Métodos Quantitativos em Engenharia de Produção utilizando Inteligência Computacional e Redes Neurais Artificiais Paraconsistentes

Métodos Quantitativos em Engenharia de Produção utilizando Inteligência Computacional e Redes Neurais Artificiais Paraconsistentes

1. PRELIMINARES

Redes de Sensores Sem Fio são compostas por um conjunto de nós sensores que interagem entre si de maneira cooperativa. Esses nós sensores são dispositivos computacionais autônomos com capacidade de sensoriamento, processamento e comunicação de dados Loureiro et al (2003) Nós sensores podem ser empregados para detectar e transmitir características do ambiente no qual eles estão inseridos tais como pressão atmosférica, nível de poluição, temperatura, umidade, luminosidade dentre outras.

2. OBJETIVOS E METAS

Desenvolver, baseado nas técnicas de Inteligência Computacional, uma abordagem multiobjetiva e integrada para avaliar o estabelecimento do melhor plano de funcionamento de uma Rede de Sensores sem Fio - RSSF. A abordagem proposta contempla vários aspectos concernentes à operação de RSSF tais como a redução do consumo de energia, o roteamento, a cobertura e a conectividade, de modo a maximizar a vida útil das RSSF.

3. EMBASAMENTO TEÓRICO

Segundo Loureiro et al (2003), os desafios existentes em Redes de Sensores sem Fio convergem para às restrições de energia, ausência de mecanismos para a seleção de rotas, falhas de comunicação e ausência de estratégias para a garantia da cobertura e conectividade.

4. PLANO DE TRABALHO

Atividade 1: Estudo bibliográfico e coleta de informações: realização de pesquisas acerca das técnicas de IC;
Período: meses 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, e 10;
Resultado final: Seleção dos algoritmos pertencentes às técnicas de IC que podem integrar-se com os problemas existentes nas RSSF;

5. CRONOGRAMA DE ATIVIDADES

As etapas a serem desenvolvidas neste projeto estão organizadas em atividades que se sobrepõem ao longo de 48 meses do projeto conforme o diagrama a seguir:

1º ANO

2º ANO

6. RESULTADOS ESPERADOS

O principal resultado esperado com a execução deste