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Programa Interdisciplinar de Ps-Graduao em

Computao Aplicada Mestrado Acadmico

James Gladstone Fagundes Brum

Desenvolvimento de um prottipo de software para

gerao de grade de programao de comerciais aplicvel

TV Digital /IPTV utilizando Metaheursticas

So Leopoldo, 2014

James Gladstone Fagundes Brum

Desenvolvimento de um prottipo de software para

gerao de grade de programao de comerciais aplicvel

TV Digital /IPTV utilizando Metaheuristicas

So Leopoldo

2014

Dissertao apresentada como requisito

parcial para a obteno do ttulo de Mestre,

pelo Programa Interdisciplinar de Ps-

Graduao em Computao Aplicada da

Universidade do Vale do Rio dos Sinos

UNISINOS

Orientador:

Prof. Dr. Arthur Trgo Gmez

DADOS INTERNACIONAIS DE CATALOGAO NA PUBLICAO (CIP)

B893d

Brum, James Gladstone Fagundes Desenvolvimento de um prottipo de software para

gerao de grade de programao de comerciais aplicvel a TV Digital/IPTV aplicando Metaheuristicas / James Gladstone Fagundes Brum So Leopoldo,2014.

166f.: il. ; 30cm.

Orientador: Prof. Dr. Arthur Trgo Gmez. Dissertao (Mestrado) Universidade do Vale do

Rio dos Sinos, Programa de Ps Graduao em Computao Aplicada, So Leopoldo, 2014.

1. Sistema Brasileiro de Televiso Digital (SBTVD). 2. Metaheursticas. 3. Busca Tabu. 4. Algoritmo Gentico 5. Algoritmo Memtico 6. Grade de Programao de Comerciais I. Ttulo

CDU 004.4

Ficha catalogrfica elaborada por Sara Caselani Zilio CRB 10/1695

James Gladstone Fagundes Brum

Desenvolvimento de um prottipo de software para

gerao de grade de programao de comerciais aplicvel

TV Digital /IPTV utilizando Metaheursticas

Aprovado em _____ de __________de 2014

BANCA EXAMINADORA

Orientador Dr. Arthur Trgo Gmez

Universidade do Vale dos Sinos - UNISINOS

Dr. Leonardo Dagnino Chiwiacowsky

Universidade do Vale dos Sinos - UNISINOS

Dr. Plcido Rogrio Pinheiro

Universidade de Fortaleza - UNIFOR

"O verdadeiro mrito como um rio, quanto mais profundo, menos barulho faz."

Halifax

AGRADECIMENTOS

Este trabalho encerra uma etapa de minha vida e um sonho realizado. Ele foi possvel atravs do apoio de diversas pessoas, as quais eu gostaria de transmitir meus sinceros agradecimentos...

...a Deus por me dar foras para perseverar e me iluminar;

... a minha esposa Rosangela e meu filho Nathaniel que sempre me apoiaram aceitando a diminuio do tempo de nossa convivncia

neste perodo de trabalho duro e perseverana;

...ao meu orientador, Professor Dr. Arthur Trgo Gmez, por aceitar-me como orientando, pela confiana depositada e

pelo aprendizado que me proporcionou no desenvolvimento deste trabalho;

...ao meu Colega Luan Nesi no apoio, esclarecimento de dvidas e envolvimento

que foi meu brao amigo nos momentos difceis;

... ao Projeto de pesquisa DIGICONV pela oportunidade no tema da pesquisa e

convvio proporcionado com os colegas;

... a PROCERGS, pelo incentivo, apoio financeiro e dispensas de trabalho

que viabilizaram este mestrado

... a todos os colegas do curso, do trabalho, professores e funcionrios que de alguma forma contriburam para a realizao deste sonho pessoal

e que me proporcionaram uma convivncia e aprendizado de valor inestimvel.

RESUMO

Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um prottipo de software,

utilizando metaheursticas por meio de um Algoritmo Memtico, para a Gerao de

Grade de Programao de intervenes comerciais aplicada TV Digital e a IPTV.

O problema apresenta-se como uma linha de tempo na grade televisiva com sua

programao onde esto definidos horrios de interveno em que grupos de

comerciais devem ser exibidos. A organizao destes comerciais nas intervenes

obedecem a um conjunto de requisitos que devem ser otimizados como: a taxa de

retorno, adequao ao pblico alvo, e utilizao da largura de banda do servidor e

tambm de restries como: a classificao indicativa, nmero de exibies do

comercial e adequao programao. Neste contexto so considerados os

problemas de Seleo de Partes e de Timetabling para a elaborao do prottipo,

abordando sua soluo com a utilizao de um Algoritmo Memtico, desenvolvido

aplicando as metaheursticas de Algoritmos Genticos e de Busca Tabu. O resultado

obtido foi a gerao de uma ferramenta computacional que viabilizou o

gerenciamento da insero de comerciais nas grades de programao, atravs da

obteno de solues de boa qualidade.

Palavras chave : Sistema Brasileiro de Televiso Digital (SBTVD), metaheursticas,

Busca Tabu, Algoritmo Gentico, Algoritmo Memtico, grade de programao de

comerciais.

ABSTRACT

This paper shows the development of a software prototype using

metaheuristics via a memetic algorithm to generation of the Grid Programming of

ads interventions applied to Digital TV and IPTV. This problem is presented as a

timeline in a TV programing with intervals of interventions where ads groups should

be displayed. The organization of these interventions ads groups follow a set of

requirements that must be optimized as: the rate of return, appropriateness to the

target audience, and use of the bandwidth of the server, and also restrictions like:

parental rating, number of views of each ad, time box of the intervention and fitness

programming. In this context are considered the problems of Selection Parties and

Timetabling for build the prototype and approach the solution using a memetic

algorithm developed by applying the metaheuristic Genetic Algorithms and Tabu

Search. The resulted was the generation of a computational tool that allows the

insertion of ads management in grids programming, by obtaining good quality

solutins.

. Keywords: Brazilian Digital Television System (SBTVD), metaheuristics,

tabu search, Genetic Algorithm, Memetic Algorithm, Grid Programming of ads..

LISTA DE FIGURAS

Figura 1 Padres da TV digital para difuso terrestre.................................. 35

Figura 2 Arquitetura da Plataforma de Convergncia .................................. 36

Figura 3 Classes de Complexidade Computacional .................................... 41

Figura 4 Mnimos Locais e Mnimo Global ................................................... 49

Figura 5 Espao de Vizinhana ................................................................... 49

Figura 6 Pseudocdigo clssico de Busca Tabu ......................................... 53

Figura 7 Operador de Crossover ................................................................. 56

Figura 8 Operador de Mutao .................................................................... 56

Figura 9 Pseudocdigo do Algoritmo Gentico ............................................ 58

Figura 10 Exemplo de operadores: recombinao busca local e mutao. . 62

Figura 11 Algoritmo da Funo Algoritmo Memtico ................................... 69

Figura 12 Algoritmo da funo Iniciar Populao ........................................ 71

Figura 13 Algoritmo da funo busca local .................................................. 71

Figura 14 Algoritmo da funo criar gerao ............................................... 72

Figura 15 Algoritmo da funo reproduzir .................................................... 73

Figura 16 Algoritmo da Funo reiniciar populao ..................................... 74

Figura 17 Arquitetura do Servidor de Acesso (Projeto DIGICONV) ............. 77

Figura 18 Modelo da Dinmica do Problema ............................................... 82

Figura 19 Fluxograma do Algoritmo Memtico proposto ........................... 101

Figura 20 Exemplo de Mutao ................................................................. 105

Figura 21 Comportamento Primal do Prottipo .......................................... 110

Figura 22 Comportamento Calibrado do Prottipo .................................... 112

Figura 23 Preferncias de Emissoras de Televiso Nacionais .................. 113

Figura 24 Evoluo da Validao do Prottipo .......................................... 116

Figura 25 Evoluo do Algoritmo Gentico em Pequena Escala ............... 124

Figura 26 Evoluo da Busca Tabu em Pequena Escala .......................... 126

Figura 27 Comparativo dos resultados em Pequena Escala ..................... 129

Figura 28 Solues Memtica e Gentica em Pequena Escala ................ 130

Figura 29 Evoluo do Algoritmo Gentico em Mdia Escala ................... 132

Figura 30 Evoluo da Busca Tabu em Mdia Escala............................... 134

Figura 31 Comparativo dos resultados em Mdia Escala .......................... 136

Figura 32 Solues Memtica e Gentica em Mdia Escala ..................... 137

Figura 33 Evoluo do Algoritmo Gentico em Larga Escala .................... 139

Figura 34 Evoluo do Algoritmo Gentico em Larga Escala .................... 141

Figura 35 Comparativo dos resultados em Larga Escala ..................