[pt] A energia é assunto estratégico para a grande maioria dos países e indústrias no mundo. O consumo atual energético é de 138,32 TWh por ano e é previsto um aumento de 44% até o ano de 2030 o que demonstra um mercado em expansão. Porém, a sociedade atual exige soluções energéticas que causem o menor impacto ambiental possível, colocando em dúvida o uso das fontes de energia utilizadas atualmente. O uso da energia solar é uma alternativa para auxiliar no atendimento da futura demanda de energia. O seu principal entrave é o custo de produção de energia ser superior as fontes de energia atuais, principalmente o petróleo. Contudo nos últimos 10 anos foi verificado um crescimento exponencial na quantidade de módulos fotovoltaicos instalados em todo mundo. Nesse trabalho é realizado um estudo sobre célula solares com poços quânticos. O uso de poços quânticos já foi apontado como ferramenta para aumentar a eficiência de células fotovoltaicas. O objetivo é descrever uma metodologia baseada em algoritmos genéticos para projeto e análise desse tipo de dispositivo e estabelecer diretivas para se construir uma célula otimizada utilizando esta tecnologia. Os resultados obtidos estão de acordo com dados experimentais, demonstram a capacidade dos poços quânticos em aumentar a eficiência de uma célula e fornecem uma ferramenta tecnológica que espera-se contribuir para o desenvolvimento do país no setor energético. / [en] The energy is a strategical issue for the great majority of the countries and industries in the world. The current world energy consumption is of 138,32 TWh per year and is foreseen an increase of 44% until the year of 2030 which demonstrates a market in expansion. However, the society demands energy solutions that cause as least ambient impact as possible, putting in doubt the use of the current technologies of power plants. The utilization of solar energy is an alternative to assist in the attendance of the future demand of energy. Its main impediment is the superior cost of energy production in comparison with the current power plants, mainly the oil based ones. However in last the 10 years an exponential growth in the amount of installed photovoltaics modules worldwide was verified. In this work a study on solar cell with quantum wells is carried through. The use of quantum wells already was pointed as tool to increase the efficiency of photovoltaics cells. The objective is to describe a methodology based on genetic algorithms for project and analysis of this type of device and to establish directive to construct an optimized cell using this technology. The results are in accordance with experimental data, that demonstrates the capacity of the quantum wells in increasing the efficiency of a cell and supply a technological tool that expects to contribute for the development of the country in the energy sector.

[pt] Com o crescimento da demanda de óleo, as empresas de petróleo têm sido forçadas a explorar novas reservas em águas cada vez mais profundas. Em função do alto custo das operações de exploração de petróleo, torna-se necessário o desenvolvimento de tecnologias capazes de aumentar a eficiência e reduzir os custos envolvidos. Neste contexto, a utilização de unidades flutuantes torna-se cada vez mais freqüente em águas profundas. O posicionamento das unidades flutuantes durante as operações de exploração de óleo é garantido pelas linhas de ancoragem, que são estruturas flexíveis compostas, geralmente, por trechos de aço, amarras e/ou cabos sintéticos. O presente trabalho apresenta o desenvolvimento de um Algoritmo Genético (AG) para solucionar o problema da disposição das linhas de ancoragem de unidades flutuantes utilizadas nas operações de exploração de petróleo. A distribuição das linhas de ancoragem é um dos fatores que influencia diretamente nos deslocamentos (offsets) sofridos pelas unidades flutuantes quando submetidas às ações ambientais, como ventos, ondas e correntes. Desta forma, o AG busca uma disposição ótima das linhas de ancoragem cujo objetivo final é a minimização dos deslocamentos da unidade flutuante. Os operadores básicos utilizados por este algoritmo são mutação, crossover e seleção. Neste trabalho, foi adotada a técnica steady-state, que só efetua a substituição de um ou dois indivíduos por geração. O cálculo da posição de equilíbrio estático da unidade flutuante é feito aplicando-se a equação da catenária para cada linha de ancoragem com o objetivo de se obterem as forças de restauração na unidade, e empregando-se um processo iterativo para calcular a sua posição final de equilíbrio. / [en] With the increasing demand for oil, oil companies have been forced to exploit new fields in deep waters. Due to the high cost of oil exploitation operations, the development of technologies capable of increasing efficiency and reducing costs is crucial. In this context, the use of floating units in deep waters has become more frequent. The positioning of the floating units during oil exploitation operations is done using mooring lines, which are flexible structures usually made of steel wire, steel chain and/or synthetic cables. This work presents the development of a Genetic Algorithm (GA) procedure to solve the problem of the mooring pattern of floating units used in oil exploitation operations. The distribution of mooring lines is one of the factors that directly influence the displacements (offsets) suffered by floating units when subjected to environmental conditions such as winds, waves and currents. Thus, the GA seeks an optimum distribution of the mooring lines whose final goal is to minimize the units´ displacements. The basic operators used in this algorithm are mutation, crossover and selection. In the present work, the steady- state GA has been implemented, which performs the substitution of only one or two individuals per generation. The computation of the floating unit´s static equilibrium position is accomplished by applying the catenary equilibrium equation to each mooring line in order to obtain the out-of-balance forces on the unit, and by using an iterative process to compute the final unit equilibrium position.

[pt] Um dos fatores mais importantes para recuperação de óleo de reservatórios petrolíferos é a configuração dos poços. Atualmente, na indústria, esse processo é feito de forma manual onde um especialista gera algumas poucas opções de configurações e utiliza a de melhor resultado. Este trabalho se propõe a investigar um sistema de apoio à decisão para otimizar a configuração dos poços utilizando Algoritmos Genéticos e o simulador de reservatórios IMEX. Os parâmetros otimizados são: o número de poços produtores e injetores, a posição, a inclinação, a direção e o comprimento de cada poço, o número de laterais de cada poço e o ponto da junta, a inclinação relativa ao poço, a direção e o comprimento de cada lateral. Na busca pela configuração ótima dos poços, o objetivo da otimização é minimizar o investimento inicial, minimizar a produção de água e maximizar a produção de óleo buscando maximizar o VPL do empreendimento. A otimização é conduzida respeitando as restrições de projeto, dadas por um engenheiro, e restrições de simulação, dadas pelo próprio modelo de reservatório. O modelo proposto foi avaliado utilizando-se sete reservatórios. Cinco destes são sintéticos cujas configurações ótimas são conhecidas, um semi-sintético e um reservatório real. Foram conduzidos testes de convergência onde o modelo se mostrou capaz de localizar e otimizar as zonas produtoras, chegando à alternativa ótima até 80% das vezes. Nos últimos dois reservatórios os resultados indicam que o sistema consegue encontrar configurações de poços com altos valores de VPL, superiores a soluções propostas por especialistas e por outros sistemas de otimização, com ganhos de VPL de até 37% sobre a alternativa proposta por um especialista para o reservatório real. / [en] One of the most important factors for recovering oil from oil reservoirs is the wells configuration. Now a days, on the industry, this process is conduced manually, where a specialist generates a few configuration options and uses the best one with best results. This work proposes to investigate a decision support system to optimize the wells’ configuration using Genetic Algorithms and the reservoir simulator IMEX. The optimized parameters include: the number of producers and injectors wells, the position, the inclination, the direction and the length of each well, the number of laterals for each well and the junction point, the inclination relative to the well and the length of each lateral. On the search of the optimal configuration of wells, the objective of the optimization is to minimize the initial investment, minimize the water production and maximize the oil production towards the maximization of the venture`s NPV. The optimization is conduced respecting the project`s restrictions, stated by an engineer, and the simulation`s restrictions, imposed by the reservoir model. The optimization model proposed was evaluated using seven reservoirs. Five of them are synthetic which the optimum well`s configuration are known, one semi-synthetic and one real reservoir. Convergence tests were conducted where the model confirmed to be able to locate and optimize the production zones, achieving the optimum alternative 80% of the times. On the last two reservoirs the results indicate that the system was able to achieve well configurations with high values of NPV, superiors from solutions given by specialists and by other optimization systems, with NPV´s increase reaching 37% over the specialist`s purposed alternative for the real reservoir case.

[pt] Esta dissertação investiga o uso de Algoritmos Genéticos e de Co-Evolução Cooperativa na otimização de problemas de planejamento com restrições de precedência. Neste tipo de problema algumas ou todas as tarefas têm restrições que implicam na necessidade de planejá-las ou executá-las antes ou depois de outras. Por esta razão, o uso de modelos evolucionários convencionais como, por exemplo, os baseados em ordem pode gerar soluções inválidas, não penalizáveis, que precisam ser descartadas, comprometendo assim o desempenho do algoritmo. O objetivo do trabalho foi, portanto, estudar formas de representação de soluções para este tipo de problema capazes de gerar somente soluções válidas, bem como avaliar o desempenho dos modelos propostos. O trabalho consistiu de 3 etapas principais: um estudo sobre problemas de otimização de planejamento com algoritmos genéticos; a definição de novos modelos usando algoritmos genéticos e co-evolução cooperativa para otimização de problemas de planejamento com restrições de precedência e a implementação de uma ferramenta para estudo de caso. O estudo sobre os problemas de otimização de planejamentos com algoritmos genéticos envolveu o levantamento de representações, dificuldades e características deste tipo de problema e, mais especificamente, de representações baseadas em ordem. A modelagem do algoritmo genético consistiu fundamentalmente na definição de uma representação dos cromossomas e da função da avaliação que levasse em conta a existência de restrições de precedência (tarefas que devem ser planejadas/executadas antes de outras). A construção do modelo co-evolucionário por sua vez consistiu em definir uma nova população, com uma outra representação, que se responsabilizasse pela distribuição dos recursos para execução das tarefas, responsabilidade esta que, no modelo com algoritmos genéticos convencionais, era tratada de forma simples por um conjunto de heurísticas. Finalmente, desenvolveu-se uma ferramenta para implementar estes modelos e tratar de um estudo de caso complexo que oferecesse as características necessárias para testar a qualidade das representações e avaliar os resultados. O estudo de caso escolhido foi a otimização do planejamento da descarga, armazenamento e embarque de minério de ferro de modo a minimizar o tempo de estadia dos navios em um porto fictício. Foram realizados vários testes que demonstraram a capacidade dos modelos desenvolvidos em gerar soluções viáveis, sem a necessidade de heurísticas de correção, e os resultados obtidos foram comparados com os de um processo de busca aleatória. Em todos os casos, os resultados obtidos pelos modelos foram sempre superiores aos obtidos pela busca aleatória. No caso do modelo de representação com uma única população obteve-se resultados até 41% melhores do que com os obtidos por uma busca aleatória. No caso do modelo de representação com co-evolução o resultado ficou 33% melhor que a busca aleatória com tratamento de solução idêntico ao da solução co-evolucionária. Os resultados da co-evolução comparados com o algoritmo genético com uma única espécie foram 29% melhores. / [en] This work investigates the use of Genetic Algorithms and Cooperative Co-Evolution in optimization of scheduling problems with precedence constraints. In this kind of problem some or all tasks have constraints that imply planning or executing them before or after others. For this reason, the use of order-based conventional evolutionary models may generate invalid solutions, which cannot be penalized, needing to be discarded and therefore compromising the algorithm performance. The main goal was therefore to study models for this kind of problem that are capable of generating only valid solutions. The work was divided in 3 main steps: a survey on scheduling optimization problems using genetic algorithms; definition of two models based on genetic algorithms and cooperative co-evolution for optimizing scheduling problems with precedence constraints; and the implementation of a tool for a case study. The study on scheduling optimization problems with genetic algorithms consisted in gathering information about representations and characteristics of this kind of problem and, more specifically, about order-based representations. The genetic algorithm modeling consisted basically in defining a chromosome representation and an evaluation function that took into account the existence of precedence constraints (tasks that must be scheduled or executed before others). The co-evolutionary model consisted in defining a new population, with another representation scheme, which was responsible for distributing resources for tasks execution. On the conventional genetic algorithm model, this role was played by a simple set of heuristics. Finally, a tool was developed for implementing those models and treating a complex case study which offered the needed characteristics for testing representation performance and evaluating results. The chosen case study was the optimization of iron ore dumping, stocking and ship loading on a fictitious harbor, targeting minimization of ships waiting time. Tests were done in order to demonstrate the ability of the developed models in generating viable solutions without the need of corrective heuristics and the results were compared to the results obtained through exhaustive search. In all cases, the models` results were better than the exhaustive search ones. In the case where the representation used a single population the results obtained were up to 41% better than the ones with the exhaustive search. The co- evolutionary results outperformed the co-evolutionary search with the same solution representation by 33%. Compared to the single specie genetic algorithm, the co- evolutionary model outperformed it by 29%.

[pt] O método dos elementos discretos (MED), desenvolvido na década de 70, tem despertado, com o aumento da capacidade de processamento e o desenvolvimento de técnicas de computação de alto desempenho, crescente interesse de diversos pesquisadores como ferramenta de estudo de problemas de engenharia. Um campo de estudo de grande apelo é a modelagem de fenômenos associados a materiais granulares, dentre eles a compacta ção de pacotes granulares - como por exemplo em pós metálicos na indústria siderúrgica - , a produção de areia e a produção de material de sustenta ção de fraturas estimuladas hidraulicamente na indústria do petróleo, motivação deste trabalho. A aplicação do método requer em sua primeira etapa a geração da configuração inicial das partículas ou o preenchimento de domínios com as mesmas. Alguns estudos têm se voltado para o desenvolvimento de algoritmos de geração de arranjos densos de partículas. Neste trabalho apresenta-se um algoritmo geométrico de geração de arranjos densos de partículas que correspondam a uma dada curva granulométrica e estejam de acordo com outros parâmetros definidos para o pacote granular. No presente trabalho é dada atenção especial a geração de arranjos bidimensionais de discos para modelar o fenômeno de preenchimento de fraturas em poços estimulados por fraturamento hidráulico. O refluxo desse material com o bombeamento de óleo é uma das principais causas de declínio de produção de petróleo em poços fraturados, além de causar danos ao equipamento. O algoritmo proposto foi implementado em linguagem Java e a otimização dos arranjos segundo a porosidade foi realizada através da aplicação de algoritmos genéticos. Aplicações do algoritmo a alguns arranjos de partículas e ao problema de preenchimento de fraturas são apresentados. / [en] The Discrete Element Method (DEM), developed in the 70’s, has become more a attractive with the increasing computer processing capacity and the development of high-performance computational techniques. This scenario induced growing interest of many researchers as a tool to study engineering problems. A very appealling field of study is the modeling of phenomena associated with granular materials, including the compaction of granular packages, such as metal powders in the steel industry, sand production and proppant flowback in the petroleum industry, which is motivation to this work. The application of the method in its first step requires the generation of the particles’ initial configuration or the filling of domains with them. Some studies have focused on the development of algorithms to generate dense packing of particles. This work presents an algorithm to generate random dense packing of particles that correspond to a given granulometric curve and are consistent with other parameters set for the granular package. In the present work special attention is given to generation of two-dimensional packings of disks to model the phenomenon of fractures filling in wells stimulated by hydraulic fracturing. The proppant flowbak generated by the oil pumping is a leading cause of production decline in fractured wells, besides causing damage to the production equipment. The proposed algorithm was implemented in Java language and the optimization of packings was performed according to the porosity using genetic algorithms. Applications of the algorithm to some packings of particles and the problem of filling of fractures are presented.

[pt] Esta dissertação apresenta o desenvolvimento e os resultados deste projeto de mestrado, cujo objetivo, de caráter multidisciplinar, foi desenvolver uma metodologia e uma ferramenta para segmentação do fígado, seus vasos e subregiões a partir de imagens de tomografia computadorizada da região abdominal, utilizando procedimentos de segmentação automática de imagens e visualização tridimensional de dados. A metodologia sugerida segmenta primeiramente o fígado, utilizando uma abordagem de modelos deformáveis implícitos, chamada level sets, estimando os seus parâmetros através do uso de algoritmos genéticos. Inicialmente, o contorno do fígado é manualmente definido em um tomo como solução inicial, e então o método segmenta automaticamente o fígado em todos os outros tomos, sequencialmente. Os vasos e nódulos do fígado são então identificados utilizando um modelo de mistura de funções proporcionais a gaussianas, e um método de segmentação de crescimento de regiões por histerese. As veias hepáticas e portas são classificadas dentro do conjunto de vasos, e utilizadas em uma modelagem matemática que finalmente divide o fígado em oito sub-regiões de Couinaud. Esta metodologia foi testada em 20 diferentes exames e utilizando cinco diferentes medidas de performance, e os resultados obtidos confirmam o potencial do método. Casos com baixo desempenho são apresentados para promover desenvolvimentos futuros. / [en] This dissertation presents the development and results of this M.Sc project, whose multidisciplinary objective, was to develop a methodology and a tool to segment the liver, its vessels and subregions from abdominal computed tomography images, using procedures of automatic image segmentation and visualization of three-dimensional data. The suggested methodology segments initially the liver, using an approach based on implicit deformable models, called level sets, estimating its parameters using genetic algorithms. Initially, the liver boundary is manually set in one slice an initial solution, and then the method automatically segments the liver in all other slices, sequentially. Then the vessels and nodules of the liver are identified using both a model of mixture of functions proportional to Gaussians, and a segmentation method called region growing that uses hysteresis information. The hepatic and portal veins are classified within the set of vessels, and used in a mathematical modeling that eventually divides the liver into the eight subregions of Couinaud. The methodology was tested to segment the liver using 20 different exams and five different measures of performance, and the results obtained confirm the potential of the method. The cases in which the method presented a poor performance are also discussed in order to instigate further research.

[pt] Esta dissertação apresenta o desenvolvimento de um sistema híbrido, baseado em Algoritmos Genéticos (AG) e Redes Neurais (RN), no processo de seleção de ações, na determinação do percentual a investir em cada ativo também denominado peso do ativo na carteira e gerenciamento de carteiras de investimento. O objetivo do trabalho é avaliar o desempenho de Algoritmos Genéticos e Redes neurais para a montagem e gerenciamento de carteiras de investimento. A construção e gerenciamento de carteiras de investimento é um problema de múltiplos objetivos (retorno e risco) onde deseja-se escolher um conjunto de ações de empresas com perspectivas de lucro para formar a carteira de investimento. Esta escolha é difícil devido ao grande número de possibilidades e parâmetros a serem considerados, como: retorno, risco, correlação, volatilidade, entre outros; razão pela que é considerado como problema do tipo NP-completo. O trabalho de pesquisa foi desenvolvido em 5 etapas principais: um estudo sobre a área de carteiras de investimento; um estudo sobre os modelos com técnicas de inteligência computacional empregados nesta área; a definição de um modelo híbrido Genético-Neural para a seleção e gerenciamento da carteira para o caso estacionário; a definição de um modelo híbrido Genético- Neural para a seleção e gerencia de carteira para o caso variante no tempo; e o estudo de casos. O estudo sobre a área de carteiras de investimento envolveu toda a teoria necessária para a construção e gerenciamento de carteiras de investimento. O estudo sobre as técnicas de inteligência computacional, define-se os conceitos principais de Algoritmos Genéticos e Redes Neurais empregados nesta dissertação. A modelagem híbrida Genético-Neural para o caso clássico ou estacionário, constituiu fundamentalmente mo emprego de um Algoritmo Genético para selecionar os ativos da carteira a partir de um subconjunto de ativos noticiados na Bolsa de Valores de São Paulo - Brasil (BOVESPA). Uma Rede Neural auxilia na gerência da carteira, fazendo previsões dos retornos dos ativos para o próximo período de avaliação da carteira. Na seleção de ativos, dois algoritmos genéticos são modelados: o primeiro procura escolher 12 dentre 137 ativos negociados na BOVESPA, que apresentem maior expectativa de retorno, com menor risco e que apresentem baixa correlação com os demais ativos; e o segundo procura escolher os ativos empregando o modelo de Makowitz e o critério de Fronteira eficiente. A previsão de retornos da as ações é uma estratégia que visa melhorar o desempenho de carteiras de investimento que, tipicamente, consideram apenas o retorno médio do ativo. Diferentes modelos de redes neurais foram testados, como: Backpropagation, Redes Neurais Bayesianas, Sistema Neuro-Fuzzy Hierárquico e Redes Neurais com Filtros de Kalman; os melhores resultados de previsão foram obtidos com redes neurais com Filtros de Kalman. Para o caso estacionário foram usadas como entradas da rede neural os retornos semanais, tanto do ativo como do índice do mercado, empregando-se o método de janela deslizante para a previsão um passo a frente. A modelagem híbrida Genético-Neural para o caso variante no tempo, constituiu no emprego de 3 modelos: um AG para fazer a escolha dos ativos da carteira; o modelo GARCH para fazer as previsões da volatilidade dos ativos e o cálculo do risco de cada um deles dado pelo VAR (medida de risco que tenta quantificar a perda máxima que uma carteira (ou ativo) pode ter em um horizonte de tempo e com um intervalo de confiança); e uma RN para fazer as previsões dos retornos dos ativos para o próximo período de avaliação de carteira. Na montagem da carteira, empregou-se o Critério de Fronteira eficiente para a seleção dos ativos, também dentre os 137 negociados na BOVESPA. A previsão da volatilidade das ações é uma forma de indicar quanto pode variar o preço da ação, medida útil para determinar o risco de um ativo representado pelo VAR. / [en] This dissertation presents the development of a hybrid system, based in Algorithms Genetics (AG) and Neural Networks (RN), for the selection of stocks, for the determination of the percentage to invest in each asset called weight of the stocks on the portfolio and investmet portfolio management. The objective multiples (return and risk) where desired to choose a set of actions of compaines with profit perspectives to form the investment portfolio. This choice difficult must to the great number of possiblities and parameters be considered, as: return, risk, correlation volatility, among others; reason by which it is considered as problem NP-Complete. The research work was developed in 5 main stages: a study on the investment portfolio area; a study on the models that use techniques of computacinal intelligence in this area; the dffinition of a hybrid model Genetic-Neural for the selection and manages of portfolio for the variant case in the time; and the study of cases. The study of the investment portfolio area it involved all the necessary theory for the construction and investment portfolio management. The study the techniques of computacional intelligence it defines the main concepts of Genetic Algorithms and Neural Networks used in this dissertation. The hybrid modeling Genetic-Neural for the classic or stationary case, consisted basically in the use of a Genetic Algorithm to select the stocks of the portfolio from a subgroup of assets negotiated in the Stock exchange of São Paulo - Brazil (BOVESPA). A Neural Network assists in the management of the portfolio, making forecasts of the returns of the assets for the next period to evaluation of the portfolio. In the asset seletion, two genetic algorithm are shaped: the first selects 12 amongst 137 assets negotiated in the São Paulo Stock Exchange, that present greater return expectation, with lesser risk and that they present low correlation with the others assets; and the second selects the assets using the model of Markowitz and the Criterion of Efficient Frontier. The forecast of returns of the stocks is a strategy that it aims at to improve the investment portfolio performance, typically, they consider only the average return of the asset. Diferent models of neural networks had been tested as: Neural Back Propagation, Networks Bayesianas, Hierarchic Neuro-Fuzzy System and Neural Networks with Filters of Kalman. The best ones resulted of forecast had been gotten with the neural network the weekly returns, as Filters of Kalman. For the stationary case they had been used as entred of the neural network the weekly returns, as much of the asset as of the index of the market, using itself the method of sliding window to make the forecast a step the front. The hybrid modeling Genetic-Neural for the variant case in the time, consisted of the use of 3 models: a AG to make the choice of the assets of the portfolio; model GARCH to make the forecasts of the volatility of the assets and the calculation of the risk of each asset is given by the VAR (measured of risk that tries to quantify the maximum loss that portfolio (or asset) can have in a horizon of time and with a confidence interval); e a RN to make the forecasts of the returns of the assets for the next period to evaluation of the portfolio. In the construction of the portfolio, the Criterion of Efficient Frontier for the selection of the assets was used, also amongst the 137 negotiated in the São Paulo Stock Exchange. The forecast of the volatility of the assets is a form to indicate how much it can vary the price of the assets, measured useful to determine the risk of an asset represented for the VAR. For this case job model GARCH to make this forecast. For the forecast of the returns os the assets they had been used as inputs of the Neural Networks Back Propagation the 10 last weekly returns of the assets and the volatily of the asset, using itself also the method of sliding win

[pt] A presente dissertação tem por objetivo desenvolver um modelo inteligente que permita, por uma análise quantitativa e probabilística, gerar uma carteira otimizada composta de um ativo financeiro e opções sobre este ativo. Procurou-se estudar inicialmente as características da distribuição de retornos e da volatilidade das ações mais líquidas da Bolsa de Valores de São Paulo, no período de Jan/2005 a Jul/2010, através de regressões polinomiais univariadas e bivariadas. Observouse características como a de reversão a média da volatilidade, correlação da volatilidade futura com um período histórico mais longo e outro mais curto e uma relação possivelmente quadrática entre a volatilidade histórica e a volatilidade futura. Desenvolveu-se então, satisfatoriamente, uma rede neural para prever a volatilidade futura das ações, por este ser o fator mais crítico para se determinar o preço de uma opção. Utilizando-se da precificação das opções, avaliou-se o desempenho de algoritmos genéticos na otimização de carteiras estruturadas com esses derivativos, com três funções de avaliação diferentes, a fim de aumentar o potencial retorno de um investimento, minimizando seus riscos. O sistema evolucionário implementado demonstrou ser satisfatório quando comparado a carteira otimizada com diversas outras estratégias comuns de mercado, demonstrando ser uma alternativa de apoio a decisão para investidores e gestores de carteiras. / [en] This dissertation develops an intelligent, quantitative and probabilistic model to determine an optimal composition of a portfolio consisting of a financial asset and options over this asset. Initially we studied the characteristics of the historical distribution of returns and volatility of the most liquid stocks from the BOVESPA Stock Exchange, from January 2005 to July 2010, through a univariate and a bivariate polynomial regression. Characteristics such as mean reversion of volatility, strong correlation of historical and future volatility and a quadratic polynomial relationship between them were observed. A neural network was then developed to predict the future volatility of these stocks, since that is the most critical variable in determining an option´s price. Using the option pricing, we evaluated the performance of genetic algorithms in optimizing portfolios, structured with these derivatives, with three different evaluation functions in order to increase the potential return of investments while minimizing downside risks. The developed evolutionary system showed satisfactory results when the optimal portfolio was compared with several other market option strategies, demonstrating to be a relevant decision support system for investors and portfolio managers.

[pt] Desde que foram propostos como método de otimização, os algoritmos evolutivos têm sido usados com sucesso para resolver problemas complexos nas mais diversas áreas como, por exemplo, o projeto automático de circuitos e equipamentos, planejamento de tarefas, engenharia de software e mineração de dados, entre tantos outros. Este sucesso se deve, entre outras coisas, ao fato desta classe de algoritmos não necessitar de formulações matemáticas rigorosas a respeito do problema que se deseja otimizar, além de oferecer um alto grau de paralelismo no processo de busca. No entanto, alguns problemas são computacionalmente custosos no que diz respeito à avaliação das soluções durante o processo de busca, tornando a otimização por algoritmos evolutivos um processo lento para situações onde se deseja uma resposta rápida do algoritmo (como por exemplo, problemas de otimização online). Diversas maneiras de se contornar este problema, através da aceleração da convergência para boas soluções, foram propostas, entre as quais destacam-se os Algoritmos Culturais e os Algoritmos Co-Evolutivos. No entanto, estes algoritmos ainda têm a necessidade de avaliar muitas soluções a cada etapa do processo de otimização. Em problemas onde esta avaliação é computacionalmente custosa, a otimização pode levar um tempo proibitivo para alcançar soluções ótimas. Este trabalho propõe um novo algoritmo evolutivo para problemas de otimização numérica (Algoritmo Evolutivo com Inspiração Quântica usando Representação Real - AEIQ- R), inspirado no conceito de múltiplos universos da física quântica, que permite realizar o processo de otimização com um menor número de avaliações de soluções. O trabalho apresenta a modelagem deste algoritmo para a solução de problemas benchmark de otimização numérica, assim como no treinamento de redes neurais recorrentes em problemas de aprendizado supervisionado de séries temporais e em aprendizado por reforço em tarefas de controle. Os resultados obtidos demonstram a eficiência desse algoritmo na solução destes tipos de problemas. / [en] Since they were proposed as an optimization method, the evolutionary algorithms have been successfully used for solving complex problems in several areas such as, for example, the automatic design of electronic circuits and equipments, task planning and scheduling, software engineering and data mining, among many others. This success is due, among many other things, to the fact that this class of algorithms does not need rigorous mathematical formulations regarding the problem to be optimized, and also because it offers a high degree of parallelism in the search process. However, some problems are computationally intensive when it concerns the evaluation of solutions during the search process, making the optimization by evolutionary algorithms a slow process for situations where a quick response from the algorithm is desired (for instance, in online optimization problems). Several ways to overcome this problem, by speeding up convergence time, were proposed, including Cultural Algorithms and Coevolutionary Algorithms. However, these algorithms still have the need to evaluate many solutions on each step of the optimization process. In problems where this evaluation is computationally expensive, the optimization might take a prohibitive time to reach optimal solutions. This work proposes a new evolutionary algorithm for numerical optimization problems (Quantum- Inspired Evolutionary Algorithm for Problems based on Numerical Representation - QIEA-R), inspired in the concept of quantum superposition, which allows the optimization process to be carried on with a smaller number of evaluations. The work presents the modelling for this algorithm for solving benchmark numerical optimization problems, and for training recurrent neural networks in supervised learning and reinforcement learning. The results show the good performance of this algorithm in solving these kinds of problems.

[pt] A atividade de gerenciamento de reservatórios é uma tarefa essencial que visa o desafio da otimização da explotação de reservatórios de petróleo. Como resposta a tal desafio a indústria de óleo e gás vem desenvolvendo novas tecnologias, como a de poços inteligentes. Esses poços tem objetivo de baratear as operações de restaurações mais corriqueiras através do controle de sua tecnologia. Assim, este trabalho trata do desenvolvimento de campos inteligentes e apresenta um sistema de apoio à decisão capaz de otimizar, através de algoritmos evolucionários, o processo de controle da tecnologia de poços inteligentes considerando incertezas de falha e geológica. Além disso, o sistema se propõe a apoiar na tomada de decisão pelo uso ou não de poços inteligentes, dado um reservatório pronto para ser explorado ou para receber investimentos de expansão. O controle da tecnologia de poços inteligentes (IWT - Intelligent Wells Technology) empregado nesse estudo, refere-se à operação de abertura e fechamento dos dispositivos (válvulas) existentes nesses tipos de poços. Através da otimização com algoritmos genéticos se busca uma estratégia de controle pró-ativo, em outras palavras, agir antes do efeito, onde se busca nos tempos iniciais de produção uma configuração de válvulas que seja capaz de: atrasar a chegada da frente de água aos poços produtores, antecipar a produção de óleo ou melhorar a recuperação de óleo do campo; em conseqüência, uma operação que leve à maximização do valor presente líquido (VPL). O emprego de estratégias de controle que visam beneficiar a completação identifica o campo como inteligente. Outros trabalhos abordam o problema de otimização de controle de válvulas em poços inteligentes, porém eles utilizam métodos clássicos de otimização que limitam o número de válvulas ou ainda otimizam estratégias sem considerar os intervalos de tempo desejados para manutenção das válvulas. O modelo evolucionário empregado nesse estudo, baseado em algoritmos genéticos, consegue formular uma estratégia de controle para todas as válvulas presentes em uma determinada configuração de produção, em qualquer intervalo de tempo desejado, atendendo ao critério econômico de maximizar o VPL. Para apoiar a tomada de decisão, pelo uso ou não de poços inteligentes, consideram-se incertezas de falha e geológica. O modelo proposto foi avaliado em três reservatórios petrolíferos, sendo o primeiro um reservatório sintético, e os outros dois reservatórios mais complexos com características mais próximas das reais. Os resultados encontrados indicam que o modelo proposto permite alcançar boas estratégias de controle que levam a um aumento do VPL. A principal contribuição deste trabalho é a concepção e implementação de um sistema baseado em técnicas inteligentes capaz de apoiar no desenvolvimento e gerenciamento de reservatórios petrolíferos inteligentes considerando incertezas. / [en] The reservoir management is an important task that aims at the optimization of oil reservoir exploitation. To support this challenging mission, the oil and gas industry has been developing new technologies such as intelligent wells. The purpose of these wells is to reduce costs of the most common restoring operations by control of their actuators. Thus, this work deals with intelligent fields development and presents a decision support system able to optimize, by using evolutionary algorithms, the intelligent wells technology control process considering geological and technical uncertainties. In addition, the system gives support for the decision of rather to use or not intelligent wells, given a reservoir ready to be explored or to receive expansion investments. The control of Intelligent Wells Technology (IWT), as applied in this study, refers to the opening and closing operations of valves in these types of wells. An optimization based on genetic algorithms is used to produce a pro-active control strategy, that is, one that anticipates the actions to be taken in present time in order to achieve better results in the future. Such a strategy proposes a valve configuration that will be able to: delay the water cut on producer wells, advance the oil production or benefit the oil recuperation. As a result, the obtained configuration leads to a maximization of the NPV (Net Present Value). The usage of control strategies that aim to benefit completion identifies the oil field as intelligent. Other works also deal with valve control optimization problems in intelligent wells. However, they use classical optimization methods; these methods limit the number of valves or optimize strategies without considering time. The evolutionary model, based on genetic algorithm, applied in this study, can formulate a control strategy for all valves in a certain production configuration, for any desired time interval, according to the economical criteria of NPV maximization. In order to support the decision making for the use or not of intelligent wells, technical and geological uncertainties are considered. The proposed model was evaluated in three oil reservoirs. The first one is a synthetic reservoir, simple and not real; the other two are more complex with close to real characteristics. The results obtained indicate that the proposed model allows good control strategies that increase the NPV. The main contribution of this work is the conception and implementation of a system based on intelligent techniques that is able to support the development and management of intelligent oil reservoirs considering uncertainties.