Navegando por Autor "Medeiros, Hudson Geovane de"
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Tese Uma abordagem multiobjetivo para o problema da realização da radioterapia de intensidade modulada(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2021-08-10) Medeiros, Hudson Geovane de; Goldbarg, Elizabeth Ferreira Gouvea; http://lattes.cnpq.br/2888641121265608; http://lattes.cnpq.br/6075528442511848; Goldbarg, Marco César; http://lattes.cnpq.br/1371199678541174; Rodrigues, Anna Giselle Câmara Dantas Ribeiro; http://lattes.cnpq.br/4440595486888973; Menezes, Matheus da Silva; http://lattes.cnpq.br/7790866637385232; Obal, Thalita Monteiro; http://lattes.cnpq.br/7574246674522809Os algoritmos são parte essencial no planejamento da radioterapia, que, sob o ponto de vista da otimização, pode ser dividido em três sub-problemas. A definição dos ângulos de disparo e o mapa de dosagem para cada ângulo são dois deles. Este trabalho estuda o terceiro problema, que é chamado de problema da realização. Ele consiste em definir uma sequência de configurações para um dispositivo (chamado colimador multilâminas) que corretamente entregará a radiação ao paciente. Um modelo comum para este problema é a decomposição de uma matriz em uma soma ponderada de (0-1)-matrizes, chamadas segmentos, em que cada linha pode apenas ter 1s consecutivos. Cada segmento corresponde a uma configuração do colimador. Outras restrições aos segmentos podem ser também consideradas. O problema abordado neste trabalho possui três objetivos. O primeiro é minimizar a soma de coeficientes associados aos segmentos. O segundo minimiza a quantidade de segmentos. O terceiro minimiza o deslocamento das lâminas. Este trabalho investiga e apresenta algoritmos para duas variantes do problema: irrestrita e restrita por colisão de lâminas. Um novo algoritmo guloso e aleatório – GRA – foi desenvolvido inicialmente para a versão irrestrita e então estendido para a versão restrita. Seus resultados foram comparados a outros algoritmos propostos na literatura, sob os pontos de vista mono e multiobjetivo. No problema irrestrito, os experimentos demonstram que o GRA possui desempenho superior aos demais algoritmos em todos os indicadores analisados. No caso restrito, o GRA apresentou resultados competitivos, sobretudo no segundo objetivo, em que teve o melhor desempenho.Tese GRASP-VNS baseado em modelos e indicadores para dois problemas no planejamento de radioterapia de intensidade modulada(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2024-04-26) Marques, Thiago Soares; Goldbarg, Elizabeth Ferreira Gouvea; http://lattes.cnpq.br/2888641121265608; http://lattes.cnpq.br/4141868906729982; Medeiros, Hudson Geovane de; Menezes, Matheus da Silva; Silva, Paulo Henrique Asconavieta da; Maia, Silvia Maria Diniz MonteiroA radioterapia de intensidade modulada é um tipo de tratamento contra o câncer amplamente utilizado. O planejamento deste tipo de tratamento envolve dois problemas computacionais complexos relacionados à escolha dos ângulos dos feixes para irradiar o paciente e a intensidade que cada feixe deve possuir de modo que as células cancerígenas sejam mortas e, ao mesmo tempo, evitar atingir regiões com tecidos saudáveis. Meta-heurísticas são amplamente utilizadas para lidar com problemas complexos. Muitas vezes, a hibridização de meta-heurísticas resulta em métodos ainda mais eficazes do que as meta-heurísticas usadas isoladamente. No contexto da hibridização, existem ainda as matheurísticas, que são uniões de meta-heurísticas com programação matemática. É neste contexto que a pesquisa relatada neste trabalho está inserida. É proposto um algoritmo que hibridiza as metaheurísticas GRASP (Greedy Random Adaptive Search Procedure) e VNS (Variable Neighborhood Search) com modelos de programação matemática para lidar com os dois problemas citados. Uma terceira abordagem baseada em aprendizado de autômatos também foi explorada para determinar a ordem de execução das vizinhanças do VNS, denominada GRASP-VNS-IA. Dentre os quatro modelos utilizados, dois são propostos neste trabalho. A avaliação das soluções produzidas pelo algoritmo é realizada através de um indicador que agrega quatro indicadores, três deles propostos neste trabalho. O GRASPVNS é comparado ao GRASP e ao GRASP-VNS-IA. Os algoritmos foram testados em um conjunto de dez instâncias de câncer de fígado conhecidas por serem desafiadoras. A avaliação dos resultados produzidos pelos algoritmos é feita por indicadores de qualidade e histogramas. Testes estatísticos foram utilizados para suportar as conclusões sobre o comportamento dos algoritmos.Dissertação Investigações sobre técnicas de arquivamento para otimizadores multiobjetivo(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2016-02-05) Medeiros, Hudson Geovane de; Gouvea, Elizabeth Ferreira; ; http://lattes.cnpq.br/2888641121265608; ; http://lattes.cnpq.br/6075528442511848; Goldbarg, Marco Cesar; ; http://lattes.cnpq.br/1371199678541174; Maia, Silvia Maria Diniz Monteiro; ; http://lattes.cnpq.br/1498104590221901; Pozo, Aurora Trinidad Ramirez; ; http://lattes.cnpq.br/2815946827655352Problemas multiobjetivo, diferentes daqueles com um único objetivo, possuem, em geral, diversas soluções ótimas, as quais compõem o conjunto Pareto ótimo. Uma classe de algoritmos heurísticos para tais problemas, aqui chamados de otimizadores, produz aproximações deste conjunto. Devido ao grande número de soluções geradas durante a otimização, muitas delas serão descartadas, pois a manutenção e comparação frequente entre todas elas poderia demandar um alto custo de tempo. Como uma alternativa a este problema, muitos otimizadores lidam com arquivos limitados. Um problema que surge nestes casos é a necessidade do descarte de soluções não-dominadas, isto é, ótimas até então. Muitas técnicas foram propostas para lidar com o problema do descarte de soluções não-dominadas e as investigações mostraram que nenhuma delas é completamente capaz de prevenir a deterioração dos arquivos. Este trabalho investiga uma técnica para ser usada em conjunto com as propostas previamente na literatura, a fim de para melhorar a qualidade dos arquivos. A técnica consiste em reciclar periodicamente soluções descartadas. Para verificar se esta ideia pode melhorar o conteúdo dos otimizadores durante a otimização, ela foi implementada em três algoritmos da literatura e testada em diversos problemas. Os resultados mostraram que, quando os otimizadores já conseguem realizar uma boa otimização e resolver os problemas satisfatoriamente, a deterioração é pequena e o método de reciclagem ineficaz. Todavia, em casos em que o otimizador deteriora significativamente, a reciclagem conseguiu evitar esta deterioração no conjunto de aproximação.