Lista Pública de Trabalhos Acadêmicos

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Resumo A alocação de uma grade de horários consiste em agrupar diversos elementos, atendendo a diferentes restrições do problema a ser solucionado. Neste trabalho realizou-se a alocação da grade horária dos cursos presenciais do Departamento de Ciência da Computação da Universidade Federal de Juiz de Fora, respeitando as restrições de cada grade de curso, o horário de trabalho dos professores e o oferecimento de disciplinas para cursos externos. Para realizar a alocação das grades de horários foram utilizados as técnicas Otimização de Colônia de Formigas Artificiais (Ant Colony Optimization) e Otimização por Busca Harmônica (Harmony Search Optimization). O algoritmo proposto obteve bons resultados, conseguindo alcançar soluções viáveis para auxiliar os responsáveis pelo plano departamental do DCC.

Ano 2017

Orientador LUCIANA CONCEICAO DIAS CAMPOS Co-Orientador Palavras-chave Inteligência Computacional, ACO, HSO, Timetable

Resumo A automação de serviços por meio de sistemas e a ampla capacidade de se armazenar dados atualmente gera um volume de informações cada vez maior. Este fato também desperta o interesse em extrair informações valiosas destes dados. Porém, no atual cenário, o que se verifica é um volume de dados que já extrapola a capacidade da mente humana de processar tanta informação, o que motiva o desenvolvimento de técnicas computacionais para extração destas informações e geração de conhecimento. Neste contexto, o Problema de Clusterização Automática - PCA - consiste em encontrar, automaticamente, agrupamentos de dados que se assemelham mutuamente. No presente trabalho, foi desenvolvida uma técnica para o problema da clusterização automática utilizando uma combinação das heurísticas ILS (Iterated Local Search) e VND (Variable Neighborhood Descent). A comparação ao dos resultados com algoritmos da literatura mostrou que a técnica proposta encontrou uma solução melhor ou igual em mais de 35% dos casos.

Ano 2017

Orientador STENIO SA ROSARIO FURTADO SOARES Co-Orientador Palavras-chave Metaheurística, Clusterização, PCA, ILS, VND.

Resumo A Logística tem como principal objetivo descrever o transporte, manuseio e armazenamento de produtos a fim de maximizar a rentabilidade e minimizar custos. Mas a preocupação com o impacto ambiental dessas atividades tem crescido nos últimos anos e tem preocupado tanto governos quanto empresas no mundo todo. Esta preocupação não está apenas relacionada à exploração do planeta e utilização dos recursos naturais, mas também à suas consequências para o meio ambiente e, principalmente, a saúde humana. Como consequência, a Logística Verde tem sido cada vez mais estudada e aplicada pelas empresas, como forma de atender as exigências e necessidade por um desenvolvimento mais sustentável. Além disso, muitos conceitos empregados em Logística tradicional estão sendo adaptados para a Logística Verde. Este trabalho avalia o impacto que a mudança do foco, de distância para emissão de gases poluentes, pode exercer sobre o Roteamento Verde de Veículos. Para tal, é apresentada uma abordagem baseada nas metaheurísticas Greedy Randomized Adaptative Search Procedure, Iterated Local Search e Random Variable Neighborhood Descent.

Ano 2017

Orientador LUCIANA BRUGIOLO GONCALVES Co-Orientador STENIO SA ROSARIO FURTADO SOARES Palavras-chave Logística Verde, Metaheurística, Roteamento Verde de Veículos

Resumo A presente pesquisa baseia-se em construir uma rede social de pesquisadores e integra-la ao ecossistema de software científico E-SECO. O objetivo é encontrar relacionamentos entre pesquisadores e promover a colaboração direta entre os grupos de pesquisas a fim evoluir e complementar o resultado dos experimentos desenvolvidos com o suporte da plataforma. Os dados serão extraídos através de APIs públicas de plataformas conhecidas e com os mesmos, uma rede social de coautorias será construída, com o objetivo de proporcionar novas conexões para os pesquisadores no contexto do E-SECO.

Ano 2017

Orientador REGINA MARIA MACIEL BRAGA VILLELA Co-Orientador JOSE MARIA NAZAR DAVID Palavras-chave Rede Social; Ecossistema de Software; Colaboração; E-SECO

Resumo Realidade Aumentada (RA) é uma tecnologia capaz de ampliar as interações do ser humano com o mundo real. Um dos campos de estudo desta área trata da utilização de objetos reais como marcadores para a geração do objeto virtual. Para a realização desta tarefa se faz necessário o reconhecimento de características do mundo real pelo sistema computacional. Este trabalho consiste na comparação e análise das combinações de algoritmos de detecção de características, descrição e correspondência presentes na biblioteca OpenCV que permitem a detecção de padrões pré-estabelecidos para determinar a melhor combinação para uma aplicação em RA. Para tal, foi avaliado o desempenho das combinações nas transformações de escala e rotação nos eixos X e Z em imagens e vídeos, utilizando como métricas a acurácia, o tempo de processamento e o frame rate, exclusivo para a avaliação de vídeo, na busca de uma imagem padrão em imagens teste. Os resultados mostram que, mesmo após refinamento das configurações das melhores combinações que utilizavam somente métodos livres, as combinações dos métodos analisados neste trabalho não são suficientes para a determinação da posição de um padrão em vídeo para aplicações de RA em tempo real.

Ano 2017

Orientador RODRIGO LUIS DE SOUZA DA SILVA Co-Orientador Palavras-chave Realidade aumentada, OpenCV, detecção de características

Resumo Em junho de 2012, o IPv6 passou a ser considerado o novo padrão da rede mundial de computadores, e a Universidade Federal de Juiz de Fora, a fim de adaptar-se a essa mudança, iniciou a implantação desse novo padrão. Tendo isso em vista, o presente trabalho busca analisar o processo de transição entre os protocolos da camada de rede, apontando quais foram as técnicas utilizadas (pilha dupla, tunelamento, tradução), o porquê da utilização dessas técnicas e as mudanças realizadas em infraestrutura e serviços essenciais. Ademais, testa a operacionalidade das principais funcionalidades do IPv6.

Ano 2017

Orientador EDUARDO PAGANI JULIO Co-Orientador Palavras-chave IPv6; IPv4; Pilha Dupla; Tunelamento; Tradução; Mecanismos de Transição, Implantação, Migração

Resumo Em um ambiente organizacional, processos de negócios são fatores importantes que influenciam na qualidade de seu produto final e na satisfação dos clientes. Tanto a qualidade do produto, quanto a satisfação dos clientes são de fundamental importância para a sobrevivência de uma ferramenta no mercado de softwares. O sucesso do processo de negócio também depende de modelos bem desenhados e com baixa complexidade, tendo em vista que a implantação de um modelo inviável em uma empresa pode gerar perdas irreparáveis ou não trazer o resultado esperado. Levando em consideração estes fatos, as seguintes questões foram levantadas: existem ferramentas de apoio a análise de complexidade de processos de modelos de negócio? Quais métricas são utilizadas para a análise de complexidade dos processos de modelos de negócios? Portanto, um mapeamento sistemático fez-se necessário para estruturar os estudos existentes e revelar evidências que respondessem às questões de pesquisa. Observou-se que existem poucas referências às ferramentas de apoio à análise de complexidade de processos de modelos de negócios e uma gama de métricas utilizadas para medir a complexidade de processos de modelos de negócios. Diante disto, foi proposto neste trabalho uma ferramenta para apoiar na análise de complexidade de modelos de processos de negócios, na qual foram implementadas as métricas encontradas na revisão da literatura.

Ano 2017

Orientador MARCO ANTONIO PEREIRA ARAUJO Co-Orientador Palavras-chave Complexidade, Modelo de Processo de negócio, Software, Métrica

Resumo O presente trabalho visa tratar de como dados sobre a reputação de desenvolvedores podem impactar as estimativas de software realizadas no contexto de desenvolvimento distribuído e colaborativo. Para o desenvolvimento deste trabalho considera-se que os desenvolvedores tinham acesso da documentação do projeto para o qual realizaram uma estimativa. Nos casos de estimativas relaizadas para projetos de manutenção ou evolução de sofwtare os desenvolvedores também considera-se que os desenvolvedores tinham acesso a dados históricos do projeto. Entende-se por dados históricos de projetos todos os artefatos gerados durante a execução do mesmo juntamente com a documentação referente às decisões tomadas no decorrer da execução do mesmo.

Ano 2017

Orientador JOSE MARIA NAZAR DAVID Co-Orientador Palavras-chave Reputação, estimativa, dados historicos

Resumo Este trabalho tem como objetivo proporcionar ao educador uma análise das ferramentas Ambientes Virtuais de Aprendizagem e Redes Sociais em particular o Facebook. Através de um estudo sobre tecnologia, percebemos como a Informática vem adquirindo cada vez mais espaço no âmbito educacional. Sua utilização como ferramenta no processo de ensinoaprendizagem vem aumentando de forma rápida, exigindo que a educação passe por mudanças estruturais e funcionais frente a essa nova tecnologia. Diante disso foi aplicado um questionário para professores e alunos da rede pública e privada de ensino em vários locais do Brasil, onde podemos confirmar que professores e alunos estão o tempo todo conectados a rede mundial de computadores, seja por meio de um celular ou computador. Por meio do desenvolvimento do presente estudo, foi possível observar que o uso da tecnologia no processo educativo não deve ser desprezado, pois é um importante aliado para o trabalho do professor em sua busca por excelência.

Ano 2017

Orientador REGINA MARIA MACIEL BRAGA VILLELA Co-Orientador Palavras-chave educação, redes sociais, tecnologia.

Resumo Frequentemente, nas Ciências Exatas e nas Engenharias, são encontrados problemas de otimização com restrições, em espaço contínuo, em que o uso de derivadas se inviabiliza e/ou o custo computacional de avaliação é muito alto. Diante disso, para a resolução desse problemas, é comum utilizar buscas determinísticas independentes de derivadas, pois são de fácil entendimento e implementação. No entanto essas buscas possuem certas limitações devido à sua taxa de convergência lenta e em relação ao quão grande possa ser a dimensão do problema. Outra opção é o uso de meta-heurísticas, mas apesar de sua robustez, demandam demasiado número de avaliações de função para convergirem. Neste contexto é feito um estudo sobre métodos de Otimização Sem Derivadas combinados à meta-heurísticas bio-inspiradas. A proposta deste trabalho é combinar os métodos de Otimização por Enxame de Partículas e de Evolução Diferencial com a Busca Padrão, a fim de avaliar seus resultados e verificar em quais condições esse tipo de combinação gera boas respostas. Além disso, propõem-se melhorar a Busca Padrão a fim de diminuir a quantidade de avaliações de função, analisando o impacto desta modificação no desempenho das técnicas.

Ano 2017

Orientador Hélio José Corrêa Barbosa Co-Orientador HEDER SOARES BERNARDINO Palavras-chave Otimização Sem Uso de Derivadas, Metaheurística, Busca Padrão

Resumo Problemas de aprendizado por reforço resumem-se a situações onde um agente inteligente deve agir com base na observação do ambiente no qual se encontra. A ação do agente afeta o ambiente resultando em uma recompensa e uma nova observação do ambiente. Porém o efeito de uma ação é estocástico, ou seja, é possível que ao tomar duas vezes a mesma ação no mesmo momento os efeitos sejam diferentes. Para tratar problemas dessa natureza desenvolveu-se uma vasta teoria para modelá-los e resolvê-los. Uma forma bastante popular de resolver esse tipo de problema é utilizar Q-Learning, porém essa técnica necessita que seja realizada a aproximação da função Q. Este trabalho propõe uma nova maneira de realizar tal aproximação utilizando Perceptron de ?-Raio Fixo e a compara com outra abordagem já consolidada que são as Redes Neurais Artificiais. Para realização da comparação foram implementados diferentes problemas de aprendizado por reforço e ambos algoritmos são usados para resolvê-los.

Ano 2017

Orientador Saul de Castro Leite Co-Orientador Palavras-chave Aprendizado por Reforço, Máquina de Vetores de Suporte, Redes Neurais Artificiais, Aprendizado de Máquinas, Inteligência Artificial

Resumo A Mineração de Dados possibilita obter resultados relevantes dado um determinado conjunto de informações, combinando-as e organizando-as de acordo com os algoritmos utilizados para tal. O Instituto de Ciências Exatas da UFJF apresenta cursos em que o número de alunos com baixo desempenho acadêmico é bastante significativo. Este Trabalho de Conclusão de Curso possibilitou a identificação de características relevantes referentes ao desempenho acadêmico, utilizando como base registros de alunos dos cursos de Ciência da Computação noturno e Sistemas de Informação. As características identificadas a partir das técnicas de mineração escolhidas forneceram detalhes que podem servir, por exemplo, para auxiliar tomadas de decisão por coordenadores de curso. Tais detalhes foram obtidos através da execução dos algoritmos J48 e Apriori. A partir do histórico dos alunos obtido pelo Sistema Integrado de Gestão Acadêmica e, via iNtegra, é possível identificar reprovações, índice de rendimento acadêmico, disciplinas cursadas, disciplinas que ainda precisam ser cursadas, notas, ano e semestre em que determinada disciplina foi cursada, créditos concluídos, porém não há dados que possam ser obtidos de forma direta a partir da combinação dos itens citados acima. Atualmente, por exemplo, um coordenador de curso não consegue obter através dos sistemas citados, quais são todas as disciplinas em que seus alunos mais se reprovaram ou aprovaram em um determinado período de tempo.

Ano 2017

Orientador EDUARDO BARRERE Co-Orientador Palavras-chave Mineração de Dados, Apoio à tomada de decisão, Apriori, J48

Resumo Os combustíveis subaquáticos vem se mostrando um recurso promissor no cenário atual de produção de fontes energéticas. Todavia, existem vários fatores que dificultam essa prática, sendo um exemplo a pressão exercida pela água. O objetivo desse trabalho é determinar meios de relacionar variáveis que trazem informações do duto e do fluido com a máxima deformação longitudinal do tubo a partir de dados obtidos através de análises via o Método dos Elementos Finitos. É proposto então automatizar esse processo de descoberta utilizando um sistema inteligente que consiga evoluir modelos em forma simbólica. Métodos de Programação Genética (PG) têm se mostrado adequados a esse tipo de aplicação e, assim, é adotada aqui uma técnica de PG Gramatical, em que os modelos (programas) são inferidos por meio de uma Gramática Formal. Dentre as vantagens da adoção de gramática formal, pode-se destacar a garantia de geração de programas/modelos válidos (compiláveis/interpretáveis) e a possibilidade de limitar o espaço de busca pela introdução de algum viés (por exemplo, considerando o conhecimento prévio do especialista). Além disso é usada uma abordagem coevolutiva a fim de melhorar os resultados visando priorizar dados que são mais difíceis de serem avaliados. Experimentos computacionais preliminares foram conduzidos para resolver o problema de inferir um modelo para máxima deformação longitudinal de tubos com amassamento e os resultados encontrados indicam que a aplicação da Programação Genética Gramatical Coevolutiva a esse problema é promissora.

Ano 2017

Orientador HEDER SOARES BERNARDINO Co-Orientador Hélio José Corrêa Barbosa Palavras-chave Programação Genética Gramatical, Coevolução, Inteligência Computacional, Engenharia de Tubos

Resumo Sistemas de recomendação podem ser encontrados em diversas aplicações e serviços dis- poníveis na web, permitindo que a informação seja selecionada e exibida de acordo com o perfil do usuário. Usualmente são recomendados filmes, livros, músicas e produtos. Um dos diferenciais dos sistemas de e-health, como as intervenções destinadas às mu- danças comportamentais, é a geração de conteúdo personalizado. Desta forma, sistemas de recomendação podem ser uma excelente solução para este fim. Neste trabalho foram desenvolvidos sistemas de recomendação colaborativos para uma intervenção para a ces- sação do consumo de tabaco e para uma intervenção para a redução do consumo de álcool. Foi proposta uma abordagem com a utilização de algoritmos de agrupamento como forma de definir vizinhanças de usuários similares e contornar o problema da partida fria. As recomendações geradas foram analisadas através de avaliações internas com uso de uma base de dados e métricas de qualidade.

Ano 2017

Orientador HEDER SOARES BERNARDINO Co-Orientador Palavras-chave sistema de recomendação; filtragem colaborativa; aprendizagem de máquina; mineração de dados; agrupamento; e-health; intervenção; álcool; tabaco

Resumo Atualmente, muitas informações são geradas pelas mais variadas fontes de dados. Empresas, independentemente do seu porte, têm percebido o quão importante os dados são. A partir dessa premissa, o que se tem observado é que, nos dias atuais, tem havido um grande investimento das empresas em relação ao armazenamento e ao tratamento dos dados para posteriormente transformá-los em informações relevantes, pois essas informações geram um certo conhecimento que, mais tarde, pode ser usado por elas como um diferencial competitivo, auxiliando na tomada de decisões ou até mesmo em alguma definição estratégica. No presente trabalho, serão aplicadas técnicas de mineração de dados, em uma base de dados de um mercado de médio porte, utilizando Regras de Associação, onde será aplicado o algoritmo Apriori para a obtenção de conhecimento.

Ano 2017

Orientador VICTOR STROELE DE ANDRADE MENEZES Co-Orientador Palavras-chave Apriori, Regras de Associação, Mineração de Dados.

Trabalho	Autor	PDF	Extras
UTILIZAÇÃO DE ALGORITMOS INTELIGENTES PARA REFINAMENTO DA GRADE DE HORÁRIOS DO DEPARTAMENTO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO	HÉBER FERREIRA MARQUES
METAHEURÍSTICA HÍBRIDA PARA O PROBLEMA DE CLUSTERIZAÇÃO AUTOMÁTICA	GISELE PAOLA LUCIOLI SILVA
METAHEURÍSTICA APLICADA AO PROBLEMA DE ROTEAMENTO VERDE COM VELOCIDADES VARIÁVEIS NO TEMPO	DARCI JOSÉ MENDES JÚNIOR
SOCIAL E-SECO	JONATHAN SOUZA MUNIZ
RECONHECIMENTO DE CARACTERÍSTICAS NATURAIS PARA APLICAÇÃO EM SISTEMAS DE REALIDADE AUMENTADA	GUSTAVO MAGALHÃES MOURA
ANÁLISE DO PROCESSO DE TRANSIÇÃO DO IPV4 PARA O IPV6 NA UNIVERSIDADE FEDERAL DE JUIZDE FORA	BRUNO TELLES DE ALMEIDA
UMA FERRAMENTA DE APOIO A ANÁLISE DE COMPLEXIDADE DE MODELOS DE PROCESSOS DE NEGÓCIOS	CELIO DE ALMEIDA RAMOS JÚNIOR
APOIANDO ATIVIDADES DE ESTIMATIVA DE ESFORÇO A PARTIR DE DADOS DE REPUTAÇÃO DE DESENVOLVEDORES	LEOJAYME RODRIGUES MANSO SILVA
AMBIENTES VIRTUAIS DE APRENDIZAGEM E REDES SOCIAIS	Marco Antônio Fernandes da Silva
COMBINAÇÃO DE META-HEURÍSTICAS E BUSCA LOCAL INDEPENDENTES DE DERIVADAS	VIVIANE DE JESUS GALVÃO
MÉTODOS DE REGRESSÃO PARA APRENDIZADO POR REFORÇO	LUCAS DE ALMEIDA TEIXEIRA
APOIO À ANÁLISE DE ALUNOS EM SITUAÇÃO DE ACOMPANHAMENTO ACADÊMICO UTILIZANDO MINERAÇÃO DE DADOS	GISELE GERMANO DA SILVA
APLICAÇÃO DE UMA PROGRAMAÇÃO GENÉTICA GRAMATICAL COEVOLUTIVA NO APOIO À INFERÊNCIA DA MÁXIMA DEFORMAÇÃO LONGITUDINAL DE DUTOS COM AMASSAMENTO	JOÃO MARCOS DE FREITAS
SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO PARA INTERVENÇÕES DO CONSUMO DE ÁLCOOL E TABACO UTILIZANDO TÉCNICAS DE AGRUPAMENTO	THIAGO COSTA RIZUTI DA ROCHA
EXTRAÇÃO DE CONHECIMENTO POR MEIO DE REGRAS DE ASSOCIAÇÃO	ALEX WERNECK FERREIRA

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