Submitted by Leonardo Rodrigues Mattos da Costa (leorodrigues.ence@gmail.com) on 2016-08-24T13:13:57Z No. of bitstreams: 1 algoritmos-geneticos-aplicados (1).pdf: 3144047 bytes, checksum: 998963b49b6ea865ce1cbaecc897ea61 (MD5) / Approved for entry into archive by Janete de Oliveira Feitosa (janete.feitosa@fgv.br) on 2016-08-29T13:58:24Z (GMT) No. of bitstreams: 1 algoritmos-geneticos-aplicados (1).pdf: 3144047 bytes, checksum: 998963b49b6ea865ce1cbaecc897ea61 (MD5) / Approved for entry into archive by Marcia Bacha (marcia.bacha@fgv.br) on 2016-09-05T13:48:39Z (GMT) No. of bitstreams: 1 algoritmos-geneticos-aplicados (1).pdf: 3144047 bytes, checksum: 998963b49b6ea865ce1cbaecc897ea61 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-09-05T13:49:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 algoritmos-geneticos-aplicados (1).pdf: 3144047 bytes, checksum: 998963b49b6ea865ce1cbaecc897ea61 (MD5) Previous issue date: 2016-03-31 / Concerns about the spread of disease affect both the population in their daily life and public health policy in Brazil and worldwide. The Brazilian Ministry of Health estimates that 2.5 billion people across the globe live in regions where dengue fever is an endemic disease, and approximately 50 million people are infected each year. In Brazil, new disease outbreaks occur every 3 to 5 years, generally associated with the introduction of a new serotype in the country. The last outbreak occurred in 2013 with the introduction of the so-called type-4 dengue virus. Surveillance of mosquito reproduction and infestation includes, among other methods, the use of “ovitraps” – traps where mosquitoes lay their eggs, which are considered one the best alternatives for detecting dengue and yellow fever outbreaks. The aim of this study is to reduce the sample size of the system for capturing dengue mosquito eggs used by the city of Rio de Janeiro. With this, it will be possible to increase the frequency of data collection from a monthly to a weekly basis without increasing costs, while maintaining the quality of estimates obtained from the sample. The sampling grid reduction problem is associated with a combinatorial optimization problem belonging to the NP class where, given a sample of size , a subset of elements of size * needs to be found such that the estimation error is less a preset limit. From this definition, it is possible to turn the sample reduction problem into a case of the 0/1 knapsack problem. Using this association, this paper proposes objective functions that incorporate spatio-temporal dependence effects as well as an approach using biased random-key genetic algorithms / A preocupação com a disseminação de doenças é presente tanto no dia-a-dia da população quanto nas pautas governamentais de saúde pública de cidades em todo o Brasil e no mundo. Segundo dados da Organização Mundial da Saúde, é estimado que no mundo, 2.5 bilhões de pessoas morem em regiões onde a Dengue é endêmica, sendo que aproximadamente 50 milhões de pessoas são infectadas anualmente. No Brasil, em particular, foram registrados ciclos de 3 a 5 anos para um novo surto da doença, geralmente associados à entrada de um novo sorotipo no país, sendo a última epidemia registrada em 2013, com a entrada da chamada ``Dengue do tipo 4''. Dentre as diversas formas de monitoramento da reprodução e infestação do mosquito, o uso das chamadas ``Ovitrampas'', armadilha nas quais os mosquitos depositam seus ovos, vem sendo apontado como uma das melhores alternativas para detecção de surtos de Dengue e Febre Amarela, \cite{marques1993comparative,chadee1990metodos}. O objetivo principal deste estudo é a redução do tamanho da amostra do sistema de captura de ovos de mosquito da dengue, realizado pela prefeitura do Rio de Janeiro, viabilizando um aumento na frequência da coleta de dados, antes mensal, para uma frequência semanal, sem impactar nos custos do projeto e preservando a qualidade das estimativas obtidas a partir da amostra. O problema de redução da malha amostral está associado a um problema de otimização combinatória que pertence à classe NP, onde, dada uma amostra de tamanho $n$, desejamos encontrar um subconjunto de elementos amostrais de tamanho $n^{*}$ tal que o erro de estimação seja menor que um limite pré-estabelecido. A partir dessa definição, é possível estabelecer a correspondência do problema de redução amostral com o \textit{Problema da mochila 0-1}. Utilizando esta associação, serão propostas funções objetivo onde são incorporados efeitos de dependência espaço-temporal, além de uma abordagem heurística baseada nos Algoritmos Genéticos de Chaves Aleatórias Viciadas.

Submitted by Automação e Estatística (sst@bczm.ufrn.br) on 2018-07-31T22:06:58Z No. of bitstreams: 1 RaimundoLeandroAndradeMarques_DISSERT.pdf: 2113159 bytes, checksum: 05abba5f2d3fdeb23f1c146143f0833c (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2018-07-31T22:11:47Z (GMT) No. of bitstreams: 1 RaimundoLeandroAndradeMarques_DISSERT.pdf: 2113159 bytes, checksum: 05abba5f2d3fdeb23f1c146143f0833c (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-31T22:11:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 RaimundoLeandroAndradeMarques_DISSERT.pdf: 2113159 bytes, checksum: 05abba5f2d3fdeb23f1c146143f0833c (MD5) Previous issue date: 2017-02-17 / O problema da árvore geradora mínima com restrição de grau multiobjetiva, vem sendo estudado por pesquisadores da área de otimização combinatória há pouco mais de uma década, em grande parte por sua ampla aplicação em problemas práticos relacionados à modelagem de redes. Esse problema é considerado NP-difícil, ainda em sua versão mono-objetiva, para um grau de restrição de pelo menos = 3. Esse trabalho propõe a resolução do problema através de um algoritmo evolucionário chamado AEMPH. Essa abordagem utiliza-se de arquivos externos compartilhados e de diferentes técnicas de otimização multiobjetiva executadas paralelamente, visando uma melhor cobertura do espaço de busca. As técnicas escolhidas para sua implementação foram o MPAES, o NSGA2, e o SPEA2, as quais também foram utilizadas para comparação de desempenho computacional. Foram realizados 5040 testes ao todo, envolvendo instâncias de 3 diferentes tipos, com tamanhos variando entre 50 e 1000 vértices. Devido à natureza multiobjetiva do problema, os resultados dos experimentos são expressos através dos indicadores de qualidade hipervolume e épsilon binário, e avaliados quanto a sua significância através do teste estatístico de Mann-Whitney / The Multiobjective Degree Constrained Minimum Spanning Tree Problem, has been studied by combinatorial optimization researchers within a little more than a decade, especially due to its wide usability in network modeling design problems. This is a NP-hard problem, even in its mono-objective version for a degree of at least = 3. The new algorithm proposed here called AEMPH, uses shared external archives and different multiobjective optimization techniques in a parallel execution to a better survey of the search space. This AEMPH version adopts the MPAES, NSGA2 and SPEA2 algorithms in its implementation which also are used in the comparison tests. A total of 5040 empirical tests are presented here, involving 3 different graph generators, and instances of size 50 up to 1000 nodes. For a matter of multi-objective trait, the results for these experiments are presented by means of hypervolume and -binary indicators. The significance of computational experiments is evaluated by the Mann-Whitney statistical test.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This thesis presents an evaluation methodology to optimize parameters in a model of propagation of electromagnetic waves in the troposphere. The propagation model is based on parabolic equations solved by Split-Step Fourier. This propagation model shows good efficiency and rough terrain situations where the refractivity varies with distance. The search for optimal parameters in models involving electromagnetic waves requires a large computational cost, especially in large search spaces. Aiming to reduce the computational cost in determining the parameter values that maximize the field strength at a given position of the observer was developed an application called EP-AG. The application has two main modules. The first is the propagation module that estimates the value of the electric field in the area of a given terrain irregularities and varying with the refractivity with distance. The second is the optimization module which finds the optimum antenna height and frequency of operation that lead the field to the maximum value of the land in a certain position. Initially performed only the propagation module using different profiles of land and refractivity. The results shown by contours and profile field shown the efficiency of the model. Subsequently to evaluate the optimization by genetic algorithms were used two different settings as well as the irregularity of the terrain, refractivity profile and size of the search space. In each of these settings picked up a point observation in which the value of the electric field served as a metric for comparison. At this point, we determined the optimal values of the parameters by the brute force method and the genetic algorithm optimization. The results showed that for small search spaces virtually no reduction of the computational cost, however for large search spaces, the decrease was very significant and relative errors much smaller than those obtained by the method of brute force. / Esta tese apresenta uma avaliação metodológica para otimizar parâmetros em um modelo de propagação de ondas eletromagnéticas na troposfera. O modelo de propagação é baseado em equações parabólicas resolvidas pelo Divisor de Passos de Fourier. Esse modelo de propagação apresenta boa eficiência em terrenos irregulares e situações em que a refratividade varia com a distância. A busca de parâmetros ótimos em modelos que envolvem ondas eletromagnéticas demanda um grande custo computacional, principalmente em grandes espaços de busca. Com o objetivo de diminuir o custo computacional na determinação dos valores dos parâmetros que maximizem a intensidade de campo em uma determinada posição do observador, foi desenvolvido um aplicativo denominado EP-AG. O aplicativo possui dois módulos principais. O primeiro é o módulo de propagação, que estima o valor do campo elétrico na área de um determinado terreno com irregularidades e com a refratividade variando com a distância. O segundo é o módulo de otimização, que encontra o valor ótimo da altura da antena e da frequência de operação que levam o campo ao valor máximo em determinada posição do terreno. Inicialmente, executou-se apenas o módulo de propagação utilizando diferentes perfis de terrenos e de refratividade. Os resultados apresentados através de contornos e de perfis de campo mostraram a eficiência do modelo. Posteriormente, para avaliar a otimização por algoritmos genéticos, foram utilizadas duas configurações bem diferentes quanto à irregularidade do terreno, perfil de refratividade e tamanho de espaço de busca. Em cada uma dessas configurações, escolheu-se um ponto observação no qual o valor do campo elétrico serviu de métrica para comparação. Nesse ponto, determinou-se os valores ótimos dos parâmetros pelo método da força bruta e pela otimização por algoritmo genético. Os resultados mostraram que, para pequenos espaços de busca, praticamente não houve redução do custo computacional, porém, para grandes espaços de busca, a redução foi muito significativa e com erros relativos bem menores do que os obtidos pelo método da força bruta. / Doutor em Ciências

Magíster en Ciencias de la Ingeniería, Mención Mecánica / El presente trabajo estudia el uso de algoritmos genéticos para automatizar el diseño del sistema de control térmico pasivo de un nanosatélite tipo CubeSat de 3U en una configuración HotCase. Una metodología de tres pasos es propuesta. En el primer paso, las soluciones candidatas se representan por medio un mosaico de dos materiales diferentes distribuidos sobre las caras externas de un satélite tipo CubeSat. Estas soluciones son evaluadas utilizando el método de los elementos finitos (FEM) y clasificadas de acuerdo a su capacidad de cumplir los requerimientos de temperatura considerados para la misión. En un segundo paso se construye un modelo a escala del mejor individuo. Se realiza un ensayo térmico del modelo creado, describiendo el montaje y la electrónica necesaria para obtener la información de emperatura sobre las caras del CubeSat. En un tercer paso la simulación es adaptada utilizando los datos obtenidos en el ensayo térmico con el propósito de validar el proceso de optimización. Para este procedimiento se actualizan los parámetros con los cuales se analiza la solución optimizada ajustándolos a los utilizados en el ensayo experimental. Las diferencias entre los resultados de simulación y los obtenidos a través del ensayo térmico se encuentran en el orden de los 1,45 (K) para las caras que apuntan directamente al sol y 2,4 (K) para las caras que están directamente apuntando a la superficie terrestre. Ambos resultados considerando un error cuadrático medio. También se observó que el diseño optimizado presenta una disminución de 5 (K) comparado con un diseño definido por un usuario que considera los mismos materiales. También se estudia el efecto de la pintura sobre la superficie del CubeSat, donde se observa que el diseño optimizado reduce la temperatura en 8 (K) comparado con un satélite sin pintar (paredes de aluminio expuestas al ambiente).

Tesis para Optar al Grado de Magíster en Finanzas / Debido a su importancia en la actividad económica internacional, la anticipación de la dinámica de los tipos de cambio ha sido un objetivo recurrente en el ámbito financiero durante los últimos tiempos. A pesar de los esfuerzos realizados y constatado en numerosos trabajos empíricos, no se han obtenido claras evidencias de predictibilidad. Según la mayoría de los trabajos empíricos, el modelo matemático que mejor describe el comportamiento de los precios de activos en los mercados financieros y de divisas, es el paseo aleatorio (random walk). Esta especificación establece que la tasa de variación de los precios de estos activos se comportará como una variable aleatoria normal, independiente e idénticamente distribuida (i.i.d.N), es decir, los precios de los activos son generados a partir de cierto tipo de proceso estocástico. En el análisis de los tipos de cambio, uno de los argumentos esgrimidos para la elección de este proceso es que la mejor predicción para el tipo de cambio de mañana, es el tipo de cambio de hoy, lo que indica que la expectativa condicional, dados sus valores pasados, es nula. Si a esto, le agregamos la hipótesis de mercados eficientes (Fama, 1970) que plantea que los mercados reflejan de forma completa y correcta toda la información relevante para la determinación de los precios de los activos y que toda nueva información que surja es de carácter aleatorio, por lo tanto, determina que los variaciones de los precios de los activos también los sean, estaríamos ante un escenario donde existiría nula o muy poca capacidad predictiva. Sin embargo, varios estudios han concluido que existe evidencia significativa de que los precios de los activos financieros no siguen un camino aleatorio, demostrando que los retornos son predecibles en algún grado. Por ejemplo, Lo & MacKinlay (1988), empleando datos de mercados bursátiles desarrollados tales como EE.UU., Europa Occidental y Japón, registraron una correlación serial positiva entre los retornos semanales; Conrad & Kaul (1988, 1989) encontraron evidencia de predictibilidad de los retornos en el corto plazo; DeBondt & Thaler (1985), Fama & French (1988), Poterba & Summers (1988) y Chopra, Lakonishok & Ritter (1992), hallaron una correlación serial negativa en los retornos de los activos individuales y varios portfolios sobre intervalos de tres a diez años, en el largo plazo; Jegadeesh (1990), examinó la predictibilidad de los retornos mensuales sobre activos individuales y encontró una correlación serial negativa de primer orden altamente significativa para rezagos de dos meses y una correlación serial positiva para rezagos mayores; Blume, Easley & O´Hara (1994) presentaron un modelo que sugiere que existe una relación significativa entre los rezagos del volumen transado y los retornos actuales de los activos individuales. Para el mercado de divisas, recientes investigaciones empíricas y teóricas soportan la idea de la existencia de un comportamiento determinista no lineal en la evolución mostrada por los tipos de cambio (Hsieh, 1989; Brooks, 1996). La presencia de estás dinámicas no lineales podría implicar la posibilidad de explotarlas para realizar predicciones más precisas que aquellas otras proporcionadas por modelos lineales estocásticos. En este sentido estudios realizados por Fernández – Rodríguez y Sosvilla – Rivero (1998) proveen evidencias a favor de la predicción no lineal de los tipos de cambio. Los trabajos de Takens (1981) y Casdagli (1989), entre otros, han establecido diversas metodologías para la modelización no lineal de series temporales. En los últimos años se observa una mayor intensidad en el uso de redes neuronales (Kuan and Liu, 1995; Tenti, 1996; Yao et al., 1997; Zang & Hu, 1998; Hu et al., 1999; Yao & Tan, 2000; Walzack, 2001). De forma más reciente se ha empleado programación de algoritmos genéticos para la predicción de tipos de cambio (Alvarez-Díaz y Alvarez, 2002) En este estudio se analiza la aplicación de redes neuronales y algoritmos genéticos para predecir la dinámica de apreciación o depreciación (cambio de signo) del tipo de cambio semanal del nuevo sol peruano y real brasileño respecto al dólar americano. La principal motivación de realizar esta investigación se centra en que las divisas, están tomando cada vez mayor importancia para los inversionistas y traders, que van desde ser una herramienta de diversificación de portfolios, para cubrir riesgos por exposición de otros activos o simplemente para aprovechar oportunidades que brinda este mercado por volatilidad y liquidez. El estudio está estructurado en 6 secciones. Después de esta sección introductoria se presentan los objetivos generales y específicos que se buscan en el presente estudio. En la sección 3, se describen y comentan las políticas monetarias de las economías de Perú y Brasil así como una breve recopilación de las principales teorías económicas que estudian la paridad en los tipos de cambio y regímenes cambiarios. En la sección 4, se detallan la metodología y datos utilizados: muestra de datos, variables o inputs utilizados, explicación de los modelos multivariados, de redes neuronales y de algoritmos genéticos; y la evaluación de la capacidad predictiva y significancia estadística de cada modelo. En la sección 5, se hace un exhaustivo análisis de los resultados de los modelos aplicados. El estudio finaliza con una sección dedicada a las conclusiones

Muitos problemas de otimização em ambientes multiagentes utilizam os algoritmos evolutivos para encontrar as melhores soluções. Uma das abordagens mais utilizadas consiste na aplicação de um algoritmo genético, como alternativa aos métodos tradicionais, para definir as ações dos jogadores em um time de futebol de robôs. Entretanto, conforme relatado na literatura, há inúmeras possibilidades e formas de se aplicar um algoritmo genético no domínio do futebol de robôs. Assim sendo, neste trabalho buscou-se realizar uma análise comparativa dos algoritmos genéticos mono-objetivo e multi-objetivo aplicados no domínio do futebol de robôs. O problema padrão escolhido para realizar essa análise foi de desenvolver uma estratégia de controle autônomo, a fim de capacitar que os robôs tomem decisões sem interferência externa, pois, além de sua solução se encontrar ainda em aberto, o mesmo é também de suma relevância para a área de robótica. / Many optimization problems in multiagent environments adapt evolutionary algorithms to find the best solutions. A widely used approach consists of applying a genetic algorithm as an alternative to traditional methods, in order to define the actions of the players on a soccer team of simulated robots. However, as reported in the literature, there are many possibilities and ways to apply a genetic algorithm in the field of robot soccer. Therefore, this work attempts to make a comparative analysis of mono-objective and multi-objective genetic algorithms applied to control a robot soccer. The standard problem chosen for this analysis was to develop a strategy for autonomous control, in order to enable the robots to make decisions without external interference, because in addition to its solution is still open, it is also of utmost relevance to the area robotics.

Neste trabalho são apresentadas duas importantes áreas de pesquisa voltadas para problemas de otimização: a Programação Matemática e, especialmente, os Algoritmos Genéticos. São classificados grande parte dos métodos clássicos da Programação Matemática, com uma breve apresentação das suas classes de subproblemas, bem como detalhes de alguns métodos. O desenvolvimento da ciência que explica a evolução das espécies é descrito, como uma ponte para a compreensão da técnica dos Algoritmos Genéticos. Apresentam-se as diferenças básicas entre os Métodos Clássicos e os Algoritmos Genéticos, com posterior análise das vantagens e desvantagens entre estas duas classes de ferramentas de otimização. São apresentados os principais parâmetros de influência no funcionamento de um Algoritmo Genético e algumas recomendações quanto às suas configurações. A essência desse trabalho se constitui em alguns exemplos de otimização de estruturas de concreto armado, como o de um trecho de Pilar dimensionado à Flexão Composta Obliqua e um Pórtico Plano de Concreto Armado de Cinco Pavimentos. Finalizando, conclui-se pela tendência promissora dos Algoritmos Genéticos para os próximos anos, o que tornará esta técnica uma das mais importantes e empregadas na resolução de uma vasta gama de aplicações. / This work addresses two important issues of Optimization: Mathematical Programming and Genetic Algorithms. First, classes of optimization problems, that can be handled by the classical methods of Mathematical Programming, are briefly presented. After that, the techniques of Genetic Algorithms are displayed in detail. Such methods are inspired by the laws that rules the evolution of the species. The basic differences between the Mathematical Programming and Genetic Algorithms are deeply discussed. The main parameters that control Genetic Algorithms are described and some recommendations about their values are made.The work is concluded y some optimization examples of reinforced concrete structures, as a column under combined axial load and bi-axial bending and a five floor reinforced concrete plane frame.

A popularização das tecnologias de monitoramento remoto possibilita e cria a necessidade do desenvolvimento de sistemas de calibração mais velozes, capazes de calibrar redes enquanto recebem dados, ou seja, em em tempo real. Este trabalho consistiu na proposição de dois novos métodos de calibração baseados em redes neurais artificiais construtivas, visando a aumentar a velocidade de processamento e a performance dos sistemas de calibração. O primeiro método consistiu em calibrar utilizando somente redes neurais artificiais. Um sistema foi desenvolvido para recorrentemente produzir respostas de modelos hidráulicos baseados no Epanet e transformá-los em padrões de treinamento para as RNA (redes neurais artificiais) construtivas. O segundo método consistiu no desenvolvimento de um sistema de calibração híbrido, utilizando as saídas da RNA do primeiro método para produzir valores para constituir a população inicial de soluções a serem buscadas usando os algoritmos genéticos (AG). Assim, pode-se considerar que o método híbrido proposto foi desenvolvido para produzir soluções a partir de boas aproximações para os valores ótimos. Os métodos propostos foram aplicados a quatro (4) setores de rede da cidade de Araraquara, SP. Os resultados das calibrações foram avaliados através da comparação das simulações e com os respectivos valores observados em campo, considerando critérios recomendados no Reino Unido. O primeiro método proposto mostrou-se pouco eficiente no processo de calibração, sendo útil, entretanto, como a primeira etapa da calibração através do método híbrido. O segundo método superou ligeiramente a performance obtida na qualidade da calibração dos dados de cargas de pressões e vazões comparadas com métodos de calibração clássicos e foi bastante superior no quesito velocidade. / The popularization of remote monitoring technologies allows and creates the need to develop faster calibration systems capable of calibrating networks while receiving data, i.e., in real time. This work consisted in proposing two new calibration methods based on constructive neural networks, aiming to increase the processing speed and performance of calibration systems. The first method was to calibrate using only artificial neural networks. A system was developed to produce responses of hydraulic models based on Epanet and turn them into training patterns for the constructive ANN (artificial neural networks) recurrently. The second method consisted in developing a hybrid calibration system using the outputs of the first method of RNA to produce values for the initial population of solutions to be searched using the genetic algorithms (GA). Thus, it can be considered that the hybrid method was developed to produce solutions from good approximations for the optimal values. The proposed methods were applied to four sectors of the city of Araraquara , SP. The results of the calibrations were evaluated by comparing the simulations and the respective values observed in the field, considering criteria recommended in the UK. The first proposed method proved inefficient in the calibration process, it is useful, however, as the first step of the calibration using the hybrid method. The second method was slightly better in performance obtained in the quality of the calibration data of pressures and flow rates compared with classical methods of calibration and it was quite superior in speed.

Neste trabalho procuramos determinar o controle ótimo para problemas de custo médio a longo prazo (CMLP) de sistemas lineares com saltos markovianos (SLSMs) com observação parcial dos estados da cadeia de Markov, e, para isso, implementamos métodos computacionais heurísticos como algoritmos evolutivos de primeira geração - algoritmo genético (AG) básico - e os algoritmos UMDA(Univariate Marginal Distribution Algorithm) e BOA(Bayesian Optimization Algorithm), de segunda geração. Utilizamos um algoritmo variacional para comparar com os métodos implementados e medir a qualidade de suas soluções. Desenvolvemos uma abordagem de transição de níveis de observação (ATNO), partindo de um problema de observação completa e migrando através de problemas parcialmente observados. Cada um dos métodos mencionados acima foi implementado também no contexto da ATNO. Para realizar uma análise estatística sobre o desempenho dos métodos computacionais, utilizamos um gerador de SLSMs com importantes características da teoria de controle como: estabilidade, estabilizabilidade, observabilidade, controlabilidade e detetabilidade. Por fim, apresentamos alguns resultados sobre o CMLP com controles estabilizantes e resultados parciais a respeito da unicidade de solução / In this work we are interested in the optimal control for the long run average cost (LRAC) problem for linear systems with Markov jump parameters (LSMJP), using heuristic methods like first generation evolutionary algorithms - genetic algorithm (GA) - and second generation algorithms including UMDA (Univariate Marginal Distribution Algorithm) and BOA (Bayesian Optimization Algorithm). We have developed a scheme that employs different problems with intermediate levels of observation of the Markov chain, starting with complete observation and shifting to the partial observation problem. The aforementioned methods have been implemented using this scheme. Moreover, in order to compare the methods, we use an algorithm for generating a number of LSMJP and we present a basic statistical analysis of the results. Finally, we present some results on the LRAC with stabilizing control and some partial results on the uniqueness of the solution

As estruturas de concreto pré-moldado tendem a ser mais moduladas e mais padronizados do que as estruturas de concreto moldadas no local, logo as técnicas de otimização podem produzir mais benefícios econômicos devido à produção em escala. Entre as técnicas de otimização utilizadas em engenharia estrutural, os algoritmos genéticos têm sido reconhecidos como uma forte tendência devido à sua facilidade de implementação e os excelentes resultados obtidos. Este trabalho trata da otimização integrada de pavimentos de edifícios com estruturas de concreto pré-moldado utilizando algoritmos genéticos e minimizando os custos. O principal objetivo é apresentar uma formulação para a otimização do pavimento, baseado em restrições arquitetônicas; restrições estruturais e restrições construtivas. A função-objetivo contemplou não só o consumo de materiais, mas também os aspectos relativos à fabricação, transporte e montagem. Atesta-se a consistência da representação do problema pelo modelo em função dos resultados que foram muito coerentes com a prática dos projetos. Os vários exemplos apresentados mostraram a robustez e a aplicabilidade do modelo e evidenciou-se a possibilidade de sua utilização em um sistema de apoio à tomada de decisão, que sirva como ferramenta de auxílio aos projetistas na concepção estrutural. Foi implementada a rotina dos transgênicos, que melhorou a convergência, e, a dos gêmeos, que aumentou a variabilidade da população. / The precast concrete structures are more modular and standardized than the cast in place concrete structures, therefore optimization techniques can improve economics gain because of series production. Among the optimization techniques in structural engineering design, genetic algorithms have been recognized as a trend. This work aims the floor precast concrete building optimization using GA\'s and minimizing the cost. The main goal of the work is to present a model to optimize the floor taking account of the structural, architectonics and constructive restrictions. The adopted model reached its purpose of the representing the more realist as possible the problem. The cost function considered not only the material consumption but the manufacture, transport and assembled stage. An integrated structural optimization is performed from the structural layout (columns position, directions and spans for beams and hollow cores) through the complete elements detailing (dimensions and reinforcement). The example results evidence the effectiveness of the formulation, they were very consistent with the design practice and they present the system application possibility like a decision support system that helps the engineer in the projects development. It was implemented a transgenic routine to improve the convergence and a twin routine to improve the variability of the population.