Le domaine de l'embarqué connaît depuis quelques années un essor important avec le développement d'applications de plus en plus exigeantes en calcul auxquels les architectures traditionnelles à base de processeurs (mono/multi cœur) ne peuvent pas toujours répondre en termes de performances. Si les architectures multiprocesseurs ou multi cœurs sont aujourd'hui généralisées, il est souvent nécessaire de leur adjoindre des circuits de traitement dédiés, reposant notamment sur des circuits reconfigurables, permettant de répondre à des besoins spécifiques et à des contraintes fortes particulièrement lorsqu'un traitement temps-réel est requis. Ce travail présente l'étude des problèmes d'ordonnancement dans les architectures hétérogènes reconfigurables basées sur des processeurs généraux (CPUs) et des circuits programmables (FPGAs). L'objectif principal est d'exécuter une application présentée sous la forme d'un graphe de précédence sur une architecture hétérogène CPU/FPGA, afin de minimiser le critère de temps d'exécution total ou makespan (Cmax). Dans cette thèse, nous avons considéré deux cas d'étude : un cas d'ordonnancement qui tient compte des délais d'intercommunication entre les unités de calcul CPU et FPGA, pouvant exécuter une seule tâche à la fois, et un autre cas prenant en compte le parallélisme dans le FPGA, qui peut exécuter plusieurs tâches en parallèle tout en respectant la contrainte surfacique. Dans un premier temps, pour le premier cas d'étude, nous proposons deux nouvelles approches d'optimisation, GAA (Genetic Algorithm Approach) et MGAA (Modified Genetic Algorithm Approach), basées sur des algorithmes génétiques. Nous proposons également de tester un algorithme par séparation et évaluation (méthode Branch & Bound). Les approches GAA et MGAA proposées offrent un très bon compromis entre la qualité des solutions obtenues (critère d'optimisation de makespan) et le temps de calcul nécessaire à leur obtention pour résoudre des problèmes à grande échelle, en comparant à la méthode par séparation et évaluation (Branch & Bound) proposée et l'autre méthode exacte proposée dans la littérature. Dans un second temps, pour le second cas d'étude, nous avons proposé et implémenté une méthode basée sur les algorithmes génétiques pour résoudre le problème du partitionnement temporel dans un circuit FPGA en utilisant la reconfiguration dynamique. Cette méthode fournit de bonnes solutions avec des temps de calcul raisonnables. Nous avons ensuite amélioré notre précédente approche MGAA afin d'obtenir une nouvelle approche intitulée MGA (Multithreaded Genetic Algorithm), permettent d'apporter des solutions au problème de partitionnement. De plus, nous avons également proposé un algorithme basé sur le recuit simulé, appelé MSA (Multithreaded Simulated Annealing). Ces deux approches proposées, basées sur les méthodes métaheuristiques, permettent de fournir des solutions approchées dans un intervalle de temps très raisonnable aux problèmes d'ordonnancement et de partitionnement sur système de calcul hétérogène / The domain of the embedded systems becomes more and more attractive in recent years with the development of increasing computationally demanding applications to which the traditional processor-based architectures (either single or multi-core) cannot always respond in terms of performance. While multiprocessor or multicore architectures have now become generalized, it is often necessary to add to them dedicated processing circuits, based in particular on reconfigurable circuits, to meet specific needs and strong constraints, especially when real-time processing is required. This work presents the study of scheduling problems into the reconfigurable heterogeneous architectures based on general processors (CPUs) and programmable circuits (FPGAs). The main objective is to run an application presented in the form of a Data Flow Graph (DFG) on a heterogeneous CPU/FPGA architecture in order to minimize the total running time or makespan criterion (Cmax). In this thesis, we have considered two case studies: a scheduling case taking into account the intercommunication delays and where the FPGA device can perform a single task at a time, and another case taking into account parallelism in the FPGA, which can perform several tasks in parallel while respecting the constraint surface. First, in the first case, we propose two new optimization approaches GAA (Genetic Algorithm Approach) and MGAA (Modified Genetic Algorithm Approach) based on genetic algorithms. We also propose to compare these algorithms to a Branch & Bound method. The proposed approaches (GAA and MGAA) offer a very good compromise between the quality of the solutions obtained (optimization makespan criterion) and the computational time required to perform large-scale problems, unlike to the proposed Branch & Bound and the other exact methods found in the literature. Second, we first implemented an updated method based on genetic algorithms to solve the temporal partitioning problem in an FPGA circuit using dynamic reconfiguration. This method provides good solutions in a reasonable running time. Then, we improved our previous MGAA approach to obtain a new approach called MGA (Multithreaded Genetic Algorithm), which allows us to provide solutions to the partitioning problem. In addition, we have also proposed an algorithm based on simulated annealing, called MSA (Multithreaded Simulated Annealing). These two proposed approaches which are based on metaheuristic methods provide approximate solutions within a reasonable time period to the scheduling and partitioning problems on a heterogeneous computing system

Submitted by JOSIANE SANTOS DE OLIVEIRA (josianeso) on 2018-04-12T13:49:50Z No. of bitstreams: 1 Deborah Luisa Detânico Vieira_.pdf: 1504339 bytes, checksum: 49a2adc770aff79d216c818e22dea099 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-12T13:49:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Deborah Luisa Detânico Vieira_.pdf: 1504339 bytes, checksum: 49a2adc770aff79d216c818e22dea099 (MD5) Previous issue date: 2017-05-17 / Nenhuma / Com a crescente demanda de serviços de voz e, principalmente, dados móveis se fez necessário o desenvolvimento das tecnologias de quarta geração (4G). O padrão Long Term Evolution (LTE), desenvolvido pela Third Generation Partnership Project (3GPP), foi escolhido pela International Telecommunications Union (ITU) como tecnologia para atender os requisitos da quarta geração de serviços móveis. Para as operadoras inserirem esta nova tecnologia em suas redes existentes, se faz necessário um estudo meticuloso de planejamento, muito embora, na prática, este planejamento seja desenvolvido de forma empírica. O problema de planejamento de redes é conhecido e bem estudado no ramo da computação, conhecido como problema de recobrimento de conjuntos e classificado, pela sua complexidade, como NP-difícil. Dadas as características diferenciadas da arquitetura da rede do LTE, este trabalho busca resolver o problema de planejamento de redes de quarta geração (4G), utilizando uma modelagem matemática aplicada a uma metaheurística híbrida, composta de Algoritmo Genético e Busca Tabu. Almejase resolver o problema de cobertura de uma determinada região, cobrindo a maior área possível com o menor número possível de Base Stations (BS), visando ao planejamento com maior assertividade e redução do custo de implantação da rede 4G. / With the constantly demand of voice services and mostly in mobile data, there was the need the development of the mobile services of fourth generation (4G). The pattern Long Term Evolution, developed by the Third Generation Partnership Project (3GPP) was chosen by the International Telecommunications Union (ITU) as technology to attend the requirements of the fourth generation of mobile services. For the mobile operators introduce and apply this new generation in their own existing networks, they need to do an extensive research and planning, even if, in practical means, it is applied using the empirical way. The network planning problem is widely known and studied in computing area as set-covering problem ans classified as NPhard. Due the unique characteristics of network architecture of LTE, this work aims to solve the mobile’s fourth generation planning problem using a mathematics modelling apply to a hybrid metaheuristics, composed with Genetic Algorithm and Tabu Search. It aims solve the coverage problem of a specific region, covering the largest area possible with the fewest number of Base Sations (BS) possible, seeking the best compliance and cost reduction of the LTE network deployment.

Submitted by William Justo Figueiro (williamjf) on 2015-07-08T20:56:12Z No. of bitstreams: 1 03b.pdf: 3126214 bytes, checksum: 0f98dbf86ae74816af91944aa7dec80f (MD5) / Made available in DSpace on 2015-07-08T20:56:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 03b.pdf: 3126214 bytes, checksum: 0f98dbf86ae74816af91944aa7dec80f (MD5) Previous issue date: 2013 / Nenhuma / A qualidade perceptual alcançada pelos codificadores de áudio depende diretamente da escolha de seus parâmetros. O codificador MPEG-4 AAC (Advanced Audio Coding), utilizado no Sistema Brasileiro de Televisão Digital (SBTVD), possui em sua estrutura uma etapa composta por um laço de iteração para escolher os parâmetros do codificador, de maneira dinâmica durante o processo de codificação. Este processo de escolha pode ser definido como um problema de Pesquisa Operacional, sendo um problema de Seleção de Partes, denominado como o Problema de Codificação AAC. A estrutura existente no codificador de referência, não resolve este problema de maneira ótima. Desta forma, este trabalho propõe o desenvolvimento e implementação de um modelo de uma estrutura de simulação, para encontrar os parâmetros do codificador de áudio MPEG-4 AAC, de maneira a otimizar a qualidade perceptual do áudio, para uma determinada taxa de bits (bit rate). A implementação da estrutura de otimização foi desenvolvida em linguagem C, utilizando as metaheurísticas Busca Tabu e Algoritmo Genético em uma estrutura híbrida. Através da minimização da métrica ANMR (Average Noise-to-Mask Ratio), o algoritmo procura identificar a melhor configuração dos parâmetros internos do codificador MPEG-4 AAC, de maneira que possa garantir uma qualidade perceptual para o sinal áudio. Os resultados obtidos utilizando a estrutura híbrida de otimização apresentaram valores menores para a métrica ANMR, ou seja, uma melhor qualidade perceptual de áudio, quando comparados com os resultados obtidos com o codificador de referência MPEG-4 AAC. / The perceptual quality achieved by audio encoders depends directly on the choice of its parameters. The MPEG-4 AAC (Advanced Audio Coding), used in the Brazilian Digital Television System (BDTS), has a step in its structure that consists in iteration loop to choose the parameters of the encoder dynamically during the encoding process. This selection process can be defined as a problem of Operational Research, being a Part Selection Problem, termed as AAC Encoding Problem. The structure in the reference encoder not solves this problem optimally. Thus, this paper proposes the development and implementation of a model simulation of a structure, to find the internal parameters of the MPEG-4 AAC audio encoder, so as to optimize the perceptual audio quality for a given bit rate. The implementation of the optimization framework was developed in ANSI C programming language, using the Tabu Search and Genetic Algorithm metaheuristics in a hybrid structure. Through the minimization of the ANMR (Average Noise-to-Mask Ratio) metric, the algorithm tries to identify the best configuration of internal parameters of the MPEG-4 AAC. The results obtained using the optimization hybrid structure achieve lower values for the ANMR metric, i.e., an better perceptual audio quality, compared with the obtained with the reference encoder MPEG-4 AAC.

Submitted by Fabricia Fialho Reginato (fabriciar) on 2015-07-28T22:46:54Z No. of bitstreams: 1 JamesBrum.pdf: 2178179 bytes, checksum: 22c4d2e31ff012df7823bad3151fc4de (MD5) / Made available in DSpace on 2015-07-28T22:46:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JamesBrum.pdf: 2178179 bytes, checksum: 22c4d2e31ff012df7823bad3151fc4de (MD5) Previous issue date: 2014 / PROCERGS – Cia de Processamento Dados do Estado Rio Grande Sul / Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um protótipo de software, utilizando metaheurísticas por meio de um Algoritmo Memético, para a Geração de Grade de Programação de intervenções comerciais aplicada à TV Digital e a IPTV. O problema apresenta-se como uma linha de tempo na grade televisiva com sua programação onde estão definidos horários de intervenção em que grupos de comerciais devem ser exibidos. A organização destes comerciais nas intervenções obedecem a um conjunto de requisitos que devem ser otimizados como: a taxa de retorno, adequação ao público alvo, e utilização da largura de banda do servidor e também de restrições como: a classificação indicativa, número de exibições do comercial e adequação à programação. Neste contexto são considerados os problemas de Seleção de Partes e de Timetabling para a elaboração do protótipo, abordando sua solução com a utilização de um Algoritmo Memético, desenvolvido aplicando as metaheurísticas de Algoritmos Genéticos e de Busca Tabu. O resultado obtido foi a geração de uma ferramenta computacional que viabilizou o gerenciamento da inserção de comerciais nas grades de programação, através da obtenção de soluções de boa qualidade. / 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.

Submitted by Fabricia Fialho Reginato (fabriciar) on 2015-08-26T23:36:04Z No. of bitstreams: 1 ToniWickert.pdf: 3748993 bytes, checksum: d136cd157ac0c38a4b63acbf5d54142d (MD5) / Made available in DSpace on 2015-08-26T23:36:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ToniWickert.pdf: 3748993 bytes, checksum: d136cd157ac0c38a4b63acbf5d54142d (MD5) Previous issue date: 2012-10-04 / Nenhuma / A televisão analógica aberta atinge aproximadamente 97% dos lares brasileiros. Com o advento do Sistema Brasileiro de Televisão Digital (SBTVD) os usuários terão a possibilidade de ter um canal de interatividade. Dessa forma, será possível ter acesso ao servidor de aplicações multimídia, ou seja, haverá a possibilidade de enviar ou receber e-mails, acessar aplicações interativas, assistir filmes ou notícias específicas. A Plataforma Digiconv tem como objetivo a geração de conteúdo digital para TV Digital, IPTV e dispositivos móveis. Esse trabalho apresenta o desenvolvimento e a implementação de um sistema dividido em dois módulos, o módulo de sugestão de conteúdo tem como objetivo sugerir conteúdos ao usuário, de acordo com o seu perfil, através do uso de agentes de software e ontologias. Nesse módulo, foi desenvolvido um sistema para sugestão com filtragem baseada em conteúdo, dessa forma, o sistema encontra conteúdos semelhantes àqueles que o usuário escolheu no passado para lhe sugerir. Já o módulo de transmissão de conteúdo, tem como objetivo otimizar os parâmetros de transmissão, que é abordado como um problema de otimização combinatória conhecido como Problema de Seleção de Partes que é classificado como NP-Completo. Nesse módulo formam utilizados agentes de software, Busca Tabu, Algoritmo Genético e um Algoritmo Híbrido com o objetivo de encontrar a melhor política de transmissão dos parâmetros de vídeo (LD, P1, SD, P2 e HD) e dos parâmetros de áudio (áudio estéreo e áudio 5.1). A validação desse módulo foi feita, através da média harmônica da distribuição do link de internet disponível no servidor. O resultado desse trabalho é um sistema com dois módulos, um para sugestão de conteúdo e outro módulo que define a melhor política de transmissão do conteúdo. / The open analogic television arrives on approximately 97% of Brazilian homes. With the advent of the Brazilian Digital Television System (SBTVD) users will be able to have an interactive channel. That way, users can access the multimedia applications server, to send or receive emails, access interactive applications, watch movies or specific news. The Digiconv Platform aims to generate digital content to Digital TV, IPTV and mobile devices. This work presents the development and implementation of an architecture divided into two modules, the content suggestion module aims to suggest content to the user, according to his profile, through the use of software agents and ontologies. In this module, a system was developed using content-based filtering, thus the system find similar content to suggest according to the content that the user liked in the past. The content transmission module aims to optimize the transmission parameters, which is addressed as a combinatorial optimization problem known as Part-Selection Problem that is classified as NPComplete. In this module, were used software agents, Tabu Search, Genetic Algorithm and Hybrid Algorithm with the goal to find the best transmission policy of the video parameters (LD, P1, SD, HD and P2) and the audio parameters (stereo audio and 5.1 audio). The validation of this module is done through the harmonic mean of the distribution of the internet link available on the server. The result of this work is a system with two modules, one module suggest content and the other module defines the best content transmission policy.

Submitted by Jaqueline Silva (jtas29@gmail.com) on 2014-09-26T21:10:33Z No. of bitstreams: 2 Caetano, Samuel Sabino-2013-dissertação.pdf: 1031464 bytes, checksum: 39f6a5947aed90b8f7c8e56b76d93e5a (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Approved for entry into archive by Jaqueline Silva (jtas29@gmail.com) on 2014-09-26T21:12:31Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Caetano, Samuel Sabino-2013-dissertação.pdf: 1031464 bytes, checksum: 39f6a5947aed90b8f7c8e56b76d93e5a (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-09-26T21:12:31Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Caetano, Samuel Sabino-2013-dissertação.pdf: 1031464 bytes, checksum: 39f6a5947aed90b8f7c8e56b76d93e5a (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Previous issue date: 2013-09-09 / Increasingly, learning in groups has become present in school environments. This fact is also part of the organizations, when considers learning in the workplace. Conscious of the importance of group learning at the workplace (CSCL@Work) emerges as an application area. In Computer Supported Collaborative Learning(CSCL), researchers have been struggling to maximize the performance of groups by techniques for forming groups. Is that why this study developed three (3) algorithmic approaches to formation of intraheterogeneous and inter-homogeneous groups, as well as a model proposed in this work in which integrates dichotomous functional characteristics and preferred roles. We made an algorithm that generates random groups, a Canonical Genetic Algorithm and Hybrid Genetic Algorithm. We obtained the input data of the algorithm by a survey conducted at the Court of the State of Goiás to identify dichotomous functional characteristics, and after we categorize these characteristics, based on the data found and the model proposed group formation. Starting at real data provided of employees whom participated in a course by Distance Education (EaD), we apply the model and we obtained the input data related to functional features. As regards the favorite roles, we assigned randomly values to the employees aforementioned, from a statistical statement made by Belbin into companies in the United Kingdom. Then, we executed the algorithms in three test cases, one considering the preferred papers and functional characteristics, while the other two separately considering each of these perspectives. Based on the results obtained, we found that the hybrid genetic algorithm outperforms the canonical genetic algorithm and random generator. / A aprendizagem em grupos tem se tornado realidade cada vez mais presente nos ambientes de ensino. Esta realidade também faz parte das organizações quando considera-se a aprendizagem no contexto do trabalho. Cientes da importância da aprendizagem em grupo no ambiente de trabalho, uma nova abordagem, denominada CSCL@Work, surge como uma aplicação da área Aprendizagem Colaborativa Apoiada pelo Computador, no inglês, Computer Supported Collaborative Learning (CSCL), no ambiente de trabalho. Em CSCL, pesquisadores tem se esforçado cada vez mais para maximizar o desempenho dos grupos através de técnicas para formação de grupos. Por isso neste trabalho desenvolvemos 3 (três) abordagens algorítmicas para formação de grupos intra-heterogêneos e inter-homogêneos, a partir de um modelo proposto nesta pesquisa, que integra características funcionais dicotômicas e papéis preferidos. Confeccionamos um algoritmo que gera grupos aleatoriamente, um algoritmo genético canônico e um algoritmo genético híbrido. Para obter os dados de entrada do algoritmo, realizamos uma pesquisa no Tribunal de Justiça do Estado de Goiás para identificar características funcionais dicotômicas, categorizamos estas características, com base nos dados encontrados e no modelo de formação de grupos proposto. A partir de dados reais fornecidos de funcionários que participaram de um curso por Educação a Distância (EaD), aplicamos o modelo e obtivemos os dados de entrada relativos às características funcionais. Quanto aos papéis preferidos, atribuímos os valores aleatoriamente aos funcionários mencionados, partindo de um levantamento estatístico feito por Belbin em empresas no Reino Unido. Em seguida, executamos os algoritmos em três casos de testes, um considerando as características funcionais e papéis preferidos, e os outros dois considerando separadamente cada uma destas perspectivas. A partir dos resultados obtidos, constatamos que o algoritmo genético híbrido obtém resultados superiores ao algoritmo genético canônico e método aleatório.

Submitted by Jaqueline Silva (jtas29@gmail.com) on 2014-10-06T17:24:11Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - André Assis Lôbo de Oliveira- 2013.pdf: 3915731 bytes, checksum: 2447fa437e5dca74e295727bd8fed4d1 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Approved for entry into archive by Jaqueline Silva (jtas29@gmail.com) on 2014-10-06T19:18:43Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - André Assis Lôbo de Oliveira- 2013.pdf: 3915731 bytes, checksum: 2447fa437e5dca74e295727bd8fed4d1 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-10-06T19:18:43Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - André Assis Lôbo de Oliveira- 2013.pdf: 3915731 bytes, checksum: 2447fa437e5dca74e295727bd8fed4d1 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Previous issue date: 2013-12-05 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Verification and Validation Activities (V&V) consume about 50% to 60% of the total cost of a software lifecycle. Among those activities, Software Testing technique is one which is mostly used during this process. One of the main problems related to detected in Software Testing is to find a set of tests (subset from input domain of the problem) which is effective to detect the remaining bugs in the software. The Search-Based Software Testing (SBST) approach uses metaheuristics to find low cost set of tests with a high effectiveness to detect bugs. From several existing test criteria, Mutation Testing is considered quite promising to reveal bugs, despite its high computational cost, due to the great quantity of mutant programs generated. Therefore, this dissertation addresses the problem of selecting mutant programs and test cases in Mutation Testing context. To this end, it is proposed a Coevolutionary Genetic Algorithm (CGA) and the concept of Genetic Effectiveness, implemented by Genetic Classification (GC) and new genetic operators adapted to the proposed representation. Furthermore, the Genetic Algorithm Coevolutionary with Controlled Genetic Classification (CGA􀀀CGCop) is proposed for improving the efficiency of CGA’s GC. The CGA is applied in three categories of benchmarks and compared to other five methods. The results show a better performance of the CGA in subsets selection with better mutation score, as well as improvement of CGA􀀀CGCop in use of GC. These results evidence the proposal approach with promising use in the context of Mutation Testing. / Atividades de Validação e Verificação (V&V) consomem cerca de 50% a 60% do custo total no ciclo de vida de um software. Dentre essas, o Teste de Software é uma das atividades mais empregadas. Um dos maiores problemas do Teste de Software é encontrar um conjunto de teste (subconjunto do domínio de entrada do problema) que seja eficaz em detectar os defeitos remanescentes no software. Neste contexto, a Search-Based Software Testing (SBST) é uma linha de pesquisa recente que vem propondo boas soluções, uma vez que utiliza-se de metaheurísticas para encontrar um conjunto de teste com baixo custo e grande eficácia na detecção de defeitos. Dentre os diversos critérios de teste existentes, o Teste de Mutação é bastante promissor na revelação de defeitos, entretanto apresenta um alto custo computacional em termos de aplicabilidade. Por isso, a pesquisa aborda o problema de seleção de programas mutantes e casos de teste no contexto do Teste de Mutação. Para tal, propõe o Algoritmo Genético Coevolucionário (AGC) que traz o conceito de Efetividade Genética, implementado pela Classificação Genética (CG) e por novos operadores genéticos adaptados à representação proposta. Além disso, propõe o Algoritmo Genético Coevolucionário com Classificação Genética Controlada (AGC 􀀀CGCop) para a melhoria da eficiência da CG do AGC. O algoritmo AGC é aplicado em três classes de benchmarks e comparado com outros cinco métodos. Os resultados demonstram um melhor desempenho do AGC na seleção de subconjuntos com melhor escore de mutação, bem como um aprimoramento do AGC􀀀CGCop no uso da CG. Tais resultados evidenciam a abordagem proposta com uso promissor no contexto do Teste de Mutação.

<p>У раду је презентован нови хибридни алгоритам симулираног каљења (SA) и<br />мешовитог целобројног линеарног програмирања (MILP) за статичко планирање<br />радијалних дистрибутивних мрежа са дистрибутивним генераторима. Oвде је<br />развијен један нови статички алгоритам који уважава: инвестиционе трошкове,уважава<br />трошкове губитака, трошкове прекида напајања потрошача услед кварова на<br />гранама и дистрибутивним генераторима, као и трошкове губитака производње<br />дистрибутивних генератора услед кварова на гранама.<br />Проблем планирања развоја дистрибутивних мрежа је најпре моделован као<br />проблем целобројног мешовитог целобројног линеарног програмирања (MILP) са<br />циљем минимизације наведених трошкова. Да би се смањила комплексност<br />проблема планирања, предложена је декомпозиција проблема на низ мањих<br />подпроблема (локалних мрежа) које се решавају MILP моделом. Поступак SA<br />декомпозиције и решавања итератативно је вођен и контролисан са предложеним<br />алгоритмом који укључује механизам интензификације и диверзификације како<br />би се постигло крајње решење.<br />Применом алгоритма на реалним мрежама очекује се да нови хеуристичкичекује<br />алгоритам генерише квалитетније планове развоја од хеуристичких алгоритама и<br />алгоритама заснованих на вештачкој интелигенцији који су до сада развијени.<br />Решења добијена применом развијеног алгоритма ће бити упоређена са правим<br />глобалним оптимумом, и на основу тога ће се дефинисати његов квалитет.</p> / <p>U radu je prezentovan novi hibridni algoritam simuliranog kaljenja (SA) i<br />mešovitog celobrojnog linearnog programiranja (MILP) za statičko planiranje<br />radijalnih distributivnih mreža sa distributivnim generatorima. Ovde je<br />razvijen jedan novi statički algoritam koji uvažava: investicione troškove,uvažava<br />troškove gubitaka, troškove prekida napajanja potrošača usled kvarova na<br />granama i distributivnim generatorima, kao i troškove gubitaka proizvodnje<br />distributivnih generatora usled kvarova na granama.<br />Problem planiranja razvoja distributivnih mreža je najpre modelovan kao<br />problem celobrojnog mešovitog celobrojnog linearnog programiranja (MILP) sa<br />ciljem minimizacije navedenih troškova. Da bi se smanjila kompleksnost<br />problema planiranja, predložena je dekompozicija problema na niz manjih<br />podproblema (lokalnih mreža) koje se rešavaju MILP modelom. Postupak SA<br />dekompozicije i rešavanja iteratativno je vođen i kontrolisan sa predloženim<br />algoritmom koji uključuje mehanizam intenzifikacije i diverzifikacije kako<br />bi se postiglo krajnje rešenje.<br />Primenom algoritma na realnim mrežama očekuje se da novi heurističkičekuje<br />algoritam generiše kvalitetnije planove razvoja od heurističkih algoritama i<br />algoritama zasnovanih na veštačkoj inteligenciji koji su do sada razvijeni.<br />Rešenja dobijena primenom razvijenog algoritma će biti upoređena sa pravim<br />globalnim optimumom, i na osnovu toga će se definisati njegov kvalitet.</p> / <p>In this paper, we present a new hybrid algorithm of simulated annealing and mixed<br />integer linear programming for static planning radial distribution networks with<br />distribution generators. It was developed a new static algorithm that takes into<br />account: investment costs, losses, costs a power of consumers due to faults on theestment<br />branches and distribution generators, as well as the cost of loss of production of<br />distribution of generators due to faults on the branches.<br />The problem of planning the development of the distribution network is first modeled<br />as a mixed integer problem of integer linear programming with the goal of minimizing<br />those costs. To reduce the complexity of the planning problem, the proposed<br />decomposition problem in a number of smaller sub-probproblems (local network) which<br />are dealt model. The process of decomposition and solving iteratativno is managed<br />and controlled with the proposed algorithm, which includes a mechanism of<br />intensification and diversification to achieve a final solution.<br />By applying the algorithm on real networks, it is expected that new heuristic<br />algorithm generates better plans for the development of heuristic algorithms and<br />algorithms based on artificial intelligence that have been developed. Solutions<br />obtained using the developed heuristic algorithm will be compared with the real<br />global optimum, and on that basis will also define their quality.</p>

El plan de carga del buque debe adherirse a las instrucciones de estiba del operador del buque. Estas instrucciones especifican las características generales de cada contenedor que habrá de ccargarse. El plan de carga también debe agilizar las operaciones de transporte en la explanada de la terminal. Presentamos dos algoritmos para generar el plan de carga. El primero utiliza el método de descomposición Lagrangeana. El segundo utiliza la metaheurística tabú. Las companías navieras se enfrentan a un problema extremadamente complejo cuando intentan determinar la composición y ruteo óptimo de su flota. Presentamos un modelo y algoritmo para este problema. El modelo representa los costes operativos de una naviera. También permite la respresentación de buques con diferentes propiedades, puntos y costes de transbordo, retrasos en puerto, y la posibilidad de rechazar una solicitud de transporte. Un caso práctico explora la sensitividad de los resultados a cambios en el precio del combustible. / The vessel loading plan must comply with stowage instructions provided by the vessel operator, which specify characteristics of each container to be loaded. Additionally, the vessel loading plan should expedite transport operations in the yard. We present two vessel planning algorithms. In the first model, the vessel planning problem is formulated as a mixed integer programming (MIP) model and solved using Lagrangean relaxation and branch and bound. In the second model, a tabu metaheuristic is employed. Liner companies face a complex decision problem in determining the optimal fleet composition and routing. We present a model that captures the revenues and operating expenses of a liner company. The model allows for vessel types with different cost and operating properties; transhipment hubs; port delays; regional trade imbalances; and the possibility of rejecting transportation demand selectively. A case study explores the sensitivity of optimal fleet composition and routing to bunker costs.

Made available in DSpace on 2014-12-17T15:47:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 SilviaMDMM_TESE.pdf: 3010194 bytes, checksum: 43610ec3f0a30c2e5ef7fb5c0b2dc5b0 (MD5) Previous issue date: 2013-12-16 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / The Quadratic Minimum Spanning Tree Problem (QMST) is a version of the Minimum Spanning Tree Problem in which, besides the traditional linear costs, there is a quadratic structure of costs. This quadratic structure models interaction effects between pairs of edges. Linear and quadratic costs are added up to constitute the total cost of the spanning tree, which must be minimized. When these interactions are restricted to adjacent edges, the problem is named Adjacent Only Quadratic Minimum Spanning Tree (AQMST). AQMST and QMST are NP-hard problems that model several problems of transport and distribution networks design. In general, AQMST arises as a more suitable model for real problems. Although, in literature, linear and quadratic costs are added, in real applications, they may be conflicting. In this case, it may be interesting to consider these costs separately. In this sense, Multiobjective Optimization provides a more realistic model for QMST and AQMST. A review of the state-of-the-art, so far, was not able to find papers regarding these problems under a biobjective point of view. Thus, the objective of this Thesis is the development of exact and heuristic algorithms for the Biobjective Adjacent Only Quadratic Spanning Tree Problem (bi-AQST). In order to do so, as theoretical foundation, other NP-hard problems directly related to bi-AQST are discussed: the QMST and AQMST problems. Bracktracking and branch-and-bound exact algorithms are proposed to the target problem of this investigation. The heuristic algorithms developed are: Pareto Local Search, Tabu Search with ejection chain, Transgenetic Algorithm, NSGA-II and a hybridization of the two last-mentioned proposals called NSTA. The proposed algorithms are compared to each other through performance analysis regarding computational experiments with instances adapted from the QMST literature. With regard to exact algorithms, the analysis considers, in particular, the execution time. In case of the heuristic algorithms, besides execution time, the quality of the generated approximation sets is evaluated. Quality indicators are used to assess such information. Appropriate statistical tools are used to measure the performance of exact and heuristic algorithms. Considering the set of instances adopted as well as the criteria of execution time and quality of the generated approximation set, the experiments showed that the Tabu Search with ejection chain approach obtained the best results and the transgenetic algorithm ranked second. The PLS algorithm obtained good quality solutions, but at a very high computational time compared to the other (meta)heuristics, getting the third place. NSTA and NSGA-II algorithms got the last positions / O problema da ?rvore Geradora M?nima Quadr?tica (AGMQ) ? uma vers?o do problema da ?rvore Geradora M?nima na qual se considera, al?m dos custos lineares tradicionais, uma estrutura de custos quadr?tica. Tal estrutura quadr?tica modela efeitos de intera??o entre pares de arestas. Os custos lineares e quadr?ticos s?o somados para compor o custo total da ?rvore geradora, que deve ser minimizado. Quando as intera??es s?o restritas ?s arestas adjacentes, o problema ? denominado ?rvore Geradora M?nima Quadr?tica em Adjac?ncia de Arestas (AGMQA). A AGMQA e a AGMQ s?o problemas NP-dif?ceis que modelam diversos problemas de projeto de redes de transporte e distribui??o. Em geral, a AGMQA emerge como um modelo mais apropriado para a modelagem de problemas reais. Embora, na literatura, os custos lineares e quadr?ticos sejam somados, em aplica??es reais, os custos linear e quadr?tico podem ser conflitantes. Neste caso, seria mais interessante considerar os custos separadamente. Neste sentido, a Otimiza??o Multiobjetivo prov? uma modelagem mais realista para os problemas da AGMQ e da AGMQA. Uma revis?o do estado da arte, at? o momento, n?o foi capaz de encontrar qualquer trabalho que investigue esses problemas sob um ponto de vista biobjetivo. O objetivo desta Tese ?, pois, o desenvolvimento de algoritmos exatos e heur?sticos para o Problema Biobjetivo da ?rvore Geradora Quadr?tica em Adjac?ncia de Arestas (AGQA-bi). Para tanto, como fundamenta??o te?rica, discutem-se outros problemas NP-dif?ceis diretamente relacionados ? AGQA-bi, a saber: AGMQ e AGMQA. Algoritmos exatos backtracking e branch-and-bound s?o propostos para o problema-alvo desta investiga??o. Os algoritmos heur?sticos desenvolvidos s?o: busca local Pareto Local Search, Busca Tabu com ejection chain, Algoritmo Transgen?tico, NSGA-II e uma hibridiza??o das duas ?ltimas propostas mencionadas denominada NSTA. Os algoritmos propostos s?o comparados entre si por meio da an?lise de seus desempenhos em experimentos computacionais com casos de teste adaptados da literatura da AGMQ. No que se refere aos algoritmos exatos, a an?lise considera, em especial, o tempo de execu??o. No caso dos algoritmos heur?sticos, al?m do tempo de execu??o, a qualidade do conjunto de aproxima??o gerado ? avaliada. Indicadores de qualidade s?o empregados para aferir tal informa??o. Ferramentas estat?sticas apropriadas s?o usadas na an?lise de desempenho dos algoritmos exatos e heur?sticos. Para o conjunto de inst?ncias utilizado e considerando os crit?rios de qualidade dos conjuntos de aproxima??o gerados e tempo de execu??o dos algoritmos, os experimentos mostraram que o algoritmo de Busca Tabu com ejection chain obteve melhores resultados e que o algoritmo transgen?tico ficou em segundo lugar. A busca local PLS obteve solu??es de qualidade, mas a um tempo computacional muito alto se comparado ?s outras (meta)heur?sticas. Nesse sentido, ocupa a terceira coloca??o. Por fim, ficaram os algoritmos NSTA e NSGAII