A identificação de unia planta exige, pelos padrões de taxionomia vegetal, a análise de folhas, flores e frutos. O projeto TreeVis surge com uma proposta de auxiliar na identificação de espécies vegetais, por meio do uso de métodos biométricos, a partir da análise de alguns atributos de uma folha. A contribuição inicial deste trabalho de mestrado, para o projeto TreeVis, está obtenção de classificadores por meio do uso de assinaturas de contorno, sob o domínio da frequência, possibilitando a composição de diversos tipos de assinaturas e classificadores para uma mesma espécie. Devido à baixa eficiência obtida por métodos de classificação como distância mínima, optou-se pelo uso de redes neurais. Essa abordagem evidenciou a necessidade de solução de dois problemas: o grande número de possibilidades de composição de sinais o que ocasionaria um grande esforço computacional para a obtenção de todas respectivas redes neurais; e o reduzido número das amostras utilizadas no trabalho - o qual comprometeria as etapas de treinamento e teste de uma rede neural. Para a solução desses problemas, foram desenvolvidos dois métodos: o primeiro método identifica e seleciona as assinaturas que apresentam um maior potencial de sucesso em obter um classificador por meio de redes neurais, solucionando o problema e desperdício de esforço computacional; o segundo método possibilita a geração de amostras artificiais de folhas através da combinação dos espectros de frequência do contorno das amostras reais por meio operadores genéticos de cross-over e mutação. Solucionadas as duas questões, foram obtidas diversas redes neurais, através da indicação das assinaturas de melhor potencial e treinadas com amostras artificiais. Do total de 31 classes, 7 foram descartadas da tentativa de obtenção de classificadores por não apresentarem nenhuma assinatura com potencial de classificação - conforme indicação do método desenvolvido. Das 24 espécies restantes, foram obtidos classificadores para 18 espécies (75%) com taxas médias de 85% de acerto. A execução deste trabalho necessitou do desenvolvimento de um arcabouço para a automatização da geração, treinamento e teste das redes neurais. / The vegetable identifieation is done, in vegetal taxonomy standards, by fiower, fruits and leaves analyses. The TreeVis project proposes to identifv vegetal speeiniens by biometric methods using only same leaf features. The contribution of this work for to TreeVis project is the generation of classifiers by the contour signatures, under frequency domain, niaking be able the coniposition of several types of signatures and classifiers for the same speeimen. Because of poor efficiency results from methods like minimal distance, was chosen to use neural networks. This approach showed the need to solve two probleins: the numerous composition possibilities of signatures - that would be need a big computational effort to obtained ali possible neural networks; and the small number of speeimen samples - that would compromise the training and test. of neural networks. To solve these two probleins was developed two methods: The first identify and select the signatures that have a good pattern recognition potential, before of the network will be done, solving the waste unneeded effort problem. The second method proposed produces artificial leaf sliapes by combination of contour spectrum frequency speeiniens of real leaves, using genetic operators like cross-over and mutation. Solved these probleins several networks was obtained by appointed potential signature methods and trained and tested with artificial leaves. From 31 speeiniens class, 07 were discarded because tliey had not signatures with classification potential - indicated by developed method. From 24 classes remaining were obtained classifiers for 18 classes (75%) with médium rates 85% of set riglit. The execution of this work demanded the construction of a framework to automatize the generation, training and test of the neural networks.

O crescente adensamento populacional em grandes centros urbanos vem propiciando crescentes demandas hídricas. Esse fato aliado às limitações das fontes para abastecimento, tanto do ponto de vista quantitativo como qualitativo, impõe que políticas de gerenciamento da água sofram transformações no futuro próximo. Nesse sentido, devem merecer atenção especial as técnicas de reuso, bem como o uso racional e otimizado da água em meio urbano. O presente trabalho enfoca um dos principais aspectos do gerenciamento da qualidade da água para abastecimento, que é a manutenção do residual de cloro no interior da rede conforme a Portaria 518/2004. Trata-se de um problema complexo, uma vez que o cloro decai, ao longo do tempo, e se mistura nos nós da rede, sofrendo mudanças de concentração. Visando à modelagem e simulação do comportamento do cloro residual como uma ferramenta eficiente de gerenciamento dos sistemas de distribuição de água, muitos estudos têm sido realizados e reportados pela literatura assumindo-se que os efeitos do decaimento são representados pelos coeficientes Kbulk e Kwall. O presente trabalho realiza a calibração hidráulica e de qualidade para um setor de distribuição de água real do município de São Carlos - SP - Brasil, considerando o vazamento. Para tanto, calibradores hidráulicos já testados por outros autores foram usados, e um calibrador de qualidade para resolução do problema inverso, que utilizam em conjunto o simulador EPANET 2.0 e os algoritmos genéticos (AGs) como ferramenta de otimização, foram desenvolvidos. Foi evidenciada a importância de se considerar o vazamento na calibração hidráulica e conseqüentemente na calibração de qualidade. Foi desenvolvida também uma metodologia para a calibração dos parâmetros dos AGs através do uso do \"Particle Swarm Optimization\" (PSO). Foram testados ainda diversos modelos de vazamento para determinação de qual modelo seria capaz de representar de maneira mais fidedigna o comportamento hidráulico da rede e os resultados obtidos apontaram os modelos que admitem vazamento por comprimento linear da tubulação como sendo mais adequados. / The rising population density of large urban centers is gradually increasing water supply demands. This together with the paucity of water sources requires that the future water administration policies go through a transformation from both quantitative and qualitative points of view. Thus rational use of available water and water reuse deserve special attention in the urban environment. This study focuses on one these main aspects of water quality management, namely, the maintenance of residual chlorine in the hydraulic network according the respective Directive nº 518/2004. This is a complex problem in view of the fact chlorine decays in time and undergoes mixing at the network nodes, consequently producing changes in its concentration. Numerous studies on modeling and simulation of behavior of residual chlorine, as an efficient water distribution system management tool, have been made and reported in literature. These studies assume that chlorine decay in the network can be represented through Kbulk and Kwall coefficients. This research work conducts hydraulic and water quality calibration of a prototype water distribution sector in the city of São Carlos - SP - Brazil, while taking into account leakages in the network. Hydraulic calibration programs previously tested by others and a water quality calibration program were employed for the solution of the inverse problem for determination of unknown parameters. This problem was solved using hydraulic simulator EPANET 2.0 in conjunction with the genetic algorithms (AGs). These procedures showed the importance of considering network leakages in hydraulic calibration and consequently in the calibration of water quality. A method for the calibration of AG parameters was also developed through the use of \"Particle Swarm Optimization\" (PSO). Various representations for leakage were tested in order to identify the model that best described the hydraulic performance of the network. Thus it was possible to show that the models, which consider leakage per unit length, were the most adequate.

O principal objetivo deste trabalho é contribuir para o desenvolvimento de uma nova técnica de reconstrução numérica do problema de tomografia por impedância elétrica. A abordagem adotada baseia-se na minimização de um funcional de erro convenientemente definido, cujo ponto de mínimo global está relacionado com a imagem do escoamento sensoriado. Nesta formulação, o mau condicionamento se manifesta através de características topológicas dos funcionais de erro (patologia) que prejudicam o desempenho dos métodos de otimização na obtenção do mínimo. Esta abordagem tem vantagens significativas em relação às abordagens tradicionais, normalmente baseadas em hipóteses restritivas e pouco realistas como, por exemplo, considerar o campo de sensoriamento bidimensional e paralelo, além de independente do escoamento. Testes numéricos permitiram realizar estudos preliminares sobre as características topológicas do funcional de erro, necessários para a seleção de métodos de otimização passíveis de serem especializados para a solução do problema tratado neste trabalho. Nestes testes identificou-se a patologia característica do problema tratado: presença de uma região plana (inclinação virtualmente nula) circundando o mínimo global procurado. Dentre os diferentes métodos de otimização considerados, optou-se pelo desenvolvimento de uma estratégia baseada em algoritmos genéticos, devido às suas características serem melhor adaptáveis à patologia do problema em questão. O desempenho do método de otimização desenvolvido foi testado extensivamente em dois problemas básicos: a) posicionar corretamente uma inclusão de forma e contraste conhecidos e b) determinar os valores do contraste em uma sub-região do domínio de sensoriamento, no interior do qual sabe-se que existe uma inclusão. No primeiro caso, os resultados mostraram que, de fato, o algoritmo genético superou a patologia do problema e convergiu para a solução correta. No segundo caso, de dimensionalidade maior, a convergência em um tempo aceitável só pode ser alcançada com a introdução de informações à priori, seja na forma de restrições sobre o espaço de busca, seja na forma de penalidades aplicadas ao funcional de erro. / The main objective of this work is to contribute to the development of a new two-phase flow tomographic reconstruction method suited for electrical impedance tomography. The adopted approach consists in minimizing an error functional, defined so that is global minimum is related with the sensed flow image. In this formulation, the ill conditioning appears through topological features of the error functionals (pathologies) which compromises the performance of the optimization algorithms employed to determine the minimum. This approach has several important advantages over the classical ones, generally based on restrictive and unrealistic hypothesis such as the sensing field being two-dimensional, parallel and independent of the flow. Numerical simulations permitted to conduct preliminary studies about the topological features of the error functional, necessary to select possible optimization methods to be specialized to reach the solution of the problem treated in this work. The characteristic pathology of the problem was identified in these tests: the presence of a flat region (virtually null inclination) around the sought global minimum. Among the different considered methods, genetic algorithms were adopted because of their characteristics of being best adaptive to the pathologies of the current problem. The performance of the developed optimization method was tested through extensive numerical tests in two basic problems: a) to correctly place aninclusion with known shape and contrast and b) to determine the values of the contrast inside a sub-region of the sensed domain, which is known that contains the inclusion. In the first case, results show that the genetic algorithm overcame the pathologies of the problem and converged to the correct solution. In the second case, with higher dimensionality, convergence was achieved in an acceptable time only after the introduction of a priori information, either in the form of restrictions on the search space or in the form of penalties applied to the error functional.

A receita operacional de uma empresa de geração predominantemente hidrelétrica é composta de duas parcelas: a comercialização de seus contratos de energia e a liquidação na Câmara de Comercialização de Energia (CCEE). A parcela de receita de contratos é previsível, mas a receita proveniente da liquidação da CCEE é de difícil mensuração porque depende das alocações do Mecanismo de Realocação de Energia (MRE) e do Preço de Liquidação das Diferenças (PLD). O trabalho apresenta os conceitos gerais dos componentes que influenciam a receita do mercado de curto prazo e um modelo para sazonalização da energia assegurada que é um dos fatores determinantes para a alocação de MRE e para a liquidação das diferenças. O modelo foi detalhado e implementado em uma ferramenta computacional utilizando Algorítmos Genéticos para a minimização da perda esperada e do risco com a sazonalização. / The operating revenue of power generation companies has two different components: revenues arising from power purchase agreements and from spot market, managed by the Câmara de Comercialização de Energia - CCEE The income of contracts is predictable, but there are a lot of difficulties to do prognosis with the spot market revenue component, because it depends on both the Energy Reallocation Mechanism (MRE) and the spot price (PLD). This text presents the influences of some components in spot market incomes and a model to alocate the assured energy along the year since this is the main factor influencing the MRE and the spot market revenues. The model was formulated and implemented in a computational tool using Genetic Algorithms (AG) to minimize the expected losses and the sazonal risk.

A avaliação do estado das estruturas é um tema de pesquisa muito importante para diversos campos da engenharia e, por isso, estão sendo desenvolvidas metodologias que permitem detectar dano em uma estrutura. O presente trabalho tem como objetivo verificar a aplicabilidade dos algoritmos genéticos (AG) na detecção de dano a partir das mudanças ocorridas, entre as condições com e sem dano, dos parâmetros dinâmicos da estrutura. Três tipos de AGs (binário, real e redundante implícita) são implementados com a finalidade de comparação do desempenho. Os parâmetros dinâmicos da estrutura, sadia e danificada, são determinados a partir do modelo de elementos finitos da estrutura. Medições incompletas e ruidosas foram consideradas visando simular as características da informação obtida por meio de um ensaio dinâmico real. Os AGs implementados são aplicados em estruturas de tipo viga, treliça e pórtico sob diferentes cenários de dano. Resultados mostram o bom desempenho dos AGs para detectar dano em uma estrutura. / The assessment of structural health is an important research topic in many engineering fields and, for that reason, damage detection methodologies are being developed. The goal of this dissertation is to verify the applicability of genetic algorithms (GAs) for detecting damage using dynamic parameters changes between undamaged and damaged condition of the structure. Three different GAs are implemented in order to compare the performance of the algorithms. Undamaged and damaged dynamic parameters are computed using the finite element model of the structure. Incomplete and noisy measurements are considered with the objective of simulating the real condition of the information in a real dynamic test. GAs are applied in some different structures: beam, truss and frame. The results indicate the good performance of the GAs for detecting damage in a structure.

Sistemas de recuperação de imagens por conteúdo (Content-based image retrieval { CBIR) e de classificação dependem fortemente de vetores de características que são extraídos das imagens considerando critérios visuais específicos. É comum que o tamanho dos vetores de características seja da ordem de centenas de elementos. Conforme se aumenta o tamanho (dimensionalidade) do vetor de características, também se aumentam os graus de irrelevâncias e redundâncias, levando ao problema da \"maldição da dimensionalidade\". Desse modo, a seleção das características relevantes é um passo primordial para o bom funcionamento de sistemas CBIR e de classificação. Nesta tese são apresentados novos métodos de seleção de características baseados em algoritmos genéticos (do inglês genetic algorithms - GA), visando o aprimoramento de consultas por similaridade e modelos de classificação. A família Fc (\"Fitness coach\") de funções de avaliação proposta vale-se de funções de avaliação de ranking, para desenvolver uma nova abordagem de seleção de características baseada em GA que visa aprimorar a acurácia de sistemas CBIR. A habilidade de busca de GA considerando os critérios de avaliação propostos (família Fc) trouxe uma melhora de precisão de consultas por similaridade de até 22% quando comparado com métodos wrapper tradicionais para seleção de características baseados em decision-trees (C4.5), naive bayes, support vector machine, 1-nearest neighbor e mineração de regras de associação. Outras contribuições desta tese são dois métodos de seleção de características baseados em filtragem, com aplicações em classificação de imagens, que utilizam o cálculo supervisionado da estatística de silhueta simplificada como função de avaliação: o silhouette-based greedy search (SiGS) e o silhouette-based genetic algorithm search (SiGAS). Os métodos propostos superaram os métodos concorrentes na literatura (CFS, FCBF, ReliefF, entre outros). É importante também ressaltar que o ganho em acurácia obtido pela família Fc, e pelos métodos SiGS e SiGAS propostos proporcionam também um decréscimo significativo no tamanho do vetor de características, de até 90% / Content-based image retrieval (CBIR) and classification systems rely on feature vectors extracted from images considering specific visual criteria. It is common that the size of a feature vector is of the order of hundreds of elements. When the size (dimensionality) of the feature vector is increased, a higher degree of redundancy and irrelevancy can be observed, leading to the \"curse of dimensionality\" problem. Thus, the selection of relevant features is a key aspect in a CBIR or classification system. This thesis presents new methods based on genetic algorithms (GA) to perform feature selection. The Fc (\"Fitness coach\") family of fitness functions proposed takes advantage of single valued ranking evaluation functions, in order to develop a new method of genetic feature selection tailored to improve the accuracy of CBIR systems. The ability of the genetic algorithms to boost feature selection by employing evaluation criteria (fitness functions) improves up to 22% the precision of the query answers in the analyzed databases when compared to traditional wrapper feature selection methods based on decision-tree (C4.5), naive bayes, support vector machine, 1-nearest neighbor and association rule mining. Other contributions of this thesis are two filter-based feature selection algorithms for classification purposes, which calculate the simplified silhouette statistic as evaluation function: the silhouette-based greedy search (SiGS) and the silhouette-based genetic algorithm search (SiGAS). The proposed algorithms overcome the state-of-the-art ones (CFS, FCBF and ReliefF, among others). It is important to stress that the gain in accuracy of the proposed methods family Fc, SiGS and SIGAS is allied to a significant decrease in the feature vector size, what can reach up to 90%

O objetivo desta tese foi desenvolver um procedimento para projeto de arranjo físico modular. O procedimento usa um algoritmo genético de agrupamento para gerar módulos de arranjo físico em manufatura. Um módulo é um grupo de máquinas com um fluxo característico. O algoritmo genético de agrupamento (AGA) permite ao usuário especificar a priori o número desejado de módulos (problema de K-agrupamentos), e também trabalhar de forma que o número e formação dos módulos seja uma otimização do problema (problema de agrupamento automático). Uma característica importante do AGA é sua flexibilidade, pois fornece possibilidade ao usuário de dirigir seu raciocínio através da escolha de diferentes codificações do cromossomo, de funções de aptidão para avaliar a qualidade da solução, de medidas de similaridade para comparação de seqüências de operações e de métodos de geração da nova população. Para tal foram desenvolvidos três operadores de cruzamento e quatro operadores de mutação. Os experimentos permitiram avaliar o comportamento do AGA com diferentes operadores e configurações de parâmetros, através do número de vezes em que a melhor solução foi encontrada. Os módulos de arranjo físico gerados pelo AGA e o arranjo físico final da fábrica foram comparados aqueles da principal referência encontrada na bibliografia em projeto de arranjo físico modular. No arranjo físico final da fábrica, elaborado a partir das soluções do AGA, houve importante redução da distância total percorrida pelo conjunto de peças, demonstrando a eficácia do algoritmo genético de agrupamento. Dessa forma, os resultados apontaram o algoritmo genético de agrupamento como uma alternativa à geração de módulos de arranjo físico em projeto de arranjo físico modular. / The objective of this thesis was the development of a procedure to the design of modular facility layouts. The procedure uses a clustering genetic algorithm to generate layout modules. A module is a group of machines with a specific patterned flow. The clustering genetic algorithm (CGA) allows the specification of the desired number of modules (K-grouping problem) and also the optimization of the number of modules (automatic clustering problem). The genetic algorithm is very flexible and the user can guide his reasoning. It supplies different options of chromosome encoding, generation of the initial population, fitness function to evaluate the solution quality, different similarity measures for comparison of operation sequences and methods for generation of the new population. Three crossover operators and four mutation operators have been developed. The experiments have allowed evaluating the behavior of the CGA with different operators and parameters configurations, through the number of times in which the best solution was found. The layout modules generated by the CGA and the block layout were compared with the main reference which was found in literature in the design of modular facility layouts. In the block layout elaborated from the solutions of the CGA there was an important reduction of the total distance traveled by the set of parts, demonstrating the effectiveness of the clustering genetic algorithm. The results indicated that the clustering genetic algorithm is an alternative for generation of layout modules in the design of modular facility layouts.

Os problemas de gerenciamento da qualidade da água envolvem diversas aspirações dos usuários envolvidos, quer sejam eles os que usam o recurso hídrico para diluição de seus efluentes ou para seu consumo. Portanto, é raro que os modelos matemáticos usados para auxílio nas tomadas de decisões sejam expressos em termos de um único objetivo, como a maximização da eficiência econômica. Para o aproveitamento de um determinado sistema hídrico, deve ser considerada a distribuição eqüitativa, o uso racional, a maximização da eficiência econômica, a minimização dos impactos ambientais, entre outros. Neste contexto, três modelos de otimização multiobjetivo foram propostos e foram considerados a maximização da carga lançada pelas fontes poluidoras, a melhora qualitativa da água, e a minimização da magnitude das violações dos padrões de qualidade da água. A principal contribuição deste trabalho está na incorporação de uma restrição ao modelo de otimização multiobjetivo. A restrição proposta representa um índice que tem o intuito de distribuir eqüitativamente a eficiência do tratamento necessária entre as fontes de poluição. Sem a consideração de uma medida de eqüidade, a tentativa de maximizar a quantidade de efluentes lançados resultaria numa alocação de grandes quantidades de efluentes passíveis de serem lançados pelos usuários localizados mais a montante do rio, enquanto que os usuários à jusante deveriam tratar seus efluentes com um nível máximo de eficiência. O método utilizado para solucionar o problema foi o non-dominated sorting genetic algorithm e este estudo teve sua aplicação na bacia do rio Atibaia, SP. As soluções apresentadas pela otimização demonstram e comprovam os conflitos existentes e a competição entre os critérios considerados. O algoritmo genético demonstrou ser uma técnica efetiva para solucionar problemas de otimização multiobjetivo em aplicações de gerenciamento da qualidade da água, identificando as variáveis de decisão e a frente Pareto. / Problems of water quality management involve many aspirations of the users engaged, those that use water for wastewater dilution or for their consumption. Therefore, it is uncommon that decision-making mathematical models used are expressed in terms of a single objective, like the maximization of economic efficiency. Using a particular water system, one should consider the equitable distribution, the rational use, the maximization of economic efficiency, the minimization of environmental impacts, among others parameters. In this context, three models of multiobjective optimization were proposed and considered to maximize the wastewater discharge by point sources, the qualitative improvement of the water, minimizing the magnitude of the violations of water quality standards. The main contribution of this work was the incorporation of a restriction on the multiobjective optimization model. The proposed restriction is an index that intends to distribute equitably the efficiency of treatment needed between pollution sources. Without considering equity measure, the attempt to maximize waste discharge would result in an allocation of large quantities of waste to the upstream users, while the downstream dischargers would be required to treat their effluents at levels of maximum possible efficiency. The method used to solve the problem was the non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA) and the case study was implemented in the Atibaia river basin, SP. The solutions presented by the optimization show and prove the existing conflicts and competition among the criteria considered. The genetic algorithm has been shown to be an effective technique for solving problems of multiobjective optimization in applications of water quality management, identifying the decision variables in Pareto front.

O presente trabalho tem por objetivo o estudo da otimização multiobjetivo aplicada ao projeto de perfis aerodinâmicos em regime transônico, analisando comparativamente diferentes formas de definir as funções objetivo. A otimização é efetuada pelo algoritmo genético NSGA-II. Os resultados são avaliados utilizando métricas de diversidade da população e otimalidade das soluções, das quais duas são propostas. As funções objetivo são constituidas de diferentes parametrizações da geometria e diferentes técnicas de simulação numérica. A parametrização da geometria é feita utilizando a paramentrização Parsec ou a parametrização baseada em pontos de controle. A discretização do domínio espacial é feita utilizando malha estruturada conformada ao perfil e suavização por EDP elíptica. As duas técnicas de volumes finitos com diferentes modelos para o cálculo do fluxo na face do volume implementadas foram o método de Jameson (esquema centrado) e o método de Roe (esquema upwind). As comparações feitas são as seguintes: utilização de modelo viscoso e invíscido, com o uso do código Mses com a parametrização por ponto de controle; a utilização da parametrização por ponto de controle e parametrização Parsec usando o método de Jameson; e a comparação entre o método centrado e o upwind, utilizando a parametrização Parsec. Conclui-se dos resultados obtidos que a utilização da parametrização por pontos de controle é melhor. Entretanto, ainda é necessária a utilização de uma parametrização que garanta maior suavidade ou a imposição de restrições sobre a suavidade da solução. A utilização do modelo viscoso torna os resultados da otimização melhores do ponto de vista da otimalidade. Na utilização de modelos de correção viscosa, como no caso do Mses, é necessária a utilização de métodos invíscidos que forneçam resultados com maior representatividade física / The objective of present study is analyze the multi-objective optimization applied to transonic airfoils project comparing different ways to define the objective functions. The optimization is evaluated by the genetic algorithm NSGA-II. The results is analyzed using metrics of diversity and optimality for multi-objective problems, which two are proposed. The objective functions are defined by different parametrizations of geometry and different techniques of numerical simulation. The geometry parametrization was made by two distinct forms: using Parsec parametrization; and the control points based parametrization. The space domain discretization was made using structured body-fitted mesh with elliptical PDE smooth. A finite volume code with two different techniques for calculations of flux interface had been implemented: the Jamesons method (centered); and the Roes method ( it upwind). For viscous model usage analysis was used the Mses code that has implemented a finite volumes technique with viscous model correction. The following comparisons has been made: viscous and inviscid model using the Mses code with the control points parametrization; the control points and Parsec parametrizations using the Jamesons method; and the comparison among the centered method and upwind using the parametrization Parsec. From the results, it is concluded that the used of control points parametrization is interesting. Although, is still needed the used of a parametrization that guarantees a better smoothness or the imposes of a geometrical or property distribution restriction. The uses of viscous model gives better optimizations results in optimality requirement. It is needed the uses of inviscid method that forces better physical representation when using viscous correction model

O objetivo deste trabalho é propor um procedimento híbrido para a solução do problema de formação de células de manufatura com réplicas de máquinas. Constrói-se um modelo matemático de otimização multiobjetivo cujos valores das funções-objetivo são obtidos por meio da execução de um modelo de simulação de eventos discretos, o qual representa um sistema de manufatura celular. Em seguida, geram-se soluções eficientes segundo o conceito de otimalidade de Pareto através de um processo de busca por valores ótimos executado por um algoritmo genético. Três funções-objetivo conflitantes são consideradas: inventário em processo, movimentação intercelular e investimento total em máquinas. Um algoritmo de análise de agrupamento é utilizado para a redução do conjunto final de soluções. A eficácia do procedimento é avaliada mediante a aplicação a dois casos da literatura. Os resultados obtidos são analisados e comentados. Conclui-se, por fim, que o procedimento é capaz de gerar um conjunto de configurações sub-ótimas equivalentes para as células de manufatura, representando aproximadamente os trade-offs entre as três funções-objetivo. / The purpose of this work is to propose a hybrid procedure for solving the manufacturing cell formation problem. A multiobjective optimization model is built whose objective function values are realized by running a discrete-event simulation model, which represents a cellular manufacturing system. Thereafter, efficient solutions are generated following the Pareto optimality concept through a search for optimum values carried out by a genetic algorithm. Three conflicting objective functions are considered, namely, work-in-process, intercell moves and total machine investment. A clustering algorithm is applied to the final solution set so as to reduce it. The procedure efficacy is evaluated via its application to two cases from the literature. The obtained results are analyzed and commented. Finally, it is concluded that the procedure is capable of generating a set of equivalent sub-optimal manufacturing cell configurations, representing approximately the trade-offs betvveen the objective functions adopted.