Genetic Algorithm for Epidemic Mitigation by Removing Relationships

Min-SEIS-Cluster is an optimization problem which aims at minimizing the infection spreading in networks. In this problem, nodes can be susceptible to an infection, exposed to an infection, or infectious. One of the main features of this problem is the fact that nodes have different dynamics when interacting with other nodes from the same community. Thus, the problem is characterized by distinct probabilities of infecting nodes from both the same and from different communities. This paper presents a new genetic algorithm that solves the Min-SEIS-Cluster problem. This genetic algorithm surpassed the current heuristic of this problem significantly, reducing the number of infected nodes during the simulation of the epidemics. The results therefore suggest that our new genetic algorithm is the state-of-the-art heuristic to solve this problem.Comment: GECCO '17 - Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conferenc

Desenvolvimento de uma Ferramenta Integrada ao Google Earth Engine para a Análise de Ambientes Costeiros

Coastal zones are among the regions most impacted by climatechange; understanding their evolution along the years is essential to handlethe damage they suffered. This work proposes a tool to analyze coastal zonesof the entire planet through the usage of Google Earth Engine, a platform forperforming multispectral image processing and data visualization in the cloud

Analysis of Search Heuristics for Improving the Resistance of Complex Networks to Epidemic Processes

The uninhibited propagation of an infectious agent through a networkcan cause extensive damage of various types on the economy and public healthfor instance. Therefore, this study sought to develop a strategy to make complexnetworks more resistant to these agents through modifications in the topologyof the network. For this purpose, we employed the epidemic threshold theory,which dictates that the epidemic resistance of a network is inversely proportionalto the spectral radius of its adjacency matrix. Thus, we developed a localsearch to minimize the spectral radius through the removal of links, applyingit to a set of real networks, seeking to identify the increase in resistance as afunction of the number of links removed

O Papel de Buscas Locais Estocásticas na Modularidade por Densidade

Maximização da Modularidade por Densidade é um problema computacionalpara a detecção de comunidades em redes que tem recebido uma série de contribuições recentes na literatura sobre algoritmos e heurísticas. Apesar disto, resultados sobre buscas locais estocásticas não foram encontrados na literatura ou inexistem. O objetivo do trabalho reportado neste artigo foi identificar o papel de buscas locais, mais especificamente busca locais estocásticas, na melhoria de soluções para o problema da Maximização da Modularidadepor Densidade. As buscas experimentadas foram uma busca local que pára em ótimos locais, a Busca Local Iterada, a Busca Local Monótona Randomizada e a Busca Tabu. Todas as buscas utilizando estratégias de 1- vizinhança. Os experimentos demonstraram que a Busca Local Iterada, Busca Local Monótona Randomizada e a Busca Tabu obtiveram melhoria superior a 16% em soluções obtidas por uma heurística considerada estado-da-arte na literatura

Comparative Study of Results Obtained with Machine Learning Algorithms in Automatic Correction of Essays

Todo ano, estudantes no Brasil realizam o Exame Nacional do Ensino Médio (ENEM), composto por uma série de questões de múltipla escolha e uma redação. Para atribuir uma nota à redação, pelo menos dois revisores devem avaliá-la individualmente; portanto, o processo de correção consome muito tempo e representa um grande custo ao governo. Portanto, neste artigo, buscou-se identificar métodos viáveis para corrigir automaticamente redações do ENEM através de algoritmos de aprendizagem de máquina, considerando um corpus de texto extraído de uma plataforma online e um vetor de atributos de 618 dimensões construído à mão. Também investigou-se o impacto de métodos de seleção de atributos no desempenho do sistema de avaliação

Algoritmos da Árvore Geradora Mínima para Reconfiguração de Redes de Distribuição de Energia Elétrica

O abastecimento de energia em redes elétricas é essencial para o desenvolvimento humano. Portanto, redes de distribuição requerem eficiência nos processos que envolvem o fornecimento de energia. Este artigo analisa e descreve a modelagem da estrutura da rede elétrica através de grafos, assim como a implementação dos algoritmos de Kruskal, Exclusão Reversa e Prim. Para analisar os algoritmos foram utilizados dois sistemas de distribuição com diferentes características. A comparação permitiu identificar que o algoritmo de Prim apresenta configurações mais balanceadas em termos de minimização de impedância (perdas) e melhor divisão das cargas entre os alimentadores, quando utilizado em redes com mais de um alimentador

Investigação Quanto ao Papel de Círculos Sociais no Desempenho Discente no Ensino Superior Utilizando Análise de Redes Complexas

ABSTRACTThe individual behavior of human beings is susceptible to influencesfrom their peers. It is known that contact between individuals,both direct and indirect, can foster or inhibit a considerable rangeof human characteristics and behaviors. This study aims to evaluatethe impact of the social context of undergraduate students on theiracademic performance, understanding "social context"as the averageperformance of classmates socially close to each student. Ourmethodology involves reconstructing the underlying social networkof a class computationally, using data gathered from a questionnaireapplied to the students of the class, and testing the hypothesis thatthe change in the grade of a student can be accurately modeledas a linear function of the differences between the student’s gradeand the mean of their peers’ grades. The results show that defininga student’s social circle as the community they belong to insteadof their set of neighbors allows for the construction of statisticalmodels with significatively higher predictive potentia