01.1 - Graduação (Sede)
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Item Análise de performance de algoritmos estocásticos aplicados ao problema do caixeiro viajante(2024-10-09) Lima, Lucas Gabriel Oliveira Sales; Monteiro, Cleviton Vinicius Fonsêca; http://lattes.cnpq.br/9362573782715504; http://lattes.cnpq.br/7636465842833021Algoritmos de otimização são ferramentas cada vez mais relevantes nas empresas modernas por serem capazes de otimizar processos e recursos, garantindo resultados mais eficientes e com processamento em tempo hábil para tomada de decisão. A comparação destes algoritmos é o processo comum durante seus estudos de adoção. Entretanto, a utilização de metodologias complexas muitas vezes pode levar à escolha de um algoritmo impreciso, pois seu resultado pode não refletir a realidade de uma empresa que busca implementar aplicações com recursos limitados. Tendo em vista esta problemática, surge a necessidade de avaliar estes algoritmos sob uma nova ótica. O objetivo principal deste trabalho é propor uma reflexão acerca da forma que experimentos em algoritmos são conduzidos. O presente estudo realizou experimentos com algoritmos de otimização utilizando recursos computacionais semelhantes àqueles encontrados na maioria das empresas, comparando com um outro trabalho no qual foram utilizados otimizações e tunings nesses mesmos algoritmos. Para o experimento, foi utilizado o problema do caixeiro viajante, através de 15 benchmarking dividido em 3 categorias, de acordo com o tamanho de cada artigo. Ao final foram obtidas métricas estatísticas do desempenho de cada algoritmo que, comparadas com o artigo de referência, obtiveram tempos de execução menores, sem comprometer a precisão dos resultados. Algoritmos probabilísticos possuem grande importância financeira para empresas com necessidades de gerir recursos rapidamente, tais como aeroportos e estaleiros. Sendo assim, a escolha adequada de parâmetros fornece uma visão mais acurada da realidade.Item Segmentação de banhistas utilizando algoritmos de agrupamento com seleção automática do número de grupos em regiões litorâneas(2019) Moura, Allan Alves de; Macário Filho, Valmir; http://lattes.cnpq.br/4346898674852080; http://lattes.cnpq.br/3319938637009294O crescente aumento de ataques de tubarões vem assustando a população das regiões litorâneas, impossibilitando a tomada de banho em certos locais. Em caso de ataque, muitas vezes uma ação para salvar a vítima é tomada somente após o ocorrido do incidente, em que um guarda-vidas tentará socorre-la. Para mitigar estes acontecimentos, foi pensado em uma ferramenta de auxílio aos guarda-vidas que permitissem aos mesmos agir antes que acidentes pudessem ocorrer, avisando o profissional caso algum banhista ultrapasse uma determinada zona de segurança. O primeiro passo para realização desta ferramenta é a segmentação das imagens de praia em busca de agrupar partes com características visualmente semelhantes afim de encontrar as pessoas dentro do mar. Para isso, o objetivo deste trabalho é estudar e encontrar um bom algoritmo de segmentação de imagens com seleção automática do número de grupos para evitar a necessidade do controle de parâmetros a fim de separar a foto em regiões ou segmentos. Este algoritmo será utilizado para a implementação da primeira etapa desta ferramenta de auxílio aos guarda-vidas em busca de regiões da imagem que representem banhistas. Técnicas de pré-processamento de imagens como a remoção da faixa de praia foram avaliadas, como também a avaliação de sistemas de cores diferentes na representação da imagem a fim de realizar a comparação entre todos esses fatores. A combinação dos algoritmos e sistemas de cores foram avaliados com e sem a remoção da faixa de praia. Os algoritmos analisados foram: Hierárquico aglomerativo, hierárquico divisivo, X-means, Auto group segmentation e segmentação automática de imagens coloridas. Todos eles foram aplicados pra três tipos diferentes de vetores de características, compostos por sistema de cor RGB(red, green e blue), LAB e a combinação de RGB + LAB. O resultado mais promissor, após avaliação visual das imagens, comportamento dos algoritmos e resultados do índice de Dunn, foi obtido utilizando o algoritmo de segmentação de imagens coloridas com vetor de características composto de RGB + LAB, totalizando para o índice de Dunn 1.5245 de média para todas as imagens, aplicando a remoção de praia depois da execução do algoritmo.