Genetic Algorithm applied to the Capacitated Vehicle Routing Problem: an analysis of the influence of different encoding schemes on the population behavior

Genetic Algorithm (GA) is an optimization method that has been widely used in the solution of NP-Hard (Non-deterministic Polynomial-time) problems, among which is the Vehicle Routing Problem (VRP), widely known in the literature due to its applications in the logistics and supply sectors, and which is considered in this work. However, finding solution for any optimization problem using GA presupposes the adoption of a solution encoding scheme that, according to the literature, impacts its performance. However, there is a lack of works in the literature exploring this theme. In this work we carry out an analysis of the main encoding schemes (binary and integer) employed in the GA for the solution of the capacitated VRP (CVRP), in order to evaluate the influence of each of them on the behavior of the GA population and, consequently, on the algorithm performance. To this end, we developed a computational tool that allows visualizing the GA individuals (solutions) mapped to a two-dimensional space. Based on the experiments conducted, we observed that, in general, integer vectors provide better conditions for GA individuals to explore the solution space, leading to better results. The results found, besides corroborating some assumptions in the literature, may justify the preference for integer encoding schemes to solve CVRP in recent literature works. In addition, this study can contribute to the choice and/or proposition of heuristics that allow GA to search for better quality solutions for the VRP with less computational effort

Color-Ciratefi: A color-based RST-invariant template matching algorithm

Abstract-Template matching i

Reconhecimento de Padrões de Texturas em Imagens Digitais Usando uma Rede Neural Artificial Híbrida

Este trabalho apresenta um mecanismo de indexação de imagens baseado em características texturais utilizando redes neurais artificiais. Os atributos que descrevem as texturas e que são utilizados para classificá-las advêm dos descritores de Haralick os quais são baseados em matrizes de coocorrência. Uma rede neural híbrida é utilizada para reconhecer os diferentes padrões de texturas. Primeiramente, é realizado um agrupamento inicial dos padrões por um modelo não supervisionado (Mapas Auto-organizáveis) e numa segunda fase, utiliza-se o modelo supervisionado (Quantização Vetorial por Aprendizagem) para melhorar a segmentação das classes de padrões previamente agrupados pelo modelo não supervisionado.&nbsp

Reconhecimento de Padrões de Texturas em Imagens Digitais Usando uma Rede Neural Artificial Híbrida

Este trabalho apresenta um mecanismo de indexação de imagens baseado em características texturais utilizando redes neurais artificiais. Os atributos que descrevem as texturas e que são utilizados para classificá-las advêm dos descritores de Haralick os quais são baseados em matrizes de coocorrência. Uma rede neural híbrida é utilizada para reconhecer os diferentes padrões de texturas. Primeiramente, é realizado um agrupamento inicial dos padrões por um modelo não supervisionado (Mapas Auto-organizáveis) e numa segunda fase, utiliza-se o modelo supervisionado (Quantização Vetorial por Aprendizagem) para melhorar a segmentação das classes de padrões previamente agrupados pelo modelo não supervisionado.

Navegação Autônoma de Robôs: Uma Implementação Utilizando o Kit Lego Mindstorms

Diante da necessidade de melhorar a qualidade dos produtos e otimizar o tempo dos processos envolvidos na fabricação dos mesmos, as pesquisas relativas a automação e robótica têm sido intensificadas. Neste trabalho é apresentado um sistema de navegação autônoma de robôs utilizando o Kit Lego Mindstorms. O método de navegação proposto é baseado em mecanismos de visão computacional que descrevem o ambiente para que o robô possa tomar decisões. O robô, a partir das informações recebidas sobre o seu posicionamento, a posição do alvo e dos obstáculos, deve decidir qual trajeto fazer para atingir o objetivo. Detalhes da implementação, das técnicas utilizadas bem como os resultados experimentais são discutidos nesse trabalho.

Navegação Autônoma de Robôs: Uma Implementação Utilizando o Kit Lego Mindstorms

Diante da necessidade de melhorar a qualidade dos produtos e otimizar o tempo dos processos envolvidos na fabricação dos mesmos, as pesquisas relativas a automação e robótica têm sido intensificadas. Neste trabalho é apresentado um sistema de navegação autônoma de robôs utilizando o Kit Lego Mindstorms. O método de navegação proposto é baseado em mecanismos de visão computacional que descrevem o ambiente para que o robô possa tomar decisões. O robô, a partir das informações recebidas sobre o seu posicionamento, a posição do alvo e dos obstáculos, deve decidir qual trajeto fazer para atingir o objetivo. Detalhes da implementação, das técnicas utilizadas bem como os resultados experimentais são discutidos nesse trabalho.&nbsp

Segmentation-free template matching in digital images invariant to similarity transformations.

Reconhecimento de padrões em imagens é um problema clássico da área de visão computacional e consiste em detectar um padrão ou objeto de referência (template) em uma imagem digital. A maioria dos métodos para esta finalidade propostos na literatura simplifica as imagens por meio de operações como binarização, segmentação e detecção de bordas ou pontos de contorno, para em seguida extrair um conjunto de atributos descritores. O problema é que esta simplificação pode descartar informações importantes para descrição dos padrões, fazendo diminuir a robustez do processo de detecção. Um método eficiente deve ter a habilidade de identificar um padrão sujeito a algumas transformações geométricas como rotação, escalonamento, translação, cisalhamento e, no caso de métodos para imagens coloridas, deve ainda tratar do problema da constância da cor. Além disso, o conjunto de atributos que descrevem um padrão deve ser pequeno o suficiente para viabilizar o desenvolvimento de aplicações práticas como um sistema de visão robótica ou um sistema de vigilância. Estes são alguns dos motivos que justificam os esforços empreendidos nos inúmeros trabalhos desta natureza encontrados na literatura. Neste trabalho é proposto um método de casamento de padrões em imagens digitais, denominado Ciratefi (Circular, Radial and Template-Matching Filter), livre de segmentação e invariante sob transformações de similaridade, brilho e contraste. O Ciratefi consiste de três etapas de filtragem que sucessivamente descartam pontos na imagem analisada que não correspondem ao padrão procurado. Também foram propostas duas extensões do Ciratefi, uma que utiliza operadores morfológicos na extração dos atributos descritores, denominada Ciratefi Morfológico e outra para imagens coloridas chamada de color Ciratefi. Foram realizados vários experimentos com o intuito de comparar o desempenho do método proposto com dois dos principais métodos encontrados na literatura. Os resultados experimentais mostram que o desempenho do Ciratefi é superior ao desempenho dos métodos empregados na análise comparativa.Pattern recognition in images is a classical problem in computer vision. It consists in detecting some reference pattern or template in a digital image. Most of the existing pattern recognition techniques usually apply simplifications like binarization, segmentation, interest points or edges detection before extracting features from images. Unfortunately, these simplification operations can discard rich grayscale information used to describe the patterns, decreasing the robustness of the detection process. An efficient method should be able to identify a pattern subject to some geometric transformations such as translation, scale, rotation, shearing and, in the case of color images, should deal with the color constancy problem. In addition, the set of features that describe a pattern should be sufficiently small to make feasible practical applications such as robot vision or surveillance system. These are some of the reasons that justify the effort for development of many works of this nature found in the literature. In this work we propose a segmentation-free template matching method named Ciratefi (Circular, Radial and Template-Matching Filter) that is invariant to rotation, scale, translation, brightness and contrast. Ciratefi consists of three cascaded filters that successively exclude pixels that have no chance of matching the template from further processing. Also we propose two extensions of Ciratefi, one using the mathematical morphology approach to extract the descriptors named Morphological Ciratefi and another to deal with color images named Color Ciratefi. We conducted various experiments aiming to compare the performance of the proposed method with two other methods found in the literature. The experimental results show that Ciratefi outperforms the methods used in the comparison analysis

Segmentation-free template matching in digital images invariant to similarity transformations.

Reconhecimento de padrões em imagens é um problema clássico da área de visão computacional e consiste em detectar um padrão ou objeto de referência (template) em uma imagem digital. A maioria dos métodos para esta finalidade propostos na literatura simplifica as imagens por meio de operações como binarização, segmentação e detecção de bordas ou pontos de contorno, para em seguida extrair um conjunto de atributos descritores. O problema é que esta simplificação pode descartar informações importantes para descrição dos padrões, fazendo diminuir a robustez do processo de detecção. Um método eficiente deve ter a habilidade de identificar um padrão sujeito a algumas transformações geométricas como rotação, escalonamento, translação, cisalhamento e, no caso de métodos para imagens coloridas, deve ainda tratar do problema da constância da cor. Além disso, o conjunto de atributos que descrevem um padrão deve ser pequeno o suficiente para viabilizar o desenvolvimento de aplicações práticas como um sistema de visão robótica ou um sistema de vigilância. Estes são alguns dos motivos que justificam os esforços empreendidos nos inúmeros trabalhos desta natureza encontrados na literatura. Neste trabalho é proposto um método de casamento de padrões em imagens digitais, denominado Ciratefi (Circular, Radial and Template-Matching Filter), livre de segmentação e invariante sob transformações de similaridade, brilho e contraste. O Ciratefi consiste de três etapas de filtragem que sucessivamente descartam pontos na imagem analisada que não correspondem ao padrão procurado. Também foram propostas duas extensões do Ciratefi, uma que utiliza operadores morfológicos na extração dos atributos descritores, denominada Ciratefi Morfológico e outra para imagens coloridas chamada de color Ciratefi. Foram realizados vários experimentos com o intuito de comparar o desempenho do método proposto com dois dos principais métodos encontrados na literatura. Os resultados experimentais mostram que o desempenho do Ciratefi é superior ao desempenho dos métodos empregados na análise comparativa.Pattern recognition in images is a classical problem in computer vision. It consists in detecting some reference pattern or template in a digital image. Most of the existing pattern recognition techniques usually apply simplifications like binarization, segmentation, interest points or edges detection before extracting features from images. Unfortunately, these simplification operations can discard rich grayscale information used to describe the patterns, decreasing the robustness of the detection process. An efficient method should be able to identify a pattern subject to some geometric transformations such as translation, scale, rotation, shearing and, in the case of color images, should deal with the color constancy problem. In addition, the set of features that describe a pattern should be sufficiently small to make feasible practical applications such as robot vision or surveillance system. These are some of the reasons that justify the effort for development of many works of this nature found in the literature. In this work we propose a segmentation-free template matching method named Ciratefi (Circular, Radial and Template-Matching Filter) that is invariant to rotation, scale, translation, brightness and contrast. Ciratefi consists of three cascaded filters that successively exclude pixels that have no chance of matching the template from further processing. Also we propose two extensions of Ciratefi, one using the mathematical morphology approach to extract the descriptors named Morphological Ciratefi and another to deal with color images named Color Ciratefi. We conducted various experiments aiming to compare the performance of the proposed method with two other methods found in the literature. The experimental results show that Ciratefi outperforms the methods used in the comparison analysis