[pt] Esta dissertação investiga um sistema de apoio à decisão baseado em Algoritmos Genéticos e Simulação Monte Carlo para a formação de carteiras de projetos de petróleo e gás. O objetivo do trabalho é avaliar o desempenho de Algoritmos Genéticos -AG- para selecionar projetos que formarão a carteira. A construção de carteiras de projetos é um problema de múltiplos objetivos, onde se deseja escolher um conjunto de projetos com perspectivas de lucro para formar uma carteira. O sistema emprega o Algoritmo Genético para formação de carteiras de projetos. Em seguida, a Simulação de Monte Carlo é utilizada para obter a função de distribuição do Valor Presente Líquido -VPL- da carteira baseado nas distribuições dos projetos escolhidos. Por último, avalia-se a carteira usando-se o método de minimização de energia que busca o equilibro dos três objetivos considerados. O problema consiste, basicamente, em maximizar a média do VPL, que representa o retorno esperado, minimizando-se o Desvio Padrão, que é a medida de risco, e maximizando-se o Percentil 90 -P90-, que significa a possibilidade de obter um maior lucro. Nos estudos de casos são apresentados os resultados da aplicação do sistema para diferentes grupos de projetos, constituídos por 16, 18, 20 e 26 projetos, onde cada um deles tem distribuições teóricas do VPL definidas por funções: F, Normal e Logarítmica, formadas por 500 dados. Os resultados obtidos mostram a eficiência do AG com a técnica de múltiplos objetivos, na utilização para a otimização de carteiras de projetos de investimento em petróleo e gás. / [en] This thesis investigates a system of support to the decision based on Genetic Algorithms and Monte Carlo Simulation for the creation of portfolio projects of oil and gas. The objective of this work is to evaluate the performance of Genetic Algorithms -GA- to select projects that will form the portfolio. The portfolio construction of projects is a problem of objective multiples, where it is wishes to choose a set of projects with profit perspectives to form a portfolio. The system uses the Genetic Algorithm to create the portfolio formation of projects. After that, the Monte Carlo Simulation is used to get the function of distribution of the Net Present Value -NPV- of the portfolio based on the distributions of the chosen projects. Finally, the portfolio is evaluated portfolio by using itself the method of minimizes energy for the three considered objectives. The problem consists, basically, in maximizing the average of the NPV which represents the return expected, minimizing the Standard of Deviation, which is the measure of the risk, and maximizing the Percentile 90 -P90-, which means the possibility to get a bigger profit. In the study of cases, it is presented the results of the application of the system for different groups of projects, consisting in 16, 18, 20 and 26 projects, where each project has theoretical distributions of the NPV defined by functions: F, Normal and Logarithmic, formed for 500 data. The gotten results show the efficiency of the GA with the technique of objective multiples, in the use of the optimization of the portfolio projects oil and gas investment.

[pt] Esta dissertação investiga a utilização de técnicas de Eletrônica Evolucionária nos processos de reparo e ajuste de circuitos eletrônicos. O objetivo do trabalho foi avaliar o desempenho de algoritmos de computação evolucionária no reparo de circuitos eletrônicos efeituosos e no ajuste e melhoria de circuitos não ótimos, fornecendo desta forma, base teórica e experimental para ferramentas de reparo e ajuste automático de circuitos. A necessidade de ferramentas que efetuem reparos de circuitos eletrônicos em situações emergenciais, bem como a diversidade de defeitos encontrados nos vários tipos de circuito, motivaram esta pesquisa. O trabalho de pesquisa foi desenvolvido em 6 etapas principais: um estudo sobre algoritmos evolutivos e suas aplicações na área da Eletrônica Evolucionária; uma revisão de estratégias de múltiplos objetivos que culminou na proposta de um novo parâmetro de importância para os objetivos dos algoritmos evolutivos e na reformulação do cálculo do erro no Método de Minimização de Energia; o projeto de um protótipo de plataforma reconfigurável; a proposta de uma técnica de reparos e ajustes por evolução extrínseca; a proposta de uma técnica de reparos e ajustes por evolução intrínseca; e o estudo de casos. De acordo com o objetivo do trabalho de avaliar o desempenho do algoritmos evolutivos no reparo e ajuste de circuitos eletrônicos, primeiramente efetuou-se um estudo sobre a aplicação destes algoritmos na área da eletrônica evolucionária. Este estudo envolveu as diferentes formas de representação e avaliação, bem como os principais operadores. Também fez parte deste estudo estratégias de múltiplos objetivos e suas aplicações na otimização e síntese de circuitos, tanto por evolução extrínseca quanto intrínseca. Como resultado deste estudo preliminar, verificou-se a necessidade de reavaliar a metodologia de múltiplos objetivos baseada na minimização de energia, atribuindo valores de importância diferentes aos diferentes objetivos dos algoritmos evolutivos. Foi proposto então um parâmetro Importância do Objetivo que prioriza atender aos objetivos mais importantes desses algoritmos. Ou seja, privilegia as mais relevantes características avaliadas do circuito. Foi ainda revista a fórmula de cálculo do erro no Método de Minimização de Energia, sugerindo-se outra que baseia-se na avaliação do melhor indivíduo. Esta proposta visa direcionar o processo evolutivo para os objetivos não satisfeitos do melhor indivíduo. As técnicas de reparos e ajustes automáticos por evolução extrínseca aqui propostas são muito semelhantes às técnicas de síntese de circuitos por computação evolucionária. Foi dada especial atenção à avaliação dos circuitos e aos objetivos dos algoritmos que estão intimamente relacionados com o circuito original não defeituoso ou com o circuito ideal. Para realizar reparos e ajustes automáticos por evolução intrínseca faz-se necessário o uso de uma plataforma reconfigurável de circuitos eletrônicos. Isto implica em uma diferente forma de representação dos circuitos quando comparamos esta técnica com aquela baseada em evolução extrínseca. Além disso, técnicas de inicialização da população dos algoritmos evolutivos foram utilizadas para orientar a evolução com base na topologia do circuito falho. Para possibilitar a realização de experimentos com evolução extrínseca, foi projetado e implementado um protótipo de plataforma reconfigurável para circuitos analógicos chamada de PAMA. Foram realizados estudos de caso de modo a avaliar o desempenho destas técnicas de reparos e ajustes automáticos tanto por evolução extrínseca quanto por evolução intrínseca. Além disso foi avaliada a relevância e o desempenho do parâmetro Importância do Objetivo. Nos estudos de caso realizados foram utilizados circuitos bem conhecidos, como portas TTL / [en] This dissertation investigates the application of Evolvable Hardware Techniques in the process of repair and adjustment of electronic circuits. The objective of this work was to evaluate the performance of evolvable techniques in the repair of defective electronic circuits and in the adjustment of non-optimum circuits, providing theoretical and experimental basis for self-adjustment and self-repair tools. The need of emergency repair tools for electronic circuits, besides the diversity of damages that can be found in various types of circuits has motivated this research. This research had 6 steps: a study on evolvable algorithms and its application in Evolvable Hardware field; a review of multi-objective strategies that motivated the proposal of the parameter Objective`s Importance and of a new formula to calculate the error in the Energy Minimization Method; the design of a prototype of reconfigurable platform; the proposal of techniques to extrinsically evolve the repair and to adjust circuits; a proposal of techniques to intrinsically repair and adjust circuits; and the case studies. According to the objective of this work of evaluating the performance of evolvable algorithms in the repair and adjustment of electronic circuits, at first a study on representation, evaluation and operators of these algorithms was done. Multi-objective strategies and its applications in extrinsic and intrinsic evolution for optimisation and synthesis of circuits was also part of this study. As result of this preliminary study, was observed that each objective has a different importance. If this importance is not assigned to the objectives, some circuits may have a good fitness but important objectives may not be satisfied while not so important ones may be. The use of a new parameter called Objective`s Importance was proposed to solve this problem. The calculus of the error in the Energy Minimization Method was also reformulated to give more importance to the best individual. The techniques of extrinsic evolvable repair and adjustment proposed here are very similar to the evolvable techniques used to synthesize circuits. The circuits` evaluation and algorithm`s objectives were studied and some changes were proposed. To intrinsically repair circuits is necessary to use a reconfigurable platform of analog circuits. This method is different from the extrinsic one. The individuals representation in this case may vary and depends on the platform used. Techniques to initialise populations were used to seed the population. To make intrinsic evolution experiments possible, a reconfigurable platform for analog circuits called PAMA was designed and implemented. Through the case studies the performance of the techniques proposed were evaluated. Tests with intrinsic and extrinsic systems were done. The relevance and performance of the Objective`s Importance parameter was also studied. Well known analog circuits like TTL gates and amplifiers were used in the experiments. The results showed the accomplishment of such class of techniques and tools, which are very useful to repair circuits, especially in emergencies. Due to the viability of using evolvable techniques and its advantages when compared to the regular methods, the plans are, in future work, to keep testing variations of these methods and testing these techniques in bigger circuits. / [es] Esta disertación investiga la utilización de técnicas de electrónica Evolutiva en los procesos de reparación y ajuste de circuitos electrónicos. El objetivo del trabajo fue evaluar el desempeño de algoritmos de computación evolutiva en la reparación de circuitos electrónicos defectuosos y en el ajuste y mejoría de los circuitos no óptimos, ofreciendo una base teórica y experimental para herramientas de reparación y ajuste automático de circuitos. La necesidad de herramientas que efectuen reparaciones de circuitos electrónicos en situaciones de emergencia, bien como la diversidad de defectos encontrados en los varios tipos de circuito, motivaron esta investigación. El trabajo de investigación fue desarrollado en 6 etapas principales: un estudio sobre algoritmos evolutivos y sus aplicaciones en el área de la Electrónica Evolutiva; una revisión de estrategias de múltiples objetivos que culminó en la propuesta de un nueva parámetro de importancia para los objetivos de los algoritmos evolutivos y en la reformulación del cálculo del error en el Método de Minimización de Energía; el proyecto de un prototipo de plataforma reconfigurable; la propuesta de una técnica de reparaciones y ajustes por evolución extrínseca; la propuesta de una técnica de reparaciones y ajustes por evolución intrínseca; y el estudio de casos. De acuerdo con los objetivo del trabajo de evaluar el desempeño del algoritmos evolutivos en la reparación y ajuste de circuitos electrónicos, primeramente se efectuó un estudio sobre la aplicación de estos algoritmos en el área de la electrónica evolutiva. Este estudio involucró las diferentes formas de representación y evaluación, así como los principales operadores. También forma parte de este estudio las estrategias de múltiples objetivos y sus aplicaciones en la optimización y síntesis de circuitos, tanto por evolución extrínseca como intrínseca. Como resultado de este estudio preliminar, se verificó la necesidad de reevaluar la metodología de múltiples objetivos baseada en la minimización de energía atribuyendo valores de importancia diferentes a los diferentes objetivos de los algoritmos evolutivos. Se propone entonces un parámetro Importancia del objetivo que prioriza atender los objetivos más importantes de esos algoritmos. O sea, favorece las características más relevantes del circuito. Se revisó la fórmula de cálculo del error en el Método de Minimización de Energía sugiriendo otra que se basa en la evaluación del mejor individuo. Esta propuesta direcciona el proceso evolutivo para los objetivos no satisfechos del mejor individuo. Las técnicas de reparación y ajustes automáticos por evolución extrínseca que aqui se proponen son muy semejantes a las técnicas de síntesisde circuitos por computación evolucionaria. Fue dada especial atención a la evaluación de los circuitos y al os objetivos de los algoritmos que están íntimamente relacionados con el circuito original no defectuoso o con el circuito ideal. Para realizar reparaciones y ajustes automáticos por evolución intrínseca se hace necesario el uso de una plataforma reconfigurable de circuitos electrónicos. Esto trae consigo una forma diferente de representación de los circuitos cuando comparamos esta técnica con la basada en evolución extrínseca. Además, técnicas de inicialización de la populación de los algoritmos evolutivos fueron utilizadas para orientar la evolución con base en la topología del circuito fallo. Para poder realizar los experimentos con evolución extrínseca, se proyectó e implementado un protótipo de plataforma reconfigurable para circuitos analógicos llamada de PAMA. Fueron realizados estudios de caso de modo a evaluar el desempeño de estas técnicas de reparaciones y ajustes automáticos tanto por evolución extrínseca cuanto por evolución intrínseca. En los estudios de caso realizados se utilizaron circuitos bien conocidos, como puertas TTL y pré-ampli