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[pt] BUSCA POR ARQUITETURA NEURAL COM INSPIRAÇÃO QUÂNTICA APLICADA A SEGMENTAÇÃO SEMÂNTICA / [en] QUANTUM-INSPIRED NEURAL ARCHITECTURE SEARCH APPLIED TO SEMANTIC SEGMENTATIONGUILHERME BALDO CARLOS 14 July 2023 (has links)
[pt] Redes neurais profundas são responsáveis pelo grande progresso em diversas tarefas perceptuais, especialmente nos campos da visão computacional,reconhecimento de fala e processamento de linguagem natural. Estes resultados produziram uma mudança de paradigma nas técnicas de reconhecimentode padrões, deslocando a demanda do design de extratores de característicaspara o design de arquiteturas de redes neurais. No entanto, o design de novas arquiteturas de redes neurais profundas é bastante demandanteem termos de tempo e depende fortemente da intuição e conhecimento de especialistas,além de se basear em um processo de tentativa e erro. Neste contexto, a idea de automatizar o design de arquiteturas de redes neurais profundas tem ganhado popularidade, estabelecendo o campo da busca por arquiteturas neurais(NAS - Neural Architecture Search). Para resolver o problema de NAS, autores propuseram diversas abordagens envolvendo o espaço de buscas, a estratégia de buscas e técnicas para mitigar o consumo de recursos destes algoritmos. O Q-NAS (Quantum-inspired Neural Architecture Search) é uma abordagem proposta para endereçar o problema de NAS utilizando um algoritmo evolucionário com inspiração quântica como estratégia de buscas. Este método foi aplicado de forma bem sucedida em classificação de imagens, superando resultados de arquiteturas de design manual nos conjuntos de dados CIFAR-10 e CIFAR-100 além de uma aplicação de mundo real na área da sísmica. Motivados por este sucesso, propõe-se nesta Dissertação o SegQNAS (Quantum-inspired Neural Architecture Search applied to Semantic Segmentation), uma adaptação do Q-NAS para a tarefa de segmentação semântica. Diversos experimentos foram realizados com objetivo de verificar a aplicabilidade do SegQNAS em dois conjuntos de dados do desafio Medical Segmentation Decathlon. O SegQNAS foi capaz de alcançar um coeficiente de similaridade dice de 0.9583 no conjunto de dados de baço, superando os resultados de arquiteturas tradicionais como U-Net e ResU-Net e atingindo resultados comparáveis a outros trabalhos que aplicaram NAS a este conjunto de dados, mas encontrando arquiteturas com muito menos parãmetros. No conjunto de dados de próstata, o SegQNAS alcançou um coeficiente de similaridade dice de 0.6887 superando a U-Net, ResU-Net e o trabalho na área de NAS que utilizamos como comparação. / [en] Deep neural networks are responsible for great progress in performance
for several perceptual tasks, especially in the fields of computer vision, speech
recognition, and natural language processing. These results produced a paradigm shift in pattern recognition techniques, shifting the demand from feature
extractor design to neural architecture design. However, designing novel deep
neural network architectures is very time-consuming and heavily relies on experts intuition, knowledge, and a trial and error process. In that context, the
idea of automating the architecture design of deep neural networks has gained
popularity, establishing the field of neural architecture search (NAS). To tackle the problem of NAS, authors have proposed several approaches regarding
the search space definition, algorithms for the search strategy, and techniques
to mitigate the resource consumption of those algorithms. Q-NAS (Quantum-inspired Neural Architecture Search) is one proposed approach to address the
NAS problem using a quantum-inspired evolutionary algorithm as the search
strategy. That method has been successfully applied to image classification,
outperforming handcrafted models on the CIFAR-10 and CIFAR-100 datasets
and also on a real-world seismic application. Motivated by this success, we
propose SegQNAS (Quantum-inspired Neural Architecture Search applied to
Semantic Segmentation), which is an adaptation of Q-NAS applied to semantic
segmentation. We carried out several experiments to verify the applicability
of SegQNAS on two datasets from the Medical Segmentation Decathlon challenge. SegQNAS was able to achieve a 0.9583 dice similarity coefficient on the
spleen dataset, outperforming traditional architectures like U-Net and ResU-Net and comparable results with a similar NAS work from the literature but
with fewer parameters network. On the prostate dataset, SegQNAS achieved
a 0.6887 dice similarity coefficient, also outperforming U-Net, ResU-Net, and
outperforming a similar NAS work from the literature.
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[pt] APRIMORAÇÃO DO ALGORITMO Q-NAS PARA CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS / [en] ENHANCED Q-NAS FOR IMAGE CLASSIFICATIONJULIA DRUMMOND NOCE 31 October 2022 (has links)
[pt] Redes neurais profundas são modelos poderosos e flexíveis que ganharam a atenção da comunidade de aprendizado de máquina na última década. Normalmente, um especialista gasta um tempo significativo projetando a arquitetura neural, com longas sessões de tentativa e erro para alcançar resultados
bons e relevantes. Por causa do processo manual, há um maior interesse em abordagens de busca de arquitetura neural, que é um método que visa automatizar a busca de redes neurais. A busca de arquitetura neural(NAS) é uma subárea das técnicas de aprendizagem de máquina automatizadas (AutoML) e uma etapa essencial para automatizar os métodos de aprendizado de máquina.
Esta técnica leva em consideração os aspectos do espaço de busca das arquiteturas, estratégia de busca e estratégia de estimativa de desempenho. Algoritmos evolutivos de inspiração quântica apresentam resultados promissores quanto à convergência mais rápida quando comparados a outras soluções com espaço de busca restrito e alto custo computacional. Neste trabalho, foi aprimorado o Q-NAS: um algoritmo de inspiração quântica para pesquisar redes profundas por meio da montagem de subestruturas simples. O Q-NAS também pode evoluir alguns hiperparâmetros numéricos do treinamento, o que é um primeiro passo na direção da automação completa. Foram apresentados resultados aplicando
Q-NAS, evoluído, sem transferência de conhecimento, no conjunto de dados CIFAR-100 usando apenas 18 GPU/dias. Nossa contribuição envolve experimentar outros otimizadores no algoritmo e fazer um estudo aprofundado dos parâmetros do Q-NAS. Nesse trabalho, foi possível atingir uma acurácia
de 76,40%. Foi apresentado também o Q-NAS aprimorado aplicado a um estudo de caso para classificação COVID-19 x Saudável em um banco de dados de tomografia computadorizada de tórax real. Em 9 GPU/dias, conseguimos atingir uma precisão de 99,44% usando menos de 1000 amostras para dados
de treinamento. / [en] Deep neural networks are powerful and flexible models that have gained
the attention of the machine learning community over the last decade. Usually,
an expert spends significant time designing the neural architecture, with
long trial and error sessions to reach good and relevant results. Because
of the manual process, there is a greater interest in Neural Architecture
Search (NAS), which is an automated method of architectural search in
neural networks. NAS is a subarea of Automated Machine Learning (AutoML)
and is an essential step towards automating machine learning methods. It
is a technique that aims to automate the construction process of a neural
network architecture. This technique is defined by the search space aspects
of the architectures, search strategy and performance estimation strategy.
Quantum-inspired evolutionary algorithms present promising results regarding
faster convergence when compared to other solutions with restricted search
space and high computational costs. In this work, we enhance Q-NAS: a
quantum-inspired algorithm to search for deep networks by assembling simple
substructures. Q-NAS can also evolve some numerical hyperparameters, which
is a first step in the direction of complete automation. Our contribution involves
experimenting other types of optimizers in the algorithm and make an indepth
study of the Q-NAS parameters. Additionally, we present Q-NAS results,
evolved from scratch, on the CIFAR-100 dataset using only 18 GPU/days.
We were able to achieve an accuracy of 76.40% which is a competitive result
regarding other works in literature. Finally, we also present the enhanced QNAS
applied to a case study for COVID-19 x Healthy classification on a real
chest computed tomography database. In 9 GPU/days we were able to achieve
an accuracy of 99.44% using less than 1000 samples for training data. This
accuracy overcame benchmark networks such as ResNet, GoogleLeNet and
VGG.
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[en] INTELLIGENT SYSTEM FOR THE IDENTIFICATION OF FRAUD SUSPECTS IN WATER CONSUMPTION / [pt] SISTEMA INTELIGENTE PARA IDENTIFICAÇÃO DE SUSPEITOS DE FRAUDE NO CONSUMO DE ÁGUAGUILHERME VINICIUS LIMA DOS ANJOS 11 January 2023 (has links)
[pt] Um dos maiores problemas de todas as empresas prestadoras de serviço de sanea-mento e distribuição de água é o de perdas oriundas de irregularidades (comerciais). Dentre os países com mais de 20 milhões de habitantes que mais sofrem desse tipo de perdas, o Brasil ocupa a 14º posição com 40% de perdas na distribuição. A Em-presa A, estudo de caso deste trabalho, é uma companhia brasileira que atua no setor de saneamento e distribuição de água e, atua, principalmente, em 3 regiões, com valores de médias percentuais de perdas, em 2021, de 19%, 30% e 43%, respecti-vamente. Essas perdas são derivadas de muitos problemas, mas as principais são oriundas das fraudes nas ligações dos medidores de água, por exemplo: ligações clandestinas, by-pass e derivação de ramal. A principal forma de combater esse tipo de fraude é através de inspeções nos clientes. Geralmente utiliza-se um conjunto de heurísticas para identificar o suspeito de tal fraude ou irregularidade, porém esses métodos não retornam boas precisões. Na Empresa A, a precisão alcançada através das inspeções varia de 3% a 17% de região para região. Com isso, conclui-se que o procedimento não é eficaz. Sendo assim, o objetivo deste trabalho é desenvolver um sistema inteligente que possa identificar, com maior exatidão, o perfil de con-sumo do cliente que possui a fraude. O sistema desenvolvido é composto por duas metodologias baseadas em diversos algoritmos supervisionados de aprendizado de máquina. A primeira utiliza um filtro com intuito de agrupar os clientes com perfis similares. A segunda faz uso de um algoritmo evolutivo inspirado em computação quântica para a busca de hiperparâmetros e atributos. Além disso, ambas conside-ram comitês e exploram a utilização de variáveis históricas e exógenas pertinentes ao contexto. Os resultados obtidos mostraram-se superiores nas avaliações, quando comparadas aos verificados na Empresa A, alcançando até 44% de taxa de acerto. / [en] One of the biggest problems faced by all companies that provide sanitation and water distribution services is that of losses arising from (commercial) irregularities. Among the countries with more than 20 million inhabitants that suffer the most from this type of loss, Brazil occupies the 14th position with 40% of losses in dis-tribution. Company A, the case study of this work, is a Brazilian company that ope-rates in the sanitation and water distribution sector and operates mainly in 3 regions, with average percentage values of losses, in 2021, of 19%, 30 % and 43%, respec-tively. These losses derive from many problems, but the main ones arise from fraud in the connections of water meters, for example: clandestine connections, by-pass and branch derivation. The main way to combat this type of fraud is through custo-mer inspections. Generally, a set of heuristics is used to identify the suspect of such fraud or irregularity, but these methods do not return good accuracy. At Company A, the accuracy achieved through inspections varies from 3% to 17% from region to region. Thus, it is concluded that the procedure is not effective. Therefore, the objective of this work is to develop an intelligent system that can identify, with greater accuracy, the consumption profile of the customer who has the fraud. The developed system is composed of two methodologies based on several supervised machine learning algorithms. The first uses a filter in order to group customers with similar profiles. The second makes use of an evolutionary algorithm inspired by quantum computing to search for hyperparameters and attributes. In addition, both consider committees and explore the use of historical and exogenous variables re-levant to the context. The results obtained were superior in the evaluations, when compared to those verified in Company A, reaching up to 44% of success rate.
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[en] INTELLIGENT SYSTEM FOR OPTIMIZATION OF ALTERNATIVES FOR PETROLEUM FIELDS DEVELOPMENT / [pt] SISTEMA INTELIGENTE DE OTIMIZAÇÃO DE ALTERNATIVAS DE DESENVOLVIMENTO DE CAMPOS PETROLÍFEROSYVAN JESUS TUPAC VALDIVIA 15 June 2005 (has links)
[pt] Este trabalho investiga o problema de otimização de
alternativas para o
desenvolvimento de campos petrolíferos. Uma alternativa de
desenvolvimento
refere-se à forma como um campo petrolífero, conhecido e
delimitado, é colocado
em produção, isto é, diz respeito à determinação do número,
localização e
agendamento dos poços de produção e injeção. Otimização de
alternativas
consiste em encontrar as configurações de produção que, a
longo prazo, forneçam
o maior valor presente líquido (VPL), obtido a partir do
custo de investimento
inicial, do preço do petróleo, da produção de óleo e gás,
dos custos de operação,
das alíquotas de impostos e dos royalties pagos durante o
tempo de produção. A
produção de óleo é obtida usando-se um simulador de
reservatório. O simulador
recebe a informação da alternativa a ser simulada e retorna
a curva de produção de
óleo e gás no tempo de produção especificado. Cada execução
do simulador pode
demorar desde alguns segundos até várias horas, dependendo
da complexidade do
reservatório modelado. Este trabalho propõe, implementa e
avalia um sistema
inteligente de otimização que emprega: algoritmos genéticos
(AGs) para a busca
de uma alternativa de desenvolvimento ótima; uso de
ambiente de computação
paralela para a simulação de reservatório e cálculo do VPL
das alternativas; um
módulo de inferência baseado em modelos inteligentes para
aproximar a função
de produção de óleo; e um módulo de caracterização baseado
em mapas de
qualidade para obter informações do campo petrolífero a
serem aproveitadas
durante a otimização. Este trabalho consistiu de 4 etapas:
uma revisão da
literatura sobre desenvolvimento de campos petrolíferos,
simulação de
reservatórios e caracterização de campos petrolíferos; um
estudo das técnicas de
inteligência computacional para otimização e aproximação de
funções;
desenvolvimento do modelo proposto de otimização de
alternativas; e o estudo de
casos. O modelo proposto foi avaliado com configurações de
reservatório
homogêneo e heterogêneo obtendo resultados da otimização,
do uso da
caracterização, da aproximação pelo módulo de inferência e
do uso do ambiente paralelo. Os resultados obtidos mostram
que, o modelo proposto, permite
alcançar respostas com altos VPL sem utilizar conhecimento
prévio, e também a
partir de informações extraídas da caracterização ou
fornecidas pelo próprio
especialista como sementes iniciais na otimização. A
principal contribuição deste
trabalho é a concepção e implementação de um sistema
baseado em técnicas
inteligentes para otimizar alternativas de desenvolvimento
com uma redução do
tempo computacional para um processo iterativo, obtida
tanto pelo
aproveitamento do poder computacional de um ambiente de
computação paralela,
como pelo uso de aproximações das curvas de produção. Este
sistema inteligente
oferece uma ferramenta de suporte à decisão que automatiza
a busca de
alternativas de desenvolvimento e aproveita informações
vindas do conhecimento
do engenheiro de reservatório. / [en] This work investigates the problem of optimization of
alternatives for
petroleum fields` development. A development alternative
refers to the way a
well-known and delimited petroleum field is placed in
production. This process
involves the determination of the number, localization and
scheduling of producer
and injector wells. Thus, the optimization of alternatives
consists of finding the
production configurations that, in the long term, provide
the maximum net present
value (NPV); this is obtained from the investment cost, oil
price, oil & gas
production, operation costs and taxes and royalties paid
during the production
time. The oil and gas production is obtained from a
reservoir simulator. The
simulator receives information from the alternative to be
simulated, and returns an
oil & gas production to specified production time. Each
simulation can take from
a few seconds to several hours, depending on complexity of
the reservoir being
modeled. This work proposes, implements and evaluates an
intelligent
optimization system that comprises: genetic algorithms
(GAs) to search an
optimal development alternative; using of parallel
computing environment to
reservoir simulation and NPV computing; an inference
module, basis in intelligent
models, to approximate the oil production function; and a
oilfield characterization
module, basis in quality maps, to obtain information about
the oilfield to use
during optimization process. This work consisted of four
stages: a literature
review about petroleum field development and reservoir
simulation; a study about
computational intelligence techniques applied in
optimization and functions
approximation; the development of alternatives optimization
proposal model; and
the case studies. The proposal model was evaluated using
homogeneous and
heterogeneous reservoir configurations, obtaining results
of optimization, by using
characterization, the inference module and the parallel
environment. The obtained
results indicate that the proposed model provides
alternatives with high NPV
without previous knowledge and also from information
provided by
characterization or information inserted by the expert as
initial seeds into optimization. The main contribution of
this work is the conception and the
implementation of a system basis in intelligent techniques
to optimize
development alternatives offering a reduction time to an
iterative process,
obtained from exploit of computational effort of a parallel
computing environment
or by using of production curves approximations. This
intelligent system offers a
decision-support tool that allows automating the search
process of development
alternatives and exploiting information from knowledge of
reservoir engineers.
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[en] INVESTIGATION OF AN AB INITIO MODEL TO ELECTRONIC STRUCTURE OF ATOMS BASED ON EVOLUTIVE ALGORITMS, WAVELETS AND LAGUERRE POLYNOMIALS / [pt] INVESTIGAÇÃO DE UM MODELO AB INITIO PARA CÁLCULOS DE ESTRUTURA ELETRÔNICA DE ÁTOMOS POR ALGORITMOS EVOLUTIVOS, WAVELETS E POLINÔMIOS DE LAGUERREIURY STEINER DE OLIVEIRA BEZERRA 28 August 2018 (has links)
[pt] A simulação da estrutura eletrônica de átomos e moléculas, desde do início da década de 90, tem se mostrado uma ferramenta imprescindível para o desenvolvimento de áreas estratégicas, ainda emergentes, mas fundamentais, como por exemplo, a área de Nanotecnologia. No entanto, esse tipo de simulação, ainda hoje é de grande complexidade e exige alto poder computacional. Dessa forma, torna-se fundamental a criação de métodos de simulação mais precisos e computacionalmente menos custosos. Este trabalho utiliza Algoritmos Evolutivos e métodos de Inteligência Computacional junto de algumas ferramentas desenvolvidas e estudadas tradicionalmente pela Matemática Aplicada em cálculos de estrutura eletrônica. Em particular, são construídas novas formas de aproximação de soluções para equação de Schrodinger, que contemplem os requisitos físicos necessários. Essas soluções serão nomeadas de funções de ondas evolucionárias, que neste trabalho serão tratadas como pontos em um espaço de Hilbert formado pelo fecho em L (2) da interseção das funções definidas na semi-reta, contínuas e de derivadas contínuas, simétricas ou antissimétricas com relação à permutação de suas coordenadas. São demonstrados alguns resultados, requisitos para utilização de Algoritmos Evolucionários e Séries de Fourier Generalizadas, baseadas em polinômios de Laguerre modificados e Wavelets. Esta pesquisa é desenvolvida inicialmente para sistemas de dois elétrons, e mais tarde é estendida para sistemas mais complexos, a fim de criar uma abordagem alternativa as tradicionais. / [en] The simulation of the electronic structure of atoms and molecules has been shown to be, from the beginning of 90 s, an indispensable tool for the development of strategic areas, that are still emergent, but fundamental, like nanotechnology. However, this type of simulation is still of great complexity today and demands high computational power. Thus, the creation of more precise and less costly methods becomes fundamental. With the elaboration of this research, the intention is to create alternatives basis that can be used into the traditional methods of simulation of electronic structure, such as the Hartree-Fock method, GVB, among others. This essay intends to investigate part of the mathematical tools used in the calculations of electronic structure, in order to create disruptive approaches, related to the precision or velocity of the obtainment of relevant results. The new methods are based in Computational Intelligence and concepts of Functional Analysis like Wavelets.
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[en] ENSEMBLE GREY AND BLACK-BOX SYSTEM IDENTIFICATION FOR FRICTION MODELS / [pt] IDENTIFICAÇÃO DE SISTEMA CONJUNTO CAIXA-CINZA E CAIXA- PRETA PARA MODELOS DE ATRITOWALISSON CHAVES FERREIRA PINTO 11 June 2021 (has links)
[pt] A abstração matemática de um processo físico é essencial em problemas de engenharia, pois muitas vezes pode ser impraticável ou impossível realizar experimentos no sistema real. Além disso, modelos matemáticos são mais flexíveis que protótipos físicos, permitindo um rápido refinamento dos projetos
do sistema para otimizar várias medidas de desempenho. As aplicações dos modelos podem ser divididas em quatro partes, a saber: projeto, estimativa, controle e monitoramento. Algumas aplicações específicas são i) simulações, ii) soft sensors, iii) avaliação de desempenho, iv) controle estatístico de qualidade
e v) detecção e diagnóstico de falhas. Este trabalho visa então: i) desenvolver diferentes classes de modelos capazes de simular com precisão a variável de saída de um sistema, ii) avaliar a eficiência dos algoritmos de otimização utilizados na tarefa de estimação de parâmetros, iii) avaliar qual modelo
de atrito é o mais adequado para descrever esse fenômeno em um sistema de posicionamento. Os resultados mostraram que o atrito no sistema de posicionamento apresenta comportamento não linear e assimétrico, já que alguns termos dos modelos de atrito relacionados às velocidades positiva e
negativa são significativamente diferentes um do outro. O resultado final do processo de otimização que usou um algoritmo de busca local foi altamente dependente das condições iniciais e do número de parâmetros estimados, o que elevou o erro de simulação. Entretanto, melhores estimativas da variável
de saída foram alcançadas quando essa abordagem foi combinada com outros modelos de diferentes classes. Através dessa última abordagem o erro relativo foi reduzido em mais de 20 porcento. As simulações realizadas com os parâmetros estimados pelos algoritmos evolucionários foram mais acuradas, eles foram capazes de reduzir o erro relativo em quase 30 porcento quando comparados com o
algoritmo de busca local. Considerando o segundo estudo de caso, o otimizador baseado em árvores de decisão se mostrou igualmente eficaz se comparado aos algoritmos evolucionários. O erro relativo das simulações usando os parâmetros estimados por esses algoritmos foi inferior a 8 porcento. Além disso, a forma do atrito reconstruído na segunda junta do manipulador robótico através dos parâmetros estimados pelos algoritmos está de acordo com o esperado. / [en] The mathematical abstraction of a physical process is essential in engineering problems, as it can often be impractical or impossible to perform experiments on the real system. Besides, mathematical models are more flexible than physical prototypes, allowing for quick refinement of system designs to optimize various performance measures. The applications of the models can be divided into four parts, namely: design, estimation, control and monitoring. Some specific applications are i) simulations, ii) soft sensors, iii) performance evaluation, iv) statistical quality control and, v) fault detection and diagnosis. This work aims to: i) develop different classes of models capable of accurately simulating the output variable of a system, ii) evaluate the efficiency of optimization algorithms used in the parameter estimation task, iii) assess which friction model is the most appropriate to describe this phenomenon in a positioning system. The results showed that the friction in the positioning system presents a nonlinear and asymmetric behavior since some terms of the friction models related to the positive and negative velocities are significantly different from each other. The final result of the optimization process that used a local search algorithm was highly dependent on the initial conditions and the number of estimated parameters, which increased the simulation error. However, better estimates of the output variable were achieved when this approach
was combined with other models of different classes. Through this last approach, the relative error was reduced by more than 20 percent. The simulations performed with the parameters estimated by the evolutionary algorithms were more accurate, they were able to reduce the relative error by almost 30 percent when compared with the local search algorithm. Considering the second case study,
the decision tree-based optimizer proved to be equally effective compared to evolutionary algorithms. The relative error of the simulations using the parameters estimated by these algorithms was less than 8 percent. Besides, the shape of the friction reconstructed in the second joint of the robotic manipulator through the parameters estimated by the algorithms is in accordance with the expected.
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[en] MULTIOBJECTIVE OPTIMIZATION METHODS FOR REFINERY CRUDE SCHEDULING APPLYING GENETIC PROGRAMMING / [pt] MÉTODOS DE OTIMIZAÇÃO MULTIOBJETIVO PARA PROGRAMAÇÃO DE PETRÓLEO EM REFINARIA UTILIZANDO PROGRAMAÇÃO GENÉTICACRISTIANE SALGADO PEREIRA 11 April 2022 (has links)
[pt] A programação de produção em refinaria pode ser compreendida como
decisões que buscam otimizar alocação de recursos, o sequenciamento de
atividades e a sua realização temporal, respeitando restrições e visando ao
atendimento de múltiplos objetivos. Apesar da complexidade e natureza
combinatória, a atividade carece de sistemas sofisticados que auxiliem o
processo decisório, especialmente baseadas em otimização, pois as ferramentas utilizadas são planilhas ou softwares de simulação. A diversidade de
objetivos do problema não implica em equivalência de importância. Pode-se
considerar que existem grupos, onde os que afetam diretamente a capacidade
produtiva da refinaria se sobrepõem aos associados à maior continuidade operacional. Esta tese propõe o desenvolvimento de algoritmos multiobjetivos
para programação de petróleo em refinaria. As propostas se baseiam em conceituadas técnicas da literatura multiobjetivo, como dominância de Pareto
e decomposição do problema, integradas à programação genética com inspiração quântica. São estudados modelos em um ou dois níveis de decisão. A
diferenciação dos grupos de objetivos é avaliada com base em critérios estabelecidos para considerar uma solução proposta como aceitável e também é
avaliada a influência de uma população externa no processo evolutivo. Os
modelos são testados em cenários de uma refinaria real e os resultados são
comparados com um modelo que trata os objetivos de forma hierarquizada.
As abordagens baseadas em dominância e em decomposição apresentam
vantagem sobre o algoritmo hierarquizado, e a decomposição é superior.
Numa comparação com o modelo em dois níveis de decisão, apenas o que
utiliza estratégia de decomposição em cada nível apresenta bons resultados.
Ao final deste trabalho é obtido mais de um modelo multiobjetivo capaz de
oferecer um conjunto de soluções que atendam aos objetivos críticos e deem
flexibilidade de análise a posteriori para o programador de produção, o que,
por exemplo, permite que ele pondere questões não mapeadas no modelo. / [en] Refinery scheduling can be understood as a set of decisions which aims
to optimize resource allocation, task sequencing, and their time-related execution, respecting constraints and targeting multiple objectives. Despite its
complexity and combinatorial nature, the refinery scheduling lacks more
sophisticated support decision tools. The main systems in the area are
worksheets and, sometimes, simulation software. The multiple objectives
do not mean they have the same importance. Actually, they can be grouped
whereas the objectives related to the refinery production capacity are more
important than the ones related to a smooth operation. This thesis proposes
the development of multiobjective algorithms applied to crude oil refinery
scheduling. The proposals are based on the major technics of multiobjective
literature, like Pareto dominance and problem decomposition, integrated
with a quantum-inspired genetic programming approach. One and two decision level models are studied. The difference between groups is handled
with conditions that define what can be considered a good solution. The
effect of using an archive population in the evolutionary process is also
evaluated. The results of the proposed models are compared with another
model that handles the objectives in a hierarchical logical. Both decomposition and dominance approaches have better results than the hierarchical
model. The decomposition model is even better. The bilevel decomposition
method is the only one, among two decision levels models, which have shown
good performance. In the end, this work achieves more than one multiobjective model able to offer a set of solutions which comprises the critical
objectives and can give flexibility to the production scheduler does his analysis. Therefore, he can consider aspects not included in the model, like the
forecast of crude oil batches not scheduled yet.
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