Esta dissertação de mestrado aborda a Composição de Web services baseada em atributos de Qualidade de Serviço (CWSbQ). Foi selecionado o domínio de sistemas de e-commerce, por se tratar de uma área em franca expansão, tanto no cenário nacional como internacional. Além disso, os sistemas de e-commerce podem se beneficiar da CWSbQ devido à sua interoperabilidade e atendimento aos requisitos de qualidade de serviço de seus clientes. Foram implementados dez algoritmos para resolver esse problema, usando várias técnicas diferentes, sendo elas: busca aleatória, busca exaustiva, busca heurística, busca meta-heurística e um algoritmo híbrido. Foram realizados experimentos de avaliação de desempenho, considerando tamanhos de espaço de busca diferentes e dois deadlines estabelecidos. As principais contribuições deste trabalho foram o desenvolvimento de três novos algoritmos: Heurística Gulosa (HG), Heurística Gulosa 2 (HG2) e Algoritmo Genético Duplamente Híbrido (AGDH); o uso de planejamento de experimentos e avaliação de desempenho para aperfeiçoar Algoritmos Genéticos (AGs) usados no problema de CWSbQ; e o estudo de adequação dos algoritmos de CWSbQ para diferentes situações / This MSc dissertation addresses the QoS-aware Web services composition (QWSC) problem. The field of e-commerce systems was selected because it comprises an area in wide expansion, both in national and international scenarios. Furthermore, e-commerce systems can benefit from QWSC due to its interoperability and compliance to the requirements of quality of service of the customers. Ten algorithms were implemented to solve this problem by using several different techniques, namely: random search, exhaustive search, heuristic search, meta-heuristic and a hybrid algorithm. Performance evaluation was made considering different search space sizes for two different established deadlines. The main contributions of this work were the development of three new algorithms: Greedy Heuristic (GH), Greedy Heuristic 2 (GH2) and Doubly Hybrid Genetic Algorithm (DHGA); the use of planning of experiments and performance evaluation to improve the genetic algorithms (GAs) used in QWSC problem; and a suitability study of QWSC algorithms for different situations

Esta dissertação apresenta uma metodologia baseada em Algoritmos Genéticos e Teoria dos Conjuntos Fuzzy que determina o número ótimo de medidores de Qualidade de Energia, bem como os pontos onde os mesmos devem ser instalados para monitorar Afundamentos e Elevações de Tensão em redes de transmissão de energia elétrica. A metodologia desenvolvida representa uma ferramenta para diversas áreas de uma empresa de energia elétrica, porque ela indica a melhor maneira para se alocar medidores de Qualidade de Energia, considerando as restrições econômicas a que as empresas estão sujeitas. Além disto, a metodologia também determina a melhor configuração para um sistema de medição para um sistema de potência, quando há barras que devem ser monitoradas e/ou o número de medidores disponíveis é menor que o mínimo necessário para atingir a completa Observabilidade. O trabalho desenvolvido também representa uma importante aplicação dos Algoritmos Genéticos em conjunto com a Teoria dos Conjuntos Fuzzy. Ele define aspectos a serem considerados no problema de monitoração de Qualidade de Energia Elétrica e sugere rapidamente a melhor forma de atender diferentes objetivos e restrições operacionais. A fim de validar o modelo proposto, nesta dissertação, três redes elétricas são avaliadas para determinar o número mínimo de medidores de Qualidade de Energia, bem como a localização onde esses equipamentos deveriam ser instalados. Os níveis de Redundância e de Observabilidade são apresentados, bem como as formulações usadas para atingir os resultados apresentados. / This dissertation presents a methodology based on Genetic Algorithms and Fuzzy Mathematical Programming to determine the optimum number of power quality monitors and the locations they should be installed to measure Voltage Sags and Swells in transmission power networks. The methodology developed represents a tool for planning power networks, because it indicates the best way to allocate the power quality monitors, considering economical constraints. Similar to this, the methodology also determines the best configuration for a monitoring system when there are important busses to monitor and the number of monitors available is lower than the minimal needed to accomplish completely Observability. The work presented here also represents an important Genetic Algorithms application. With fuzzy mathematical programming it easily allows the definition of aspects to be considered in the monitoring problem and quickly suggests the best way to attend different objectives and operational restrictions. In order to validate the developed model proposed in this dissertation three electric power networks are assessed to determine the minimum number of power quality monitors as well as the locations where these devices should be installed. The levels of Redundancy and Observability are presented as well as the formulations used to achieve the results.

Praticamente todas as grandes instituições brasileiras que trabalham com concessão de crédito utilizam-se de modelos para avaliar o risco de inadimplência dos potenciais contratantes de produtos de crédito. Qualquer avanço nas técnicas, que resulte no aumento da precisão de um modelo de previsão, acarreta ganhos financeiros para a instituição. Neste trabalho são apresentados, em um primeiro momento, conceitos de crédito e risco. Posteriormente, a partir de uma amostra de dados, fornecida por uma grande instituição financeira brasileira, estão desenvolvidos três modelos, aplicando-se três técnicas para a classificação de clientes: Regressão Logística, Redes Neurais e Algoritmos Genéticos. Em uma etapa final, são avaliadas e comparadas a qualidade e performance dos modelos desenvolvidos, onde é apontado qual o modelo que melhor se ajusta aos dados. Os resultados obtidos pelos modelos de regressão logística e rede neural são satisfatórios e bastante próximos, sendo o primeiro ligeiramente superior. O modelo embasado por algoritmos genéticos apresenta também bons resultados embora num patamar inferior aos dois já citados. Este trabalho ilustra os procedimentos a serem adotados por uma empresa para identificar o melhor modelo de concessão de crédito que tenha boa aderência aos seus dados. A adoção do melhor modelo detectado permite o direcionamento da estratégia da instituição, podendo aumentar a eficiência do seu negócio. / Most of the large Brazilian institutions which work with credit concession use credit models to evaluate the risk of consumer loans. Any improvement in techniques that results in the precision increase of a prediction model, will provide financial gains to the institution. The first phase of this study introduces concepts of credit and risk. Subsequently, with a sample set of applicants from a large Brazilian financial institution, three credit scoring models are built applying three different techniques: Logistic Regression, Neural Networks and Genetic Algorithms. Finally, the quality and the performance of these models are evaluated and compared, and the best one is identified. The results obtained by the logistic regression model and neural network model are good and very similar, but the first one is slightly better. The results obtained with the genetic algorithm model are also good, but a little bit inferior. This study shows proceedings to be adopted by a financial institution in order to identify the best credit model to evaluate the risk of consumer loans. The use of the proper model will help the definition of an adequate business strategy and increase profits.

El presente documento describe un proyecto de fin de carrera en Ciencias de la Computación. Este proyecto intenta dar solución al problema de generación de horarios del personal de un hospital, para ser más exactos del servicio de Cirugía y Radioterapia de un hospital del estado. La solución se construye con el uso de un algoritmo genético. Se ha tomado como caso de estudio el servicio de un hospital del país, el cual se visitó en repetidas ocasiones para el respectivo levantamiento de información y adaptación de un algoritmo que cumpla con sus restricciones y requerimientos. Para facilitar la búsqueda de esta solución se aplicará los operadores de casamiento y mutación, especialmente pensados para la estructura del cromosoma o individuo. La calidad de las soluciones generadas por el algoritmo se medirá en base a la cantidad de preferencias cumplidas (condiciones débiles, dado que las restricciones y requerimientos son condiciones obligatorias que se cumplen en cada solución. Para determinar los valores de los parámetros del algoritmo se realizaron varias corridas con diferentes combinaciones de valores y se eligió la que optimizaba la función objetivo de la solución. Se estima que la duración del proyecto será de un año. / Tesis

Submitted by Hellen Luz (hellencrisluz@gmail.com) on 2017-10-05T14:39:32Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_AnaliseOtimizacaoCoberturas.pdf: 10509844 bytes, checksum: 2d526d31d9108312b31b17e91dfff2d8 (MD5) / Rejected by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br), reason: on 2017-10-10T17:05:13Z (GMT) / Submitted by Hellen Luz (hellencrisluz@gmail.com) on 2017-10-16T15:36:31Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_AnaliseOtimizacaoCoberturas.pdf: 10509844 bytes, checksum: 2d526d31d9108312b31b17e91dfff2d8 (MD5) / Approved for entry into archive by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2017-11-14T14:24:11Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_AnaliseOtimizacaoCoberturas.pdf: 10509844 bytes, checksum: 2d526d31d9108312b31b17e91dfff2d8 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-11-14T14:24:11Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_AnaliseOtimizacaoCoberturas.pdf: 10509844 bytes, checksum: 2d526d31d9108312b31b17e91dfff2d8 (MD5) Previous issue date: 2012-06-29 / CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Neste trabalho, foram analisadas e otimizadas coberturas de invisibilidade estratificadas em camadas esféricas concêntricas constituídas por materiais dielétricos homogêneos e isotrópicos, em que tanto a seção reta de espalhamento total quanto o número de camadas foram minimizados. Também foram realizadas otimizações para aumentar a faixa de frequências na qual h´a invisibilidade, para isso, efeitos dispersivos foram levados em conta. Foram obtidas coberturas discretizadas (obtidas a partir de coberturas anisotrópicas) com reduções significativas (maiores do que 20 dB) da seção reta radar com relação ao espalhador sem cobertura em todas as direções de espalhamento, quando apenas 20 camadas foram utilizadas. Valores de redução equivalentes foram obtidos na literatura com no mínimo 80 camadas. Esses resultados foram obtidos em microondas. Nós obtivemos uma redução, com relação a esfera sem cobertura, de 32 dB na seção reta de espalhamento total para uma cobertura estratificada (não obtida a partir de camadas anisotrópicas) em apenas 13 camadas. Esses resultados foram obtidos em microondas. Nós otimizamos coberturas de invisibilidade dispersivas que apresentaram uma faixa de largura 5,4 vezes maior do que a que seria obtida sem considerar os efeitos dispersivos, na faixa de microondas. Foram projetadas coberturas de invisibilidade que funcionam em frequências ópticas, para uma faixa de frequências. / In this work, we analyze and optimize invisibility cloaks stratified in concentric spherical homogeneous and isotropic layers, in which both the total scattering cross section and the number of layers have been minimized. In order to increase the range of frequencies in which there is invisibility, dispersive effects are taken into account. In microwaves, We obtained discretized invisibility cloaks (obtained from anisotropic cloaks) with significant reductions (greater than 20 dB) of the total scattering cross section, for only 20 layers (which is achieved in the literature with at least 80 layers). We obtained a reduction of 32 dB in the total scattering cross section for a cloak stratified in only 13 layers. This result was obtained in microwaves. In microwaves, we optimized dispersive invisibility cloaks which present a bandwidth 5.4 times larger than would be obtained by a optimized cloak without dispersive effects. Cloaks are designed to operate in optical frequencies, for a wide range of frequencies.

Submitted by CARLA MARIA GOULART DE MORAES (carlagm) on 2015-04-01T18:43:13Z No. of bitstreams: 1 CristianoGalafassi.pdf: 2977122 bytes, checksum: 5d851dbaf2aea5f9599c6ce44fa55ba0 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-04-01T18:43:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 CristianoGalafassi.pdf: 2977122 bytes, checksum: 5d851dbaf2aea5f9599c6ce44fa55ba0 (MD5) Previous issue date: 2011 / CNPQ – Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Este trabalho aborda o Problema de Roteamento de Veículos Capacitado com Janelas de Tempo, onde devem ser atendidas as restrições de capacidade do veículo e as janelas de tempo de atendimento do cliente. Para resolver tal problema serão utilizadas as metaheurísticas Busca Tabu e Algoritmos Genéticos, além do desenvolvimento de um Algoritmo Híbrido baseado nas duas metaheurísticas. Busca-se contribuir com o desenvolvimento de um Algoritmo Híbrido focado no Problema de Roteamento de Veículos que utilize o poder de intensificação da Busca Tabu e o poder de diversificação do Algoritmo Genético, objetivando a obtenção de soluções de boa qualidade sem comprometer o tempo computacional. Nos experimentos, no que tange a Busca Tabu, analisa-se o processo de busca da através da variação do tamanho da Lista Tabu e do número máximo de iterações sem melhora do valor da função objetivo, como critério de parada, aplicados a uma política de intensificação. Para o Algoritmo Genético, é analisada a influência e o comportamento da busca com base em três operadores de cruzamento aplicados a duas políticas de elitismo. Ainda assim, para o Algoritmo Híbrido, analisa-se o impacto do tamanho da Lista Tabu e das taxas de Mutação e Cruzamento. Por fim, os resultados obtidos são comparados com os melhores métodos heurísticos encontrados na literatura e com métodos exatos, onde o Algoritmo Híbrido mostra-se robusto, obtendo soluções ótimas para diversas instancias de problemas. / This paper approaches the Capacitated Vehicle Routing Problem with Time Windows, which must obey the restrictions on vehicle capacity and time windows for customer service. To solve this problem will be used two metaheuristics, Tabu Search and Genetic Algorithms, and are developed an hybrid algorithm based on this two metaheuristics. The aim is to contribute with the development of a Hybrid Algorithm focused on Vehicle Routing Problem that uses the Tabu Search intensification power and the Genetic Algorithms diversification power, in order to obtain good quality solutions without compromising the computational time. In the experiments, with respect to Tabu Search, we analyze the search process by varying the size of the Tabu List and the maximum number of iterations without improvement in objective function value, such as stopping criterion, applied to an intensification policy. For the genetic algorithm are analyzed the influence and the search behavior on the basis of three crossover operators, applied to two elitism policies. Still, for the hybrid algorithm, we analyze the impact of the Tabu List size and rates of mutation and crossover. Finally, the results are compared with the best heuristics in the literature and with exact methods, where the Hybrid Algorithm shows robust, getting several optimal solutions.

Submitted by Maicon Juliano Schmidt (maicons) on 2015-07-15T14:25:14Z No. of bitstreams: 1 João Olegário de Oliveira de Souza.pdf: 4255697 bytes, checksum: 53d282b67d9c0e2f0b8d76e886a38a6f (MD5) / Made available in DSpace on 2015-07-15T14:25:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 João Olegário de Oliveira de Souza.pdf: 4255697 bytes, checksum: 53d282b67d9c0e2f0b8d76e886a38a6f (MD5) Previous issue date: 2013-01-31 / Nenhuma / Os controladores do tipo Proporcional, Integral e Derivativo, comumente denominados de PID, são largamente utilizados no controle de processos industriais, tanto em sistemas monovariáveis quanto em sistemas multivariáveis. Hoje, cerca de 95% dos controladores utilizam este tipo de estrutura na indústria. O grande problema é que grande parte deles estão mal sintonizados, comprometendo em muitos casos o desempenho de malhas industriais. Neste trabalho é apresentada uma revisão geral sobre os algoritmos inspirados na natureza, Simulated Annealing e Algoritmos Genéticos (fundamentos, características, parâmetros, operadores) e sua aplicação ao problema da sintonia de controladores PID monovariáveis e multivariáveis. É estabelecida, através de estudo de casos, uma análise comparativa entre estas sintonizações com metaheurísticas e os métodos consagrados na literatura em aplicações industriais convencionais, utilizando como função de avaliação o índice Integral do Erro Absoluto ponderado pelo Tempo (ITAE). O trabalho também propõe o estudo de controladores PID através de Algoritmos Genéticos Multiobjetivos, que satisfaçam dois critérios de desempenho: overshoot e o índice de desempenho Integral do Erro Quadrático ponderado pelo Tempo (ITSE). Conforme demonstrado pelos resultados obtidos, pode-se afirmar que a metaheurística Algoritmos Genéticos é um método eficiente e confiável para a otimização de problemas de sintonia de controladores PID. / The Proportional, Integral and Derivative controllers, commonly called PID controllers, are widely used in industrial process control, in both SISO and multivariable systems. Today about 95% of controllers use this type of structure in the industry. The big problem is that most of them are poorly tuned, in many cases compromising the performance of industrial loops. This work presents a general review on nature-inspired algorithms, Simulated Annealing and Genetic Algorithms (basement, characteristics, parameters, operators) and its application in the problem of tuning PID controllers in both single variable and multivariable systems. There will be through case studies, a comparative analysis of these metaheuristics with established methods in the literature in conventional industrial applications using as evaluation function the Integral of time multiplied by the Absolute Error (ITAE) index. The work also proposes the study of PID controllers using multiobjective genetic algorithms which meet two performance criteria: overshoot and the Integral Time Square Error (ITSE) index. The results obtained confirm that Genetic Algorithms are an effective and reliable method to optimize complex problems.

O rápido crescimento das cidades brasileiras, não acompanhado de um planejamento prévio de sua expansão (incluindo o uso e a ocupação do solo), vem acarretando transtornos à comunidade no que se refere aos deslocamentos, visto que estes se tornam cada vez maiores. Devido a isso, torna-se necessário um conhecimento das demarcações das áreas do município, dos tipos de serviços atualmente prestados à comunidade em cada área e dos usuários destes serviços, não só em termos quantitativos, mas principalmente no que diz respeito à sua distribuição no espaço. Mais ainda, o conhecimento da evolução da demanda no tempo e a sua localização espacial permitem a avaliação de inúmeros cenários de gestão da demanda e da oferta, possibilitando, por exemplo, prever em qual região haverá um crescimento maior da primeira. Outros aspectos que devem ser avaliados são a origem, o destino e o volume de deslocamentos que ocorrem em um determinado conjunto de zonas, o que pode ser estimado através de modelos de interação espacial. Neste sentido, foram realizados estudos com o objetivo de avaliar o desempenho de modelos de interação espacial construídos com Redes Neurais Artificiais (RNAs). Observou-se nestes estudos, uma carência de técnicas para seleção da rede neural a ser utilizada na modelagem, ou seja, a rede com melhor desempenho e poder de predição. Tal como a maioria dos trabalhos que utilizam Redes Neurais Artificiais para este tipo de modelagem, os parâmetros de rede são escolhidos aleatoriamente e, ainda que se consiga resultados satisfatórios variando-se tais parâmetros, nem sempre a rede utilizada representa a solução ótima. O objetivo desta pesquisa é avaliar o uso de diferentes alternativas, tais como a técnica de otimização de Algoritmos Genéticos (AGs) na seleção de Redes Neurais Artificiais e o método de estimação por bootstrap na divisão dos dados, para a construção de modelos de interação espacial, e avaliar a distribuição espacial dos resíduos (erros) das previsões. O estudo foi desenvolvido em um Sistema de Informações Geográficas (SIG) e os dados empregados para este fim refletem a evolução espacial da demanda por serviços municipais de educação numa cidade média brasileira (São Carlos, SP) ao longo de dois anos. Os resultados deste trabalho mostraram que, embora a utilização dos modelos neurais seja apropriada para a estimativa de fluxos, a partir do método gravitacional é possível mensurar de forma precisa e aceitável o crescimento e a distribuição espacial da demanda futura por serviços de educação, permitindo-se identificar quais devem ser as melhores ações a serem tomadas pelo poder público no presente com o intuito de reduzir as distâncias de deslocamento dos alunos no futuro. Isto é particularmente importante para ações de planejamento, em virtude da simplicidade do modelo e de sua fácil e direta implementação / The rapid growth of Brazilian cities, without a previous planning of their expansion (including land use and occupation), causes many inconveniences for the population related to their transportation, as they must cover longer distances. This asks for an understanding of the city areas limits, the services currently offered to the community in each area, and the users of these services, not only in quantitative terms, but also in terms of spatial distribution. Moreover, the knowledge of the demand evolution in time and its spatial location allows the evaluation of many planning scenarios for managing the demand and the supply, and it is possible, for example, to foresee the regions where the demand is going to be concentrated. Other aspects that must be evaluated are the origin, destination and number of trips that occur in a determined set of tracts, which can be predicted by the spatial interaction models. Therefore, some studies were made with the objective of evaluating the performance of Spatial Interaction Models based on Artificial Neural Networks (ANNs). It was observed in these studies, some difficulty in selecting the neural network configuration that best models the problem. As in the majority of research that uses Artificial Neural Networks for the construction of that kind of model, the network parameters are randomly chosen and, even if one can obtain satisfactory results by varying these parameters, the neural net used may not be producing the optimal solution. The objective of this work is to evaluate the use of different alternatives, such as the Genetic Algorithms (GAs) optimization technique and the bootstrapping estimation method, as supporting tools to select Artificial Neural Networks configurations applied to Spatial Interaction Models, and to evaluate the spatial distribution of the residual (errors) prediction results. The research was developed in a Geographic Information System (GIS) and the data used for this application reflects the changes in the spatial distribution of the demand for education services in a Brazilian medium-sized city (São Carlos, SP) throughout two years. The results obtained showed that although neural models are suitable for estimating transportation flows, gravity models are able to produce very good and precise estimates of the future spatial distribution of the demand for educational facilities. This is very important for the planning process aiming at the reduction of displacement costs of students in the future, given the simplicity of the gravity model structure and its straightforward implementation

Orientador: Vicente Lopes Júnior / Banca: Paulo Carlos Kaminski / Banca: Walter Katsumi Sakamoto / Resumo: A tecnologia de materiais inteligentes se tornou uma área de crescente interesse para o desenvolvimento de estruturas que podem incorporar atuadores e sensores capazes de detectar falhas. Extensivas investigações têm sido focadas na tecnologia que integra materiais inteligentes no monitoramento das condições de sistemas. Vários estudos têm sido realizados na área de identificação de sistemas mecânicos e há uma tendência de introduzir otimização em projetos de monitoramento de sinais que permitirá automatização do processo e caracterização de falhas para sistemas complexos. O problema de identificação de variáveis ou detecção de falhas em sistemas mecânicos é uma classe de problemas inversos e, portanto, não apresenta uma solução única. O problema inverso consiste em determinar as causas baseando-se na observação dos efeitos. Nos problemas inversos os parâmetros de falha (comprimento de trinca e/ou localização) podem ser calculados no domínio da freqüência ou do tempo. A metodologia proposta neste trabalho utiliza dados no domínio da freqüência, e utiliza, em uma primeira etapa, o método da impedância elétrica para se determinar a localização das falhas. Numa segunda etapa é realizada a quantificação da intensidade de falhas, usando algoritmos genéticos. Algoritmos genéticos (AG) são processos de otimização baseados nos princípios de evolução natural. Um AG simula um processo de adaptação em uma população inicial de indivíduos através de operadores genéticos artificiais em cada geração. Em condições de otimização, cada indivíduo da população é codificado em um cromossomo, que representa uma solução genérica para o problema, enquanto a adaptação individual é avaliada por uma função de aptidão. / Abstract: Smart material technology has become an area of increasing interest for the development of structures that are able to incorporate actuator and sensor capabilities for fault detection. Extensive investigations have been focused on integrating smart material technology into health monitoring systems. Several studies have been accomplished in the area of identification of mechanical systems and there is a tendency of introducing optimization in projects of signals monitoring, which would allow automation in the process and characterization of faults, even for complex systems. The problem of variables identification or damage detection in mechanical systems is a class of inverse problem and, therefore, it doesn't present a unique solution. The inverse problem consists in determining the causes based on some observation of their effects. In inverse problems the damaged parameters (crack length and/or location) can be calculated in frequency or time domain. The proposal methodology is based on frequency domain, and it uses, in a first stage, the method of electric impedance to determine the location of the faults. Later on takes place the quantification of the fault intensities, in a second stage, by using genetic algorithms. Genetic algorithms (GA) are optimization processes based on principles of natural evolution. A GA simulates an adaptation process taking an initial population of individuals and applying artificial genetic operators in each generation. In optimization conditions, each individual of the population is coded in a string or chromosomes, which represents a trial solution for a certain problem, while the individual adaptation is evaluated through a fitness function. / Mestre

Os dispositivos Indicadores de Faltas (IFs) contribuem para a melhoria do processo de localização de faltas em alimentadores de distribuição e, consequentemente, para a qualidade do fornecimento de energia elétrica. Todavia, a grande dificuldade de se aplicar tais dispositivos em larga escala está na escassez de metodologias eficientes que apontem em quais pontos do sistema de distribuição eles devem ser instalados. Por isso, o presente trabalho propõe uma abordagem computacional evolutiva capaz de alocar dispositivos IFs em alimentadores primários de distribuição de energia elétrica. De forma mais específica, o problema de se obter o melhor local de instalação é solucionado por meio da técnica de Algoritmos Genéticos (AGs), que busca obter uma configuração eficiente de instalação de IFs no tronco principal do alimentador de distribuição. A metodologia proposta é aplicada a dois alimentadores reais. Aspectos de viabilidade técnica e financeira dos IFs também são analisados. Os resultados apresentados comprovam a eficiência da metodologia proposta. / Fault Indicator (FIs) devices have contributed to improve the location of faults on primary feeders, and consequently the reliability of distribution systems. However, one of the main problems facing their installation in a large scale in a distribution system is the lack of efficient methods to analyze big networks and to pinpoint exactly on which buses these devices should be placed. Thus, this paper proposes an evolutionary computing strategy to solve the problem of fault indicator placement in primary distribution feeders. Specifically, a genetic algorithm (GA) is employed to search for an efficient configuration of FIs, located at the best positions in the main feeder. The proposed methodology was applied in two actual distribution feeders. Technical and financial viability aspects are also analyzed. Finally, the results confirm the efficiency of the GA approach to the FI placement problem.