Seminario para optar al título de Ingeniero Comercial, Mención Administración / En las diferentes disciplinas de la ciencia, podemos ver que todos los días se hacen esfuerzos importantes para poder determinar con mayor certeza los fenómenos a los que nos vemos afectados. Para ello, se han implementado diversas técnicas de predicción con el propósito de obtener mejores resultados frente a estos nuevos eventos. Dichos esfuerzos responden a la necesidad de las personas de disminuir el riesgo en la toma de decisiones y su aversión al riesgo en cuanto a las opciones que tienen que tomar. En las finanzas la historia es muy parecida. Durante mucho tiempo las personas han buscado poder acceder a mayor información, que les permita tomar decisiones de una forma correcta, en donde las posibilidades de "equivocarse" sean las mínimas y el éxito en la toma de decisiones sea lo más alto posible. A medida que ha pasado el tiempo, nos hemos visto expuestos a diversas técnicas para poder predecir los fenómenos futuros, ellas están basadas en la premisa de que los elementos que suceden en la práctica no son un efecto aleatorio, sino que representan de alguna manera tendencias que podrían ser explicadas de cierta forma por algún modelo. Es así como nacen, por ejemplo, las técnicas con esquema y comportamiento lineal, dentro de las cuales podemos encontrar diversas técnicas que han ayudado a muchos inversionistas a lo largo de los últimos años. A pesar de todo, hemos visto que esta técnica arroja resultados poco certeros si es que no se seleccionan de manera correcta las variables de entrada a incluir, como así también la cantidad de datos del tamaño muestral y la especificación del modelo. Es decir, esta nueva técnica no va a arrojar resultados correctos sólo por introducir los datos, sino que el poder identificar cuáles son las variables importantes que están influyendo en la variable de salida, la elección del conjunto de entrenamiento y su tamaño, nos aseguran un éxito relativamente mayor. En otras palabras, el planteamiento del problema va a ser un elemento clave para lograr una mayor capacidad predictiva. Además, hemos visto que la forma en que el modelo “estudia” o utiliza esta información, es también un factor muy importante para determinar con mayor certeza la predicción requerida. Es por esto que se han implementado técnicas en donde el modelo va agregando datos ha medida que va transcurriendo el tiempo, dándole un carácter más real, dado que las personas van haciendo lo mismo cuando toman decisiones, van agregando información actual para que su predicción tenga mayor validez.

Magíster en Ciencias de la Ingeniería, Mención Eléctrica. Ingeniero Civil Eléctrico / Los sistemas de almacenamiento, en particular las baterías, son equipos que permiten entregar un alto grado de flexibilidad tanto en la planificación como en la operación de los SEP. La energía almacenada permite que estos dispositivos sean capaces de prestar numerosos servicios complementarios como recorte de potencia de punta, seguimiento de carga, mejoramiento de los perfiles de tensión y descongestionamiento de las redes de transmisión. Durante los últimos años se ha hecho mucha investigación respecto de estos servicios para evaluar la relevancia de incorporar los equipos BESS en los sistemas eléctricos. En efecto, estos estudios han permitido demostrar que la flexibilidad que proveen estos medios de almacenamiento no solo es beneficiosa, sino que necesaria en sistemas eléctricos con alta penetración de ERNC, para hacer frente por ejemplo a la variabilidad e incertidumbre de recursos como la velocidad del viento y la radiación solar. Sin embargo, muy poca investigación se ha hecho entorno a la contribución que pueden prestar las baterías a la estabilidad de los SEP. La mayor parte de estos análisis se han concentrado principalmente en el dimensionamiento óptimo de potencia y energía, dejando completamente de lado el aporte que puede significar una localización estratégica de estos equipos en la estabilidad de los sistemas eléctricos. El objetivo de esta tesis es desarrollar una metodología para localizar de forma óptima equipos BESS, de forma tal de mejorar la estabilidad del sistema eléctrico. Esto último es un aspecto a la fecha no evaluado en la literatura, y representa un beneficio de bajo costo (elementos necesarios para la conexión de baterías en subestaciones) que en la actualidad no se está aprovechando. La hipótesis consiste en que la localización tiene un impacto directo en como las baterías mejoran la estabilidad. De ser así, la apuesta está en que es posible encontrar un conjunto acotado de buenas soluciones de localización que pueden tener una contribución determinante desde la perspectiva de estabilidad de los SEP. Los resultados obtenidos confirman la hipótesis. Mediante una optimización en base a algoritmos genéticos, y considerando indicadores de estabilidad de voltaje, se determinan dos localizaciones de equipos BESS en un sistema de prueba con altos niveles de penetración de generación renovable. Ambas localizaciones obtenidas con el algoritmo permiten mantener la estabilidad del sistema para tres fallas críticas, las cuales en un escenario sin BESS generan inestabilidad en el SEP. Adicionalmente se demuestra que una localización arbitraria, concentrando todas las baterías en la barra menos robusta del sistema, tiene un peor desempeño que el caso sin baterías. Esto permite concluir que una buena localización de los equipos BESS permite mejorar la estabilidad del SEP, lo cual no se ha considerado a la fecha. De esta forma, se define una metodología y un algoritmo para abordar el problema de optimización, para definir una buena localización de los sistemas de baterías.

Propone una solución óptima al problema de programar (Scheduling) el procesamiento de un conjunto de Jobs (Tareas) en un conjunto de máquinas de una manufactura tipo Flexible Job Shop (FJS-Taller Flexible). La solución minimiza tres criterios: El Maximum Workload (WM), el Total Workload (WT) y el Makespan (CM), es decir, el problema es de Optimización Multiobjetivo. El problema FJS es actualmente estudiado por muchos investigadores porque corresponde a uno de optimización combinatoria muy difícil de resolver (NP-Hard) y porque una solución óptima redunda en una producción eficiente de la manufactura. El problema también es conocido en la literatura como Flexible Job Shop Scheduling (FJSS) o Flexible Job Shop Scheduling Problem (FJSSP), cualquiera de estos términos son utilizados indistintamente en el presente trabajo. Se ha solucionado el FJSSP desde un enfoque jerárquico que divide el problema en dos de menor complejidad: el subproblema de enrutamiento y el subproblema de secuenciación, utilizando en ambos subproblemas algoritmos genéticos. El desempeño de los algoritmos ha sido demostrado solucionando los casos de FJSS planteados por Kacem, utilizados también por otros investigadores, por lo que es posible comparar los resultados. Adicionalmente, las soluciones son presentadas, para una validación objetiva, en diagramas de Gantt y datos numéricos. El programa ha sido totalmente codificado en Lenguaje M (Matlab). / Tesis

Doctor en Ingeniería Eléctrica / El flujo óptico (OF, por sus siglas en inglés) es un campo vectorial que representa las velocidades aparentes de movimiento de los patrones de intensidad en una imagen que varía en el tiempo. El OF ha sido aplicado ampliamente a tareas de visión computacional y está siendo usado para análisis de imágenes biológicas. La literatura relevante muestra que (i) la mayoría de los artículos apenas cubre el tema de la selección óptima de parámetros y (ii) el criterio para optimización y ranking de métodos de OF tiende a ser precisión o velocidad, pero no un criterio conjunto de precisión y velocidad. Esta tesis presenta como su contribución principal una metodología novedosa para la selección de parámetros de un método de OF cualquiera, basado en la optimización concurrente de varios objetivos. Esta metodología está basada en optimización multi-objetivo evolutiva y busca los parámetros que optimizan dos objetivos, precisión y velocidad del OF, al mismo tiempo. La metodología encuentra un conjunto de configuraciones que son óptimas en el sentido de Pareto, es decir que no hay configuraciones mejores que otras en todos los objetivos. Este conjunto de configuraciones caracteriza cada método de OF, dando una curva de operación precisión-velocidad para el método y permitiendo la comparación entre distintos métodos. Los resultados muestran que la metodología propuesta logra mejoras tanto en la precisión como en la velocidad de un método de OF, entendidos como una medida de error de OF y el tiempo de ejecución del método de OF. La metodología presentada fue aplicada exitosamente a un problema biológico. Fue probada para la selección de parámetros de OF para experimentos de seguimiento (tracking) apuntando al análisis 3D de estructura en microscopía electrónica de objetos biológicos. Produjo una reducción importante en tiempo de ejecución, manteniendo bajo el error de tracking. Esta metodología ahorraría tiempo a investigadores que trabajan con OF, evitando selección manual de parámetros y dándoles la configuración de parámetros adecuada para su aplicación. Sería interesante desarrollar rankings en línea para comparación de métodos de OF, aprovechando las curvas de operación multi-objetivo.

Orientadores: Rubens Maciel Filho, Aline Carvalho da Costa / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica / Made available in DSpace on 2018-09-11T21:03:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rezende_MyleneCristinaAlvesFerreira_M.pdf: 5006808 bytes, checksum: d8e7aaf8f0cac9cd8620527cfc16a981 (MD5) Previous issue date: 2003 / Resumo: O presente trabalho trata do estudo do controle e otimização de um reator tubular multifásico visando a Integração de Processos Contínuos em Tempo Real. Como caso estudo é considerado um reator de hidrogenação catalítico trifásico, para o qual é utilizado um modelo matemático determinístico representativo do processo. O comportamento dinâmico do processo de produção é estudado a fim de se determinar possíveis estruturas de controle. O controlador implementado é baseado na filosofia do Controle por Matriz Dinâmica (Dynamic Matrix Contrai - DMC), um tipo de Controle Preditivo baseado em Modelo. Para resolver o problema da otimização, são revisadas e implementadas duas técnicas, a saber: a otimização por Programação Quadrática Sucessiva (Successive Quadratic Programming - SQP) e a otimização global por Algoritmos Genéticos. Os resultados obtidos com a otimização por SQP mostram a eficiência desta técnica na otimização do reator trifásico. Os Algoritmos Genéticos são métodos de otimização globais que trabalham com uma população de soluções que evolui ao longo de gerações e converge para um ótimo global. O estudo dos Algoritmos Genéticos mostra que se trata de um algoritmo robusto e eficiente para a otimização do reator trifásico, que pode ser uma alternativa para problemas onde métodos clássicos, como o SQP, não apresentam bom desempenho. Também é feita uma proposta sobre a integração de processos em tempo real e apresentada uma forma de definir e implementar a estratégia em uma camada, com o objetivo de aplicá-la em trabalhos futuros / Abstract: The present work aims to study the control and optimization of a multiphase catalyst slurry reactor, in order to deal with the Real Time Integration of Continuous Process. As the study case is considered a three-phase catalytic hydrogenation reactor, which is represented by a deterministic mathematical model. The dynamic behavior of the production process is studied in order to identify some suitable control structures. The controller implemented is based on Dynamic Matrix Control (DMC) philosophy, which is a type of Predictive Control based on Model. In order to solve the optimization problem are reviewed and implemented two techniques: optimization by Successive Quadratic Programming (SQP) and the global Optimization by Genetic Algorithms. The obtained results by SQP optimization shows the efficiency of this technique to be used for the three-phase reactor. The Genetic Algorithms are optimization methods based on population solution that evoluted through successive generations and converge to a global optimal. The studies of Genetic Algorithms show the powerful and efficiency for the optimization of the three phase reactor, that may be a potential alternative when classical methods do not work well. It is also done a propose on the over a real time integration process and presented a way to determine and to implement a strategy in one layer for the multiphase catalytic reactor / Mestrado / Desenvolvimento de Processos Químicos / Mestre em Engenharia Química

Dentre as diversas tarefas em que os algoritmos evolutivos têm sido empregados, a indução de regras e de árvores de decisão tem se mostrado uma abordagem bastante atrativa em diversos domínios de aplicação. Algoritmos de indução de árvores de decisão representam uma das técnicas mais populares em problemas de classificação. Entretanto, os algoritmos tradicionais de indução apresentam algumas limitações, pois, geralmente, usam uma estratégia gulosa, top down e com particionamento recursivo para a construção das árvores. Esses fatores degradam a qualidade dos dados, os quais podem gerar regras estatisticamente não significativas. Este trabalho propõe o algoritmo LEGAL-Tree, uma nova abordagem baseada em algoritmos genéticos para indução de árvores de decisão. O algoritmo proposto visa evitar a estratégia gulosa e a convergência para ótimos locais. Para isso, esse algoritmo adota uma abordagem multi-objetiva lexicográfica. Nos experimentos realizados sobre bases de dados de diversos problemas de classificação, a função de fitness de LEGAL-Tree considera as duas medidas mais comuns para avaliação das árvores de decisão: acurácia e tamanho da árvore. Os resultados obtidos mostraram que LEGAL-Tree teve um desempenho equivalente ao algoritmo SimpleCart (implementação em Java do algoritmo CART) e superou o tradicional algoritmo J48 (implementação em Java do algoritmo C4.5), além de ter superado também o algoritmo evolutivo GALE. A principal contribuição de LEGAL-Tree não foi gerar árvores com maior acurácia preditiva, mas sim gerar árvores menores e, portanto, mais compreensíveis ao usuário do que as outras abordagens, mantendo a acurácia preditiva equivalente. Isso mostra que LEGAL-Tree obteve sucesso na otimização lexicográfica de seus objetivos, uma vez que a idéia era justamente dar preferência às árvores menores (em termos de número de nodos) quando houvesse equivalência de acurácia / Among the several tasks evolutionary algorithms have been successfully employed, the induction of classification rules and decision trees has been shown to be a relevant approach for several application domains. Decision tree induction algorithms represent one of the most popular techniques for dealing with classification problems. However, conventionally used decision trees induction algorithms present limitations due to the strategy they usually implement: recursive top-down data partitioning through a greedy split evaluation. The main problem with this strategy is quality loss during the partitioning process, which can lead to statistically insignificant rules. In this thesis we propose the LEGAL-Tree algorithm, a new GA-based algorithm for decision tree induction. The proposed algorithm aims to prevent the greedy strategy and to avoid converging to local optima. For such, it is based on a lexicographic multi-objective approach. In the experiments which were run in several classification problems, LEGAL-Tree\'s fitness function considers two of the most common measures to evaluate decision trees: accuracy and tree size. Results show that LEGAL-Tree performs similarly to SimpleCart (CART Java implementation) and outperforms J48 (C4.5 Java implementation) and the evolutionary algorithm GALE. LEGAL-Tree\'s main contribution is not to generate trees with the highest predictive accuracy possible, but to provide smaller (and thus more comprehensible) trees, keeping a competitive accuracy rate. LEGAL-Tree is able to provide both comprehensible and accurate trees, which shows that the lexicographic fitness evaluation is successful since its goal is to prioritize smaller trees (fewer number of nodes) when there is equivalency in terms of accuracy

En el entorno altamente competitivo en que hoy se mueven las empresas, la calidad se ha convertido en la herramienta clave de supervivencia de las mismas. Hoy en día es generalmente aceptado que esa calidad debe ser conseguida desde el diseño, tanto de los productos como de los procesos. Taguchi propone la metodología del diseño robusto de parámetros con el fin de diseñar productos menos sensibles a los factores aleatorios o de ruido que hacen que varía los parámetros que definen su calidad. Tal metodología ha sido comunmente empleada en la industria a pesar de las grandes controversias que despertó desde sus inicios. El presente trabajo aporta una alternativa completa y estadísticamente robusta para la mejora del diseño de parámetros considerando en primer lugar experimentos con una sola característica de calidad como respuesta y posteriormente generalizado a casos con multiples características de calidad. Tal propuesta, definida como Métodos Forest-Genetic, combina herramientas de minería de datos y metaheurísticas en 3 fases: nomalización, modelización y optimización Tanto para el caso univariante como para el caso multivariante se comparan los resultados de forma numérica con los aportes más recientemente encontrados en la literatura mediante 4 casos de estudio diferentes. Pudimos verificar que nuestra propuesta metodológica se concentra en las variables de mayor importancia producto del proceso de modelización, lo que nos permite alcanzar importantes mejoras en cuanto al objetivo de calidad considerado en cada caso. / Villa Murillo, A. (2012). Optimización del diseño de parámetros: Métodos Forest-Genetic [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/17531 / Palancia

O Homem tem desde o passado, tentado controlar a natureza. Um dos meios utilizados para isto, é sua observação do mundo. Através desta observação, tenta entender os fenômenos da natureza para fazer teorias e modelos. Charles Darwin, em seu trabalho Teoria da Evolução das Espécies, nos dá informações para o conhecimento de uma das mais importantes leis da natureza : sobrevive para a próxima geração o individuo mais forte. O Algoritmo Genético, pesquisado neste trabalho, é o exemplo disso. John Holland fez um Algoritmo Genético baseado na teoria de Darwin, que procura pelas melhores soluções para resolver um problema específico. Nada mais do que a simulação da teoria de Darwin. Nós pretendemos neste trabalho, estudar o Algoritmo Genético de Holland e através dele, analisar uma estrutura para encontrar seus parâmetros elásticos. / The men has since the past, tryed to control the nature. One of the way utilized for this, is his observation of the world. Through his observation, tries to understand the nature\'s fenomena, to making theories and models. Charles Darwin, in his work Theories of Species Evolution, gives us informations for the knowledges of one of the most important nature\'s laws: survives to the next generation the strongest individual . The Genetic Algorithm, the search in this work, is the example of this. John Holland, did a Genetic Algorithm. based in Darwin\'s Theories, that looks for the best solutions to solve a specific problem. Nothing else, of the simulation of the Darwin\'s theories . We intend in this work, to study the Holland\'s Genetic Algorithms and through it, to analyses a structure for find its elastic parameters.

Según los últimos estudios de la OMS, la diabetes mellitus está en aumento. Ha superado los 422 millones de pacientes diabéticos que existían en el 2014. Considerando que hasta el noventa por ciento de pacientes que tienen diabetes mellitus tipo 2, es muy probable que ellos tengan síndrome metabólico. Existen diferentes instituciones mundiales que indican acerca de este síndrome, entre ellas la OMS, Grupo de Estudio de Colesterol de los EE. UU., Grupo de Estudio del Síndrome Metabólico de México, Asociación Americana del Corazón, Federación Internacional de Diabetes, cada una con un conocimiento establecido pero con ciertas diferencias, es decir, no hay un estándar de conocimiento para este síndrome. En vista de que es un problema donde no existe conocimiento estándar, se propone un algoritmo genético para reunir, optimizar y generar un conocimiento asociado al síndrome metabólico. De tal manera que se elige una población inicial de cromosomas conocimientos, se pregunta por el máximo número de generaciones para finalizar o continuar, se halla la función de aptitud (fitness) de cada cromosoma y aleatoriamente, usando reglas de ruleta o ranking, se selecciona dos cromosomas padres para aplicar crossover, mutación y generar hijos (cromosomas), hasta que el número de hijos sea mayor que la población inicial. Luego, se selecciona la nueva población de mayor fitness para la siguiente generación. Se repite el proceso para verificar si llegó al total del máximo número de generaciones. Cuando alcance el máximo número de generaciones, se habrá llegado al final y se entregará el cromosoma conocimiento. Este es el conjunto de reglas que mejor se adapte para simular un buen criterio de diagnóstico presuntivo del síndrome metabólico. Se realizó las pruebas numéricas con cien historias clínicas hasta quinientas generaciones, alcanzando un fitness de 79%. / Tesis

Orientador: Rubén Augusto Romero Lázaro / Banca: José Roberto Sanches Mantovani / Banca: Osvaldo Ronald Saavedra Mendez / Banca: Dionizio Paschoareli Junior / Banca: Ariovaldo Verandio Garcia / Resumo: Neste trabalho de pesquisa tem-se a finalidade investigar, propor e testar a viabilidade técnica, de novos modelos matemáticos aplicados ao problema de planejamento da expansão do sistema de transmissão de energia elétrica a longo prazo. A motivação se deve ao fato que os modelos matemáticos estáticos mais utilizados para representar este problema têm como estratégia adicionar, no processo de expansão, somente linhas de transmissão e transformadores convencionais. Para tanto, busca-se inserir e avaliar tecnicamente os controladores flexíveis de transmissão em corrente alternada (do inglês, Flexible Alternating Current Transmission Systems - FACTS) como elementos do processo de expansão do sistema, juntamente com as linhas de transmissão e os transformadores convencionais, nos modelos matemáticos propostos. Neste trabalho, adicionam-se controladores FACTS com a intenção de obter uma melhor distribuição dos fluxos de potência ativa no sistema e, como conseqüência, contribuir para uma redução do custo de investimento em novas linhas de transmissão. Portanto, a metodologia proposta é um procedimento que incorpora inovações em relação à literatura existente. Os impactos da adição dos controladores FACTS na rede são analisados através dos resultados das simulações computacionais feitas com as metodologias propostas e realizados com o sistema teste IEEE 24 barras, com cinco planos de geração. Com o intuito de encontrar a alocação ótima dos equipamentos no sistema, foram desenvolvidos e implementados algoritmos genéticos especializados...(Resumo completo, clicar no acesso eletrônico abaixo) / Abstract: This work is aimed at investigating, proposing and testing the technical viability of new mathematical models applied to the long-term power transmission system expansion planning problem. It was motivated due to the fact that most used static mathematical models for representing this problem have as strategy to add, within the expansion process, only transmission lines and conventional transformers. Therefore, this work is focused on the technical evaluation and insertion of FACTS devices as elements of the system expansion process, along with transmission lines and conventional transformers, in the considered mathematical models. FACTS devices will be added aimed at obtaining a better distribution of the active power flows in the system and, consequently, contributing to diminish investment costs due to new transmission lines. Thus, proposed methodology incorporates innovations respect to existing literature. Impacts due to the addition of FACTS devices in the network are analyzed through simulations carried out with the proposed methodology considering the test system IEEE 24, with five generation units. In order to find the optimal placement of such devices in the system, specialized genetic algorithms were developed and implemented. Results indicate an excellent performance of the proposed methodologies and models. / Doutor