No description available.

No / Evolutionary membrane computing is an important research direction of membrane computing that aims to explore the complex interactions between membrane computing and evolutionary computation. These disciplines are receiving increasing attention. In this paper, an overview of the evolutionary membrane computing state-of-the-art and new results on two established topics in well defined scopes (membrane-inspired evolutionary algorithms and automated design of membrane computing models) are presented. We survey their theoretical developments and applications, sketch the differences between them, and compare the advantages and limitations. (C) 2014 Elsevier Inc. All rights reserved.

[pt] Nos últimos anos o comércio eletrônico tem se difundido na sociedade e a logística de entrega dos produtos é um dos pilares para que este mercado mantenha o nível de serviço alto e continue sendo vantajoso para o consumidor decidir por realizar a compra pela internet. O presente trabalho se destina a estudar sobre o problema de roteamento de veículos de entrega last-mile para e-commerce e aplicar a metaheurística Iterated Local Search (ILS) visando otimizar o roteamento do trecho last-mile de encomendas realizadas em uma empresa de comércio eletrônico brasileira. Com o objetivo de encontrar rotas de menor custo para as entregas a serem realizadas, este trabalho propõe uma extensão para o Vehcile Routing Problem With Occasional Drivers (VRPOD),considerando frota heterogênea e motoristas ocasionais realizando o transporte de mais de uma entrega. Para a aplicação do método foram utilizados dados fornecidos por uma empresa de e-commerce que foram devidamente anonimizados de forma a não ser possível identificar a empresa e nem os clientes, respeitando os princípios éticos. Foram utilizadas 121 instâncias, sendo a menor com um vértice e a maior com 344. Os resultados do modelo proposto são apresentados em dois cenários, primeiramente considerando que o roteamento é realizado sem a utilização de motoristas ocasionais. O segundo cenário considera a disponibilização de motoristas ocasionais para serem utilizados em algumas rotas. Ambos os cenários foram comparados com as rotas geradas pelo roteador existente hoje na companhia e os resultados preliminares indicam que o sem a utilização de motoristas ocasionais o ILS proposto obtém melhores soluções em 53.72 por cento das instâncias e quando os motoristas ocasionais são incorporados a rota ocorre melhoria em 76.03 por cento das instâncias utilizadas. A utilização de motoristas ocasionais também proporciona uma redução de 10.30 por cento no custo médio de roteamento. / [en] In recent years, e-commerce has become widespread in society, and the logistics of product delivery is a crucial pillar for this market to maintain a high level of service and remain advantageous for consumers choosing to make purchases online. The present work aims to study the problem of last-mile vehicle routing for e-commerce deliveries and apply an Iterated Local Search (ILS) metaheuristic to optimize the routing of parcels in a Brazilian e-commerce company. With the objective of finding routes with the lowest cost for the deliveries, this study proposes an extension to the Vehicle Routing Problem with Occasional Drivers (VRPOD), considering a heterogeneous fleet and occasional drivers handling multiple deliveries. For the methodology application, data provided by an e-commerce company are used, and they are properly anonymized to prevent the identification of the company and its clients, respecting ethical principles. A total of 121 instances are used, ranging from the smallest with one vertex to the largest with 344. The results of the proposed model are presented in two scenarios: firstly, considering routing without the use of occasional drivers, and secondly, considering the availability of occasional drivers for some routes. Both scenarios are compared with the routes generated by the current router used in the company, and preliminary results indicate that without the use of occasional drivers, the proposed ILS obtains better solutions in 53.72 percent of the instances, and when occasional drivers are incorporated into the route, improvements occur in 76.03 percent of the instances. The utilization of occasional drivers also provides a 10.30 percent reduction in the average routing cost.

[pt] GRASP (Greedy Randomized Adaptive Search Procedure)é uma metaeurística de partidas múltiplas usada para obter soluções para problemas de otimização combinatória. Nesse trabalho. A metaheurística GRASP tem sido usada para obter soluções de qualidade para muitos problemas de otimização combinatória. Nesse trabalho é proposta uma metodologia para análise do comportamento da metaheurística GRASP. Também são propostas estratégias de hibridização com o religamento de caminhos. Essas estratégias foram desenvolvidas para o problema de atribuição de três índices (AP3) e para o problema de escalonamento de tarefas conhecido na literatura como job-shop schedulling problem (JSP) e são analisadas de acordo com a metodologia proposta. A metodologia para análise do comportamento do método GRASP pode ser usada para prever a partir da versão seqüencial do algoritmo, como a qualidade da solução do algoritmo implementado em paralelo irá variar. Os algoritmos GRASPs desenvolvidos para AP3 e para JSP foram paralelizados e os resultados são comparados aos resultados obtidos usando a metodologia proposta. / [en] GRASP (Greedy Randomized Adaptive Search Procedure) is a multi-start metaheuristic for combinatorial optimization problems. GRASP has been used to find quality solutions of several combinatorial optimization problems. In this work we describe a methodology for analysis of GRASP. Hybrid strategies of GRASP with path relinking are also proposed. These strategies are studied for the 3-index assignment problem (AP3) and for the job-shop schedulling problem (JSP) and are analyzed according to the methodology proposed. The methodology for analysis of GRASP is used to predict qualitatively how the quality of the solution varies in a parallel independent GRASP, using the data of the GRASP sequential version as input. The GRASPs for the AP3 and for the JSP are parallelized and the computational results are compared to the results obtained using the methodology proposed.

Orientador: Rubén Augusto Romero Lázaro / Banca: Jose Roberto Sanches Mantovani / Banca: Anna Diva Plasencia Lotufo / Banca: Marcos Julio Rider Flores / Banca: Eduardo Nobuhiro Asada / Resumo: Nessa pesquisa tem-se por objetivo a análise teórica e a implementação computacional de duas propostas de solução ao problema de planejamento da expansão de sistemas de transmissão de energia elétrica considerando diferentes fatores relacionados com a confiabilidade do sistema e a adoção dos novos modelos de mercados elétricos. É importante notar, que no planejamento básico não são levados em conta esses importantes aspectos. Dessa forma, uma primeira aproximação considera um critério de confiabilidade para expandir o sistema, de forma que ele opere adequadamente no horizonte de planejamento satisfazendo um nível de confiabilidade pré-definido. O índice de confiabilidade utilizado para exigir esse nível de confiabilidade é o LOLE, que corresponde ao número médio de horas/dias em um período dado (normalmente um ano) no qual o pico da carga horária/diária do sistema possivelmente exceder'a a capacidade de geração disponível. O problema de planejamento considerando a confiabilidade é, portanto, formulado como um problema de otimização que minimiza o investimento sujeito ao critério de confiabilidade. O índice de confiabilidade para o sistema de transmissão é calculado para cada configuração, subtraindo o índice de confiabilidade do sistema de geração do sistema composto geração-transmissão (bulk power system ). Para calcular o índice no sistema composto geração transmissão, utiliza-se uma curva de duração de carga efetiva para este sistema. Esta curva acumulada de carga é obtida de um processo de convolução de outras duas curvas que representam a função de distribuição de probabilidade (FDP) das saídas aleatórias dos componentes do sistema e a curva de duração de carga, respectivamente. A avaliação de confiabilidade no sistema de geração é feita usando um método que calcula o índice de confiabilidade por meio dos momentos... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: This work aims to the theoretical analysis and computational implementation of two proposals for the transmission expansion planning problem considering several factors such as system reliability and new electricity market structures. It is important to observe, that the basic planning does not consider these issues. Therefore, one first approach considers a reliability criterion to expand the system, so that it operates in adequate conditions in the horizon planning while satisfying pre-defined limits in the reliability index. Transmission system reliability criterion regards to LOLE, which refers to the number of hours/days in a specified period of time (normally one year), in which the hourly/daily peak load possibly will exceed the available generation capacity. So, the planning problem considering reliability is formulated as an optimization problem that minimizes the investment subject to probabilistic reliability criterion. Reliability index for the transmission system is calculated for each configuration by subtraction of generation and bulk power reliability indexes. A composite power system effective load curve is used for reliability analysis of the bulk power system. This accumulate curve is obtained convolving two curves, one of them corresponding to a probability distribution function of the random outages of the system components, and the other one corresponding to the load duration curve. Reliability assessment in the generation system is done using a method that calculates the reliability index through the statistics moments of the frequency distribution of equivalents loads. This curve is obtained by convolving the generation units which are dispached in merit order. The proposed model is solved using the specialized genetic algorithm of Chu-Beasley (AGCB). Detailed results on two test systems are analyzed and discussed. A second approach to the transmission expansion... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor

In the building automation domain, there are gaps among various tasks related to design engineering. As a result created system designs must be adapted to the given requirements on system functionality, which is related to increased costs and engineering effort than planned. For this reason standards are prepared to enable a coordination among these tasks by providing guidelines and unified artifacts for the design. Moreover, a huge variety of prefabricated devices offered from different manufacturers on the market for building automation that realize building automation functions by preprogrammed software components. Current methods for design creation do not consider this variety and design solution is limited to product lines of a few manufacturers and expertise of system integrators. Correspondingly, this results in design solutions of a limited quality. Thus, a great optimization potential of the quality of design solutions and coordination of tasks related to design engineering arises. For given design requirements, the existence of a high number of devices that realize required functions leads to a combinatorial explosion of design alternatives at different price and quality levels. Finding optimal design alternatives is a hard problem to which a new solution method is proposed based on heuristical approaches. By integrating problem specific knowledge into algorithms based on heuristics, a promisingly high optimization performance is achieved. Further, optimization algorithms are conceived to consider a set of flexibly defined quality criteria specified by users and achieve system design solutions of high quality. In order to realize this idea, optimization algorithms are proposed in this thesis based on goal-oriented operations that achieve a balanced convergence and exploration behavior for a search in the design space applied in different strategies. Further, a component model is proposed that enables a seamless integration of design engineering tasks according to the related standards and application of optimization algorithms.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:30:50Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2010-02-25Bitstream added on 2014-06-13T19:19:30Z : No. of bitstreams: 1 garcesnegrete_lpg_dr_ilha.pdf: 1723635 bytes, checksum: ec9b369023c0d16cf9bcbe29a4bc0ada (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / Nessa pesquisa tem-se por objetivo a análise teórica e a implementação computacional de duas propostas de solução ao problema de planejamento da expansão de sistemas de transmissão de energia elétrica considerando diferentes fatores relacionados com a confiabilidade do sistema e a adoção dos novos modelos de mercados elétricos. É importante notar, que no planejamento básico não são levados em conta esses importantes aspectos. Dessa forma, uma primeira aproximação considera um critério de confiabilidade para expandir o sistema, de forma que ele opere adequadamente no horizonte de planejamento satisfazendo um nível de confiabilidade pré-definido. O índice de confiabilidade utilizado para exigir esse nível de confiabilidade é o LOLE, que corresponde ao número médio de horas/dias em um período dado (normalmente um ano) no qual o pico da carga horária/diária do sistema possivelmente exceder´a a capacidade de geração disponível. O problema de planejamento considerando a confiabilidade é, portanto, formulado como um problema de otimização que minimiza o investimento sujeito ao critério de confiabilidade. O índice de confiabilidade para o sistema de transmissão é calculado para cada configuração, subtraindo o índice de confiabilidade do sistema de geração do sistema composto geração-transmissão (bulk power system ). Para calcular o índice no sistema composto geração transmissão, utiliza-se uma curva de duração de carga efetiva para este sistema. Esta curva acumulada de carga é obtida de um processo de convolução de outras duas curvas que representam a função de distribuição de probabilidade (FDP) das saídas aleatórias dos componentes do sistema e a curva de duração de carga, respectivamente. A avaliação de confiabilidade no sistema de geração é feita usando um método que calcula o índice de confiabilidade por meio dos momentos... / This work aims to the theoretical analysis and computational implementation of two proposals for the transmission expansion planning problem considering several factors such as system reliability and new electricity market structures. It is important to observe, that the basic planning does not consider these issues. Therefore, one first approach considers a reliability criterion to expand the system, so that it operates in adequate conditions in the horizon planning while satisfying pre-defined limits in the reliability index. Transmission system reliability criterion regards to LOLE, which refers to the number of hours/days in a specified period of time (normally one year), in which the hourly/daily peak load possibly will exceed the available generation capacity. So, the planning problem considering reliability is formulated as an optimization problem that minimizes the investment subject to probabilistic reliability criterion. Reliability index for the transmission system is calculated for each configuration by subtraction of generation and bulk power reliability indexes. A composite power system effective load curve is used for reliability analysis of the bulk power system. This accumulate curve is obtained convolving two curves, one of them corresponding to a probability distribution function of the random outages of the system components, and the other one corresponding to the load duration curve. Reliability assessment in the generation system is done using a method that calculates the reliability index through the statistics moments of the frequency distribution of equivalents loads. This curve is obtained by convolving the generation units which are dispached in merit order. The proposed model is solved using the specialized genetic algorithm of Chu-Beasley (AGCB). Detailed results on two test systems are analyzed and discussed. A second approach to the transmission expansion... (Complete abstract click electronic access below)

Made available in DSpace on 2014-12-17T15:46:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PauloHAS_TESE.pdf: 9268945 bytes, checksum: 08c0c5f93ed7b964b99c6df2ee26ab1b (MD5) Previous issue date: 2011-12-19 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / The Car Rental Salesman Problem (CaRS) is a variant of the classical Traveling Salesman Problem which was not described in the literature where a tour of visits can be decomposed into contiguous paths that may be performed in different rental cars. The aim is to determine the Hamiltonian cycle that results in a final minimum cost, considering the cost of the route added to the cost of an expected penalty paid for each exchange of vehicles on the route. This penalty is due to the return of the car dropped to the base. This paper introduces the general problem and illustrates some examples, also featuring some of its associated variants. An overview of the complexity of this combinatorial problem is also outlined, to justify their classification in the NPhard class. A database of instances for the problem is presented, describing the methodology of its constitution. The presented problem is also the subject of a study based on experimental algorithmic implementation of six metaheuristic solutions, representing adaptations of the best of state-of-the-art heuristic programming. New neighborhoods, construction procedures, search operators, evolutionary agents, cooperation by multi-pheromone are created for this problem. Furtermore, computational experiments and comparative performance tests are conducted on a sample of 60 instances of the created database, aiming to offer a algorithm with an efficient solution for this problem. These results will illustrate the best performance reached by the transgenetic algorithm in all instances of the dataset / O Problema do Caixeiro Alugador (CaRS) ? uma variante ainda n?o descrita na literatura do cl?ssico Problema do Caixeiro Viajante onde o tradicional tour de visitas do caixeiro pode ser decomposto em caminhos cont?guos e que podem ser realizados em diferentes carros alugados. O problema consiste em determinar o ciclo hamiltoniano que resulte em um custo final m?nimo, considerando o custo da rota adicionado ao custo de uma prov?vel penaliza??o paga em cada troca de ve?culos na rota, penaliza??o devida ao retorno do carro descartado at? a sua cidade base. Sem perda para a generalidade do caso, os custos do aluguel do carro podem ser considerados embutidos nos custos da rota do carro. O presente trabalho introduz o problema geral e o exemplifica, caracterizando igualmente algumas variantes associadas. Uma an?lise geral da complexidade desse problema combinat?rio ? descrita, visando justificar sua classifica??o na classe NP-dif?cil. Um banco de inst?ncias para o problema ? apresentado, descrevendo-se a metodologia de sua constitui??o. O problema proposto tamb?m ? objeto de um estudo algor?tmico experimental baseado na aplica??o de seis metaheur?sticas de solu??o, representando adapta??es do melhor do estado da arte em programa??o heur?stica. Novas vizinhan?as, procedimentos construtivos, operadores de busca, agentes evolucion?rios, coopera??o por multiferom?nios, s?o criados para o caso. Experimentos computacionais comparativos e testes de desempenho s?o realizados sobre uma amostra de 60 inst?ncias, visando oferecer um algoritmo de solu??o competitivo para o problema. Conclui-se pela vantagem do algoritmo transgen?tico em todos os conjuntos de inst?ncias

Made available in DSpace on 2014-12-17T15:46:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 LauraEASS_TESE.pdf: 2447411 bytes, checksum: 3e442431965058383423623bc7751de0 (MD5) Previous issue date: 2012-02-02 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico / Traditional applications of feature selection in areas such as data mining, machine learning and pattern recognition aim to improve the accuracy and to reduce the computational cost of the model. It is done through the removal of redundant, irrelevant or noisy data, finding a representative subset of data that reduces its dimensionality without loss of performance. With the development of research in ensemble of classifiers and the verification that this type of model has better performance than the individual models, if the base classifiers are diverse, comes a new field of application to the research of feature selection. In this new field, it is desired to find diverse subsets of features for the construction of base classifiers for the ensemble systems. This work proposes an approach that maximizes the diversity of the ensembles by selecting subsets of features using a model independent of the learning algorithm and with low computational cost. This is done using bio-inspired metaheuristics with evaluation filter-based criteria / A aplica??o tradicional da sele??o de atributos em diversas ?reas como minera??o de dados, aprendizado de m?quina e reconhecimento de padr?es visa melhorar a acur?cia dos modelos constru?dos com a base de dados, ao retirar dados ruidosos, redundantes ou irrelevantes, e diminuir o custo computacional do modelo, ao encontrar um subconjunto representativo dos dados que diminua sua dimensionalidade sem perda de desempenho. Com o desenvolvimento das pesquisas com comit?s de classificadores e a verifica??o de que esse tipo de modelo possui melhor desempenho que os modelos individuais, dado que os classificadores base sejam diversos, surge uma nova aplica??o ?s pesquisas com sele??o de atributos, que ? a de encontrar subconjuntos diversos de atributos para a constru??o dos classificadores base de comit?s de classificadores. O presente trabalho prop?e uma abordagem que maximiza a diversidade de comit?s de classificadores atrav?s da sele??o de subconjuntos de atributos utilizando um modelo independente do algoritmo de aprendizagem e de baixo custo computacional. Isso ? feito utilizando metaheur?sticas bioinspiradas com crit?rios de avalia??o baseados em filtro

Made available in DSpace on 2014-12-17T15:47:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 FrederikoSLNA.pdf: 5281687 bytes, checksum: 9fe12b6bcc355f7c67cf2f2c3ad9812b (MD5) Previous issue date: 2006-02-16 / This work performs an algorithmic study of optimization of a conformal radiotherapy plan treatment. Initially we show: an overview about cancer, radiotherapy and the physics of interaction of ionizing radiation with matery. A proposal for optimization of a plan of treatment in radiotherapy is developed in a systematic way. We show the paradigm of multicriteria problem, the concept of Pareto optimum and Pareto dominance. A generic optimization model for radioterapic treatment is proposed. We construct the input of the model, estimate the dose given by the radiation using the dose matrix, and show the objective function for the model. The complexity of optimization models in radiotherapy treatment is typically NP which justifyis the use of heuristic methods. We propose three distinct methods: MOGA, MOSA e MOTS. The project of these three metaheuristic procedures is shown. For each procedures follows: a brief motivation, the algorithm itself and the method for tuning its parameters. The three method are applied to a concrete case and we confront their performances. Finally it is analyzed for each method: the quality of the Pareto sets, some solutions and the respective Pareto curves / O presente trabalho realiza um Estudo Algor?tmico para Otimiza??o do Plano de Tratamento da Radioterapia Conformal. Inicialmente s?o apresentadas: uma vis?o geral sobre o c?ncer, o tratamento com radioterapia e no??es sobre a intera??o do feixe de radia??es ionizantes com a mat?ria. Uma proposta para Otimiza??o do Plano de Tratamento Radioter?pico ? desenvolvida de modo sistem?tico. ? apresentado o paradigma de problemas multicrit?rio, os conceitos de Pareto otimalidade e Pareto Domin?ncia. Um modelo Gen?rico de Otimiza??o para o Plano de Tratamento Radioter?pico ? proposto. S?o constru?das suas entradas, ? calculada a dose depositada no corpo do paciente atrav?s do conceito de matriz de dose, e ? apresentada a fun??o objetivo deste modelo. A complexidade dos problemas de otimiza??o do tratamento radioter?pico s?o classificados como de complexidade NP, este resultado justifica o desenvolvimento de m?todos heur?sticos para a sua resolu??o. S?o propostas tr?s metaheur?sticas para a Otimiza??o do Plano de Tratamento Radioter?pico: MOGA, MOSA e MOTS de acordo como o modelo gen?rico de otimiza??o proposto. Os projetos desses procedimentos metaheur?sticos s?o devidamente apresentados. Para cada m?todo se faz uma introdu??o liter?ria, dos seus algoritmos e a da metodologia usada para a afina??o dos par?metros. Os m?todos s?o aplicados a um caso concreto e confrontados atrav?s de medidas de performance. Finalmente ? analisado a qualidade dos conjuntos de Pareto produzidos por cada m?todo, s?o exibidas algumas solu??es geradas e as respectivas curvas de Pareto associadas