário (Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm ll). Essa estratégia implicou a determinação de objetivos que correspondem a características da locomoção bípede e que foram otimizados, sendo eles o deslocamento frontal, a altura a que o pé levanta, a força de impacto entre os pés e o chão e a posição do centro de massa. Os resultados foram obtidos a partir de simulações na plataforma Webots para o robô bípede Darwin-OP. Neste contexto, os resultados foram muito satisfatórios uma vez que o algoritmo foi capaz de gerar locomoção estável e os objetivos propostos foram otimizados. Foi feito também um estudo de sensibilidade que determinou a existência de parâmetros de CPGs que apresentam uma forte correlação positiva com as funções objetivos. Assim, os parâmetros Acompasso, frequência ω e ORoll influenciam fortemente o deslocamento e a força de impacto e o parâmetro AhPitch influencia a altura a que o pé levanta. No futuro seria pertinente aplicar o algoritmo elaborado num robô bípede real e conferir se consegue gerar uma locomoção eficiente em condições reais.Presently there is an exponential increase on the level of development of mobile robotic systems and so there is an effort to create systems with properties more efficient and adaptable to the demands of the work environment. In this context, there has been a heightened concern in developing better systems of locomotion either by wheels either by legs (bipedal, 4-legged or 6-legged). This dissertation focuses on the optimization of bipedal locomotion which is an area that has been the subject of much attention since this is an area of robotics that still needs to make progress towards finally achieving locomotion as efficient as the human gait. Thus, this work aimed to create an optimization strategy that combines the generation of movement patterns through central pattern generators (CPGs) with an evolutionary optimization algorithm (Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm II). This strategy involved the determination of objectives that correspond to characteristics of bipedal locomotion and that have been optimized, namely the frontal displacement, the ground clearance, the impact force between the foot and the ground and the position of the center of mass. The results were obtained from simulations in Webots platform for the bipedal robot Darwin-OP. The results were very satisfactory since the algorithm was able to generate stable locomotion and the proposed objectives were optimized. We also made a sensitivity analysis that determined the existence of CPGs parameters that exhibit a strong positive correlation with the objective functions. Thus, the parameters Acompasso, the frequency ω and ORoll strongly influence the impact force and displacement as well as AhPitch influences the height to which the foot rises. In the future it would be appropriate to apply the developed algorithm in a real biped robot and check if it can generate an efficient locomotion in real conditions

Um Modelo evolucionário de otimização multiobjetivo para exploração do espaço de projeto em sistemas embarcados

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2011O projeto de sistemas embarcados tem se tornado mais complexo à medida em que ocorrem avanços na tecnologia e nas aplicações, forçando novas abordagens e metodologias de projeto. Em praticamente todas as metodologias modernas a etapa de exploração do espaço de projeto tem merecido destaque, pois é a responsável por gerar e analisar diferentes possíveis soluções de projeto e selecionar a melhor. A exploração do espaço de projeto é, então, um problema de otimização multiobjetivo em que o conjunto de possíveis soluções costuma ser enorme, caso em que técnicas heurísticas como os algoritmos evolucionários têm recebido grande destaque. Nesta tese foram desenvolvidos metamodelos que representam o projeto de sistemas embarcados pela metodologia de sistemas dirigidos pela aplicação (ADESD) e seus componentes lógicos e físicos. Esses metamodelos foram mapeados a um novo modelo evolucionário com modificações de inspiração biológica que é utilizado para otimização multiobjetivo e, assim, para a exploração do espaço de projeto em sistemas embarcados. A exploração hierárquica, a representação e evolução tanto dos suportes de hardware físico quanto sintetizável, as modificações incluídas no modelo evolucionário e sua avaliação usando indicadores e conjuntos de teste consagrados correspondem às principais contribuições desta tese. Os resultados demonstram a viabilidade do modelo desenvolvido para exploração do espaço de projeto no contexto proposto e um aumento da qualidade das soluções encontradas em alguns problemas de teste, com consequente aumento do sobrecusto computaciona