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Categoria: Algoritmos Genéticos

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1.	Introdução aos Métodos Algébricos Unidimensionais em Espectroscopia Molecular: Sistemas Diatômicos >Popular!
	Os fundamentos para os métodos algébricos unidimensionais baseados na álgebra de momentum angular su(2)(clássica e deformada) são apresentados numa forma adequada à descrição de vibrações moleculares de sistemas diatômicos e de sistemas poliatômicos planares com simetria C_. Aplicações detalhadas envolvendo os estados vibracionais e seus respectivos potenciais foram exaustivamente desenvolvidas para os dois primeiros estados eletrônicos (A-X Sigma) dos sistemas diatômicos LiH (e seus isotopômeros), NaH, KH, RbH, CsH, e Li2. Alguns outros estados eletrônicos mais excitados também foram analisados algebricamente. Os potenciais vibracionais semi-clássicos foram calculados via estados coerentes do grupo SU(2). Calculamos também fatores de Franck-Condon usando as autofun{ções de Morse diretamente, sem qualquer necessidade de linearizações. O presente trabalho é a análise algébrica mais detalhada até o momento sobre moléculas diatômicas, pois envolve um grande número de moléculas distintas e seus estados eletrônicos excitados, os quais ainda não haviam sido analisados algebricamente. Além disto, outras propriedades físicas, como os fatores de Franck-Condon e potenciais vibracionais foram discutidos aqui em detalhes pela primeira vez. O propósito deste trabalho foi de servir como um laboratório para futuras aplicações de modelos algébricos unidimensionais a sistemas moleculares maiores, onde suas potencialidades e, principalmente, suas limitações pudessem ser testadas de forma clara. Além disto, devemos destacar também o aumento expressivo na quantidade de trabalhos sobre moléculas diatômicas e triatômicas devido à importância destas em questões de interesse mundial, como o efeito estufa, e questões de relevância acadêmica, como a espectroscopia em tempo real e de moléculas frias.
	Incluído em: 03/07/2008

2.	Descoberta de conhecimento relevante em banco de dados sobre ciência e tecnologia >Popular!
	Com a estruturação das fundações de amparo a pesquisa da região sul do Brasil (e.g., Fundação Araucária no Paraná), a adequada gestão do fomento à ciência e tecnologia (C&T) nos estados do sul vem se tornando um assunto de interesse nas definições das políticas tecnológicas. No cenário nacional, as agências federais de fomento a C&T possuem bancos de dados, contendo informações relevantes à tomada de decisão em C&T, que abre perspectivas para a descoberta de conhecimento oculto, potencialmente relevante ao planejamento de C&T. O processo geral de descoberta de conhecimento em banco de dados é composto por diversas etapas destacando-se a etapa de Mineração de Dados (MD). Existem diversas tarefas de MD, mas a tarefa de classificação é a mais conhecida e pode ser realizada por algoritmos convencionais (e.g., estatísticos) ou por métodos de inteligência artificial (e.g., redes neurais, algoritmos evolucionários, etc.). Nesta tese o objetivo é resolver uma generalização da tarefa de classificação, conhecida como modelagem de dependência, para extrair conhecimento na forma de regras de previsão que seja surpreendente no contexto de C&T. Propõe-se um novo algoritmo genético capaz de descobrir regras de previsão difusas. O objetivo é descobrir conhecimento relevante (surpreendente, novo) oculto em banco de dados de C&T adaptando-se uma técnica que usa Impressões Gerais (conhecimento subjetivo) fornecidas pelo usuário, que é um assunto pouco explorado, além de se utilizar lógica difusa, para validação das regras, e termos lingüísticos difusos para representar as variáveis contínuas. Um protótipo foi implementado, tendo como estudo de caso a região sul do Brasil e banco de dados fornecido pelo CNPq. A qualidade do protótipo foi avaliada diante dos dados devidamente preparados (pré-processamento) tendo como referencial o algoritmo J4.8, uma versão do algoritmo C4.5. O protótipo apresentou eficiência aproximadamente equivalente ao J4.8 quanto à taxa de acerto, mas forneceu conhecimento mais compreensível, fruto do uso de regras com poucas condições e termos lingüísticos difusos. Os resultados experimentais, em forma de regras de produção difusas, foram apresentados a usuários potenciais, através de entrevistas, que avaliaram o conhecimento novo obtido. Os entrevistados classificaram 45% das regras como muito relevantes, 31% de médio interesse e 24% de baixo interesse. A avaliação subjetiva, considerada satisfatória, foi próxima do grau de interesse fornecido pelo protótipo, calculado como contradição às impressões gerais fornecidas pelos usuários, confirmando a utilidade e relevância do novo algoritmo implementado.
	Incluído em: 14/04/2008

4.	Algoritmos genéticos >Popular!
	Os algoritmos Genéticos formam a parte da área dos Sistemas Inspirados na Natureza; simulando os processos naturais e aplicando-os à solução de problemas reais. São m étodos generalizados de busca e otimização que simulam os processos naturais de evolução, aplicando a idéia darwiniana de seleção. De acordo com a aptidão e a combinação com outr os operadores genéticos, são produzidos métodos de grande robustez e aplicabilidade. Estes algoritmos estão baseados nos processos genéticos dos organismos biológicos, codificando uma possível soluç& atilde;o a um problema de "cromossomo" composto por cadeia de bits e caracteres. Estes cromossomos representam indivíduos que são levados ao longo de várias gerações, na forma similar aos problemas naturais, evoluindo de acordo com os princípios de seleção natural e sobrevivência dos mais aptos, descritos pela primeira vez por Charles Darwin em seu livro "Origem das Espécies". Emulando estes processos, os Algoritmos Genéticos s&at ilde;o capazes de "evoluir" soluções de problemas do mundo real.
	Incluído em: 08/09/2008

5.	Aplicando Algoritmos Genéticos na Recuperação de Informação >Popular!
	O desenvolvimento dos Algoritmos Genéticos é baseado na teoria evolucionista de Darwin e nas descobertas sobre a reprodução humana e a genética. Este artigo apresenta uma forma de aplicação dos algoritmos genéticos em sistemas recuperação de informação na qual as possíveis representações de um mesmo documento são consideradas um tipo de “código genético” deste documento. As buscas realizadas pelos usuários são consideradas o “meio ambiente” no qual os documentos estão inseridos. Nesse ambiente as diversas representações de um mesmo documento competem entre si na busca de uma descrição mais adequada para o documento. Diversos experimentos têm apresentado resultados prometedores na aplicação de algoritmos genéticos na recuperação de informação na Web.
	Incluído em: 04/03/2009

7.	Algoritmos Genéticos para Consultas por Similaridade Aproximadas >Popular!
	O custo do acesso exato a dados complexos tende a ser alto. Al´em disso, a operac¸ ˜ao de busca n˜ao ´e efetuada realmente sobre os dados originais, mas sobre caracter´ısticas extra´ıdas desses dados. Portanto, em muitas aplicac¸ ˜oes, trocar a exatid˜ao das respostas por um melhor desempenho pode ser muito vantajoso. Neste trabalho foram desenvolvidas duas t´ecnicas de recuperac¸ ˜ao aproximada de dados em dom´ınios m´etricos utilizando algoritmos gen´eticos, cujo refinamento das respostas ´e dependente do tempo de processamento dispon´ıvel, definido pelo usu´ario. Experimentos realizados mostraram ser poss´ıvel obter bons resultados em apenas uma frac¸ ˜ao do tempo necess´ario para a obtenc¸ ˜ao da resposta exata.
	Incluído em: 17/11/2008

8.	Redes Neurais, Lógica Nebulosa e Algoritmos Genéticos Aplicados em Finanças e Contabilidade: Uma Análise dos Artigos em Língua Inglesa Publicados Entre 2000 e 2006 >Popular!
	Existem problemas em finanças e contabilidade que não podem ser resolvidos facilmente através de técnicas tradicionais. Neste grupo estão, por exemplo, previsão de falências e de índices de bolsas de valores. Uma das alternativas que se apresenta, nestes casos, é o uso de métodos da área da computação conhecida como inteligência computacional. Este artigo analisa os trabalhos acadêmicos publicados em periódicos de 2000 a 2006 que apresentam estudos empíricos sobre a aplicação de redes neurais, lógica nebulosa e algoritmos genéticos a problemas da área de finanças e contabilidade. Analisando-se 54 artigos, chegou-se à conclusão de que o trabalho em equipe é predominante, com apenas 13% dos artigos sendo escritos por um autor; a técnica mais utilizada é a rede neural artificial; e as aplicações mais pesquisadas são da área de finanças, especialmente aquelas relacionadas a bolsas de valores. O periódico de maior destaque é o Intelligent Systems in Accounting, Finance and Management.
	Incluído em: 12/06/2013

9.	RECUPERAÇÃO DE INFORMAÇÕES DA WEB USANDO UM ALGORITMO GENÉTICO >Popular!
	Esta monografia apresenta o desenvolvimento de um software para recuperação de informações, utilizando um Algoritmo Genético já existente, tendo sido necessário seu entendimento. Um Algoritmo Genético desfruta das vantagens de evolução natural, teoria descrita por Darwin. Para esta teoria, a resposta para um problema é encarada como um indivíduo, o qual sofre alterações como as encontradas na natureza, por exemplo, mutação e cruzamento, entre outras, com o propósito de evoluir esta informação e obter um melhor resultado. Sites para busca de documentos disponibilizam operadores que podem ser aplicados às palavras-chave, com a finalidade de aumentar a precisão em uma pesquisa. Mas existe a dificuldade de saber em qual palavra aplicar qual operador. Tendo em vista este problema, foi proposto o desenvolvimento de um sistema para realizar estas combinações e as evoluir, visando maior precisão nas buscas de documentos. Para avaliação deste software desenvolvido, a taxa de precisão foi utilizada,a qual serve para constatar se o objetivo do projeto foi alcançado. A metodologia utilizada para o desenvolvimento foi a prototipação de software evolutiva. Tecnologias como Java e Algoritmos Genéticos encontram-se como as mais exploradas neste projeto. Para realização das buscas na Web, a Application Programming Interface disponibilizada pelo Google foi utilizada.
	Incluído em: 11/11/2009

10.	Aplicando Algoritmos Genéticos na Recuperação de Informação >Popular!
	O desenvolvimento dos Algoritmos Genéticos é baseado na teoria evolucionista de Darwin e nas descobertas sobre a reprodução humana e a genética. Este artigo apresenta uma forma de aplicação dos algoritmos genéticos em sistemas recuperação de informação na qual as possíveis representações de um mesmo documento são consideradas um tipo de “código genético” deste documento. As buscas realizadas pelos usuários são consideradas o “meio ambiente” no qual os documentos estão inseridos. Nesse ambiente as diversas representações de um mesmo documento competem entre si na busca de uma descrição mais adequada para o documento. Diversos experimentos têm apresentado resultados prometedores na aplicação de algoritmos genéticos na recuperação de informação na Web.
	Incluído em: 27/05/2009

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JOHUHA é um diretório sobre temas relacionados com Ciência da Informação e Biblioteconomia.

Criado pelo Prof. Dr. Angel Freddy Godoy Viera. e-mail: godoy@cin.ufsc.br

Professor do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação e do Departamento de Ciência da Informação da Universidade Federal de Santa Catarina - Brasil.