Engenharia Elétrica
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Dissertação Metodologia de seleção de itens em testes adaptativos informatizados baseada em agrupamento por similaridade(2015) Meneghetti, D. R.Testes Adaptativos Informatizados são avaliações educacionais aplicadas em um computador, cuja escolha dos itens é feita em tempo real, baseada nas respostas do examinando aos itens anteriores. Esta característica garante aos testes adaptativos maior precisão na estimativa da proficiência do examinando com a aplicação de menos itens. Diversas metodologias foram criadas para balancear a precisão na estimativa da proficiência com o uso homogêneo do banco de itens, a maioria delas fundadas na Teoria da Resposta ao Item, uma série de modelos psicométricos criados especificamente para mensurar traços latentes dos indivíduos e modelar probabilisticamente o comportamento desses indivíduos durante a aplicação de um teste. Este trabalho apresenta uma nova metodologia de seleção de itens para aplicação de Testes Adaptativos Informatizados, baseada no agrupamento por similaridade de um banco de itens, representados por seus parâmetros sob o modelo logístico de 3 parâmetros da Teoria da Resposta ao Item. Diversos algoritmos de agrupamento tradicionais são aplicados, seus resultados são avaliados utilizando medidas de validação disponíveis na literatura e, por fim, são alimentados à metodologia proposta, a qual é validada através de um estudo de simulações de aplicações de Testes Adaptativos Informatizados sob diversas restrições de exposição dos itens. O estudo de simulações demonstra que o número de grupos no qual o banco de itens é separado possui influência sobre a precisão da estimativa das proficiências dos indivíduos e também sobre a taxa de sobreposição do teste, permitindo que precisão e segurança do banco de itens possam ser controlados através da variação no número de partições.Dissertação Uso de aprendizado por reforço para otimização do controle de caminhada de um robô móvel humanóide(2015) Silva, I. J.Os atuais robôs humanoides ainda possuem instabilidade no andar dinâmico comparado com o andar humano. Apesar de existirem robôs móveis com rodas que possuem uma boa estabilidade, a busca pelo desenvolvimento dos robôs humanoides se dá pelo fato de que a locomoção com pernas é a melhor forma de locomoção em ambientes com descontinuidades no piso. Existem várias técnicas de geração de caminhada que vêm sendo desenvolvidas para robôs humanoides, porém, até o momento, nenhuma delas apresentou resultados satisfatórios se comparados com o andar humano. No entanto, sabe-se que há restrições construtivas, porque os robôs humanoides atuais, para se assemelharem aos seres humanos, precisam ser construídos com dispositivos e preceitos análogos a estrutura física do corpo humano. No robô humanoide se usa metais ao invés de ossos, motores no lugar de músculos, fios no lugar dos nervos e microprocessadores no lugar do cérebro, com isso, o resultado operacional acaba sendo diferente se comparado ao ser humano. Ao longo dos anos, várias propostas vêm sendo apresentadas para solucionar a questão da estabilidade dos robôs humanoides durante a caminhada. Algumas propostas apresentaram o aprendizado por reforço como solução, entretanto cada uma delas apresentou diferentes formas de implementação do aprendizado com diversos algoritmos. Seguindo essa linha de pesquisa, este trabalho propõe um algoritmo de aprendizado por reforço com generalizações temporais para otimizar os valores dos parâmetros do sistema de controle do andar em um robô humanoide, buscando um andar rápido e estável. Foram realizados experimentos simulado. Os resultados experimentais permitiram concluir que o algoritmo proposto foi capaz de aprender quais são os melhores valores de parâmetros do gerador de caminhada, através da observação do desempenho da caminhada executada pelo robô humanoide.