Made available in DSpace on 2016-01-13T13:27:36Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2005. Added 1 bitstream(s) on 2016-01-13T13:33:03Z : No. of bitstreams: 1 000854758.pdf: 1750343 bytes, checksum: a883b9027a3d9961e0547382e1c2d72d (MD5)

State Estimation is responsible for constructing a complete and reliable database, which will be used by other functions in an Energy Management System. Data redundancy is crucial for the success of state Estimation. With an adequate redundancy, State Estimation can detect, identify and suppress bad data. Besides, the quality/reliability of the estimated quantities is not affected in case of a temporary loss of measurements. Redundancy level is evaluated considering the number, type and location of meters in the network. Metering systems with a high redundancy level are always desirable. As it is related to the investments on metering and communication equipments, many times redundancy level is reduced due to financial constraints. On the other hand, during power systems operation, topology changes or data acquisition system malfunctions may also reduce the data redundancy for State Estimation. Even critical levels may be reached, where loss of observability is imminent and bad data processing routines do not work properly. This work describes the development of a computational tool for the design and evaluation of metering systems. The developed tool aims to help the designer on the analyses of different metering plans, taking into account the need to establish adequate trade-offs between the expected performance of the State Estimation function employs and the associated investments costs. / El proceso de Estimación de Estado comprende aplicativos responsables por la construcción de una base de datos completa y confiable que es utilizada por funciones avanzadas en un Sistema de Gerenciamiento de Energía. La redundancia de datos es fundamental para el suceso de la Estimación de Estado. Con un nivel adecuado de redundancia, el proceso de Estimación de Estado puede lidiar con el problema de detección, identificación y eliminación de errores groseros, además de permitir que la perdida temporaria de medidas no afecte a la calida/confiabilidad de las estimativas producidas. La redundancia es evaluada considerándose el número, tipo y distribución topológica de los puntos de medición en una red eléctrica. Siempre se requieren sistemas de medición altamente redundantes. Una vez que la cantidad de datos está directamente relacionada a la inversión de una empresa eléctrica en equipos de medición y transmisión de informaciones, muchas veces la redundancia sufre cortes presupuestales en la revisión de asignación de fondos. Por otro lado, durante la operación del sistema, cambios en la configuración de la red o un funcionamiento temporalmente inadecuado del sistema de adquisición de datos, reducen el nivel de redundancia para la Estimación de Estado. De esta manera, se pueden alcanzar niveles críticos, caracterizando situaciones de pérdida de observabilidad y consecuentemente un desempeño inadecuado de rutinas de procesamiento de errores groseros. Este trabajo describe el desarrollo de un sistema informático para el planeamiento y evaluación de sistemas de medición destinados a la función de Estimación de Estado. Este sistema busca facilitar el análisis de diversas alternativas de interés de un proyectista, muchas veces con la necesidad de conciliación de aspectos conflictivos como la atención al requisito de desempeño de la Estimación de Estados en relación a los costos asociados.

Magíster en Tecnologías de la Información / En todas las instituciones de educación, el proceso de creación de un horario académico es un desafío que se debe sortear semestre a semestre. Este proceso no es simple, ya que está sujeto a restricciones físicas, reglamentarias y legales entre otras. El objetivo de esta investigación es ofrecer una alternativa de solución para el problema de la asignación de horarios y salas en INACAP, una de las instituciones de educación de mayor envergadura en cuanto a cantidad de alumnos y a infraestructura. En este trabajo se revisan algunos de los métodos más utilizados para resolver estos problemas de tipo timetabling, un problema considerado de tipo NP-completo, entre los cuales se encuentra la programación lineal y los algoritmos genéticos. Los algoritmos genéticos, como varios otros métodos, se basan en procesos que se encuentran presentes en la naturaleza. Son técnicas de optimización que emulan de cierta forma los conceptos de la evolución como la supervivencia y la reproducción postulados por Charles Darwin. En este documento se muestra el diseño y la implementación de un algoritmo genético que logra resolver el problema planteado en tiempos muy razonables y con una muy buena calidad de las soluciones reflejada en el bajo porcentaje de choques horarios. Se concluye que los algoritmos genéticos son una alternativa muy rápida y confiable para los problemas de optimización.

La problemática que el presente proyecto de fin de carrera pretende afrontar es una variante del problema del TSP, donde se busca la minimización de costos y distancias en relación con las rutas en un espacio de tres dimensiones. Básicamente como se explicó en el párrafo anterior, el objetivo radica en buscar un recorrido pasando por varios puntos optimizando costo o distancia. Sin embargo esto aplica para un escenario de dos dimensiones, lo cual es perfectamente aplicable a problema de delivery, ruteo, entre otros. No obstante existen problemas que se escapan de ese contexto de dos dimensiones, y resulta necesario plantearlos en tres dimensiones. Justamente a través del presente trabajo, se busca realizar una adaptación de un algoritmo genético que permita solucionar dicho problema. En específico, el presente trabajo buscará brindar una propuesta de solución para la búsqueda de una ruta óptima entre puntos de soldadura que debe recorrer un brazo mecánico. Al conseguir una ruta óptima, se logrará minimizar la cantidad de movimientos que debe hacer el brazo mecánico, así como consecuentemente los costos. / Tesis

Tese de mestrado. Ciências de Engenharia. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2005

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Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2008. / Submitted by wesley oliveira leite (leite.wesley@yahoo.com.br) on 2009-09-22T19:07:03Z No. of bitstreams: 1 2008_TarsiloBezerraInacio.pdf: 2154422 bytes, checksum: 306ee4d49b6961866bc76702abd813fd (MD5) / Approved for entry into archive by Guimaraes Jacqueline(jacqueline.guimaraes@bce.unb.br) on 2009-10-01T17:04:40Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2008_TarsiloBezerraInacio.pdf: 2154422 bytes, checksum: 306ee4d49b6961866bc76702abd813fd (MD5) / Made available in DSpace on 2009-10-01T17:04:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2008_TarsiloBezerraInacio.pdf: 2154422 bytes, checksum: 306ee4d49b6961866bc76702abd813fd (MD5) Previous issue date: 2008-12-01 / Critérios para avaliação da resistência em fadiga baseados em modelos de plano crítico são eficientes quando utilizados em componentes metálicos submetidos a altos ciclos de carregamento. Contudo, existe um elevado custo associado ao processo de busca pelo plano crítico, que é o plano que contém a máxima amplitude de tensão cisalhante. Neste sentido, a proposta deste trabalho é desenvolver uma ferramenta numérica capaz de reduzir significativamente o tempo computacional associado ao processo de busca pelo plano crítico. Inicialmente implementou-se a rotina para avaliar a tensão cisalhante e normal em “todos” os planos de corte de um ponto material em corpos submetidos a condições de flexão e torção. Na etapa seguinte, o processo foi otimizado com a utilização de um Algoritmo Genético. O código resultante fornece a orientação do plano crítico, a máxima amplitude de tensão cisalhante equivalente, a máxima tensão normal e o tempo total no processo de busca. Os resultados revelaram que o método do Algoritmo Genético foi capaz de provocar uma forte redução no custo computacional para determinar o plano crítico material. Além disso, é um método simples de ser implementado e sempre converge para o máximo global com bons níveis de precisão. Neste sentido, a rotina proposta constitui uma ferramenta poderosa e importante que pode ser combinada com um método de elementos finitos para desenvolver componentes reais submetidos a carregamentos complexos de fadiga. _______________________________________________________________________________ ABSTRACT / Critical plane approaches are efficient methods to estimate the resistance of metallic components submitted to high-cycle fatigue. However, there is a high cost associated to the searching for the critical plane, which is the plane that contains the largest shear stress amplitude. In this setting, the aim of this work is to develop a numerical tool capable to significantly reduce the computational cost associated to process the critical plane search. Initially, a routine was implemented to evaluate shear and normal stresses in all material planes of a material point of bodies submitted to bending and torsion conditions. In the next step, the process was optimized using a Genetic Algorithm. The final code finds the critical plane orientation, the maximum equivalent shear stress amplitude, maximum normal stress and total time of search process. The results revealed that the Genetic Algorithm method was capable to provoke a strong reduction in the computational cost to find the material critical plane. Further, it is simple to implement and always find the global maximum with very good levels of accuracy. In this setting, the proposed routine constitutes an important and powerful tool that can be combined with the finite element method to design real components under complex fatigue loadings.

BINELO, M. O. MIMO array capacity optimization using a genetic algorithm. 2013. 78 f. Tese (Doutorado em Engenharia de Teleinformática) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2013. / Submitted by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2013-06-17T14:39:41Z No. of bitstreams: 1 2013_tese_mobinelo.pdf: 14736133 bytes, checksum: 797a64b277045135e858d52477282d64 (MD5) / Approved for entry into archive by Marlene Sousa(mmarlene@ufc.br) on 2013-06-17T16:46:09Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2013_tese_mobinelo.pdf: 14736133 bytes, checksum: 797a64b277045135e858d52477282d64 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-06-17T16:46:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2013_tese_mobinelo.pdf: 14736133 bytes, checksum: 797a64b277045135e858d52477282d64 (MD5) Previous issue date: 2013-01 / One challenging task in multiple input multiple output (MIMO) systems design is to accommodate the multiple antennas in the mobile device without compromising the system capacity, due to spatial and electrical constraints. In this work, an experimental MIMO wireless channel characterization in an outdoor environment is performed in order to study the different factors that affect MIMO capacity. The data acquired during wideband channel measurement campaigns made in Stockholm, Sweden, were used in order to predict the impact of direction of arrival (DOA) distribution and polarization diversity on the channel capacity, choosing specific measurement routes and locations as well as different MIMO antenna array configurations. This thesis proposes a genetic algorithm (GA) to obtain the position and orientation of each MIMO array antenna that maximizes the ergodic capacity for a given propagation scenario. The simulations of the GA use the characterized experimental channel model, as a case of study, in order to evaluate the impact of different characteristics of the propagation environment in the capacity. Based on an interface between the antenna model and the propagation channel model, the ergodic capacity is considered as the objective function of the MIMO array optimization. Simulation results corroborate the importance of polarization and antenna pattern diversities for MIMO in small terminals. The results also show that the electromagnetic coupling effect can be exploited by the optimizer in order to decrease signal correlation and increase MIMO capacity. A comparison among uniform linear array (ULA), uniform circular array (UCA) and the GA-optimized array is also carried out, showing that the topology given by the optimizer is superior to that of the standard ULA and UCA arrays for the considered propagation channel. This work also presents a method for optimizing the capacity of MIMO antenna array systems with antenna selection, evolving the antenna array best suited for antenna selection in a given scenario. As a result of the proposed GA optimizer, different array configurations were obtained for cases with and without antenna selection, showing that true polarization diversity (TPD) schemes are particularly suited for antenna selection systems. / Uma questão bastante complicada no projeto de sistemas MIMO é acomodar as múltiplas antenas no dispositivo móvel sem comprometer a capacidade do sistema, devido a restrições elétricas e de espaço. Neste trabalho é desenvolvida a caracterização de um canal MIMO sem fio em ambiente externo para o estudo dos diferentes fatores que afetam a capacidade de comunicação. Os dados adquiridos em campanhas de medição feitas em Estocolmo foram utilizados para modelar o impacto da distribuição de DOA e da diversidade de polarização na capacidade do canal, escolhendo rotas específicas de medida e diferentes configurações de arranjos de antena. Essa tese propõe um algoritmo genético para obter a posição e orientação de cada antena do arranjo MIMO que maximizem a capacidade ergótica para um dado cenário de propagação. Baseando-se em uma interface entre o modelo de antena e o modelo de propagação do canal, a capacidade ergódica é usada como função objetivo da otimização do arranjo MIMO. Os resultados das simulação indicam a importância das diversidades de polarização e de padrão de antena para sistemas MIMO em terminais de pequeno porte. Os resultados também mostram que o efeito do acoplamento eletromagnético pode ser explorado pelo otimizador para diminuir a correlação do sinal aumentando assim a capacidade MIMO. Também é feita uma comparação entre arranjo linear uniforme(ULA), arranjo circular uniforme(UCA) e um arranjo otimizado pelo algoritmo genético, mostrando que a topologia resultante do algoritmo genético é superior tanto a ao arranjo ULA quanto ao arranjo UCA, para o canal de propagação considerado. Este trabalho também apresenta um método para otimização da capacidade de sistemas MIMO com seleção de antena, evoluindo um arranjo de antenas melhor adaptado para a seleção de antenas em um dado cenário de propagação. Como resultado do método proposto, diferentes configurações de arranjos foram obtidas para o caso com e sem seleção de antenas, mostrando que sistemas de diversidade de polarização(TPD) são particularmente adequados para sistemas com seleção de antena.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2017 / Made available in DSpace on 2017-09-26T04:19:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 348077.pdf: 1624164 bytes, checksum: d2d159741b88a6b531e03ba8d6c5b126 (MD5) Previous issue date: 2017 / A recomendação de itens para usuários é uma tarefa comum no cotidiano. Tal recomendação existe desde um vendedor de uma loja, quando sugere roupas ao cliente, até aplicativos como o Netflix, que sugere filmes para os usuários. Em sistemas de recomendação, é necessário cada vez mais levar em consideração diversos fatores para que sejam recomendados itens aos usuários. No contexto deste trabalho, tais fatores são os critérios, sendo que diversos deles devem ser levados em consideração na recomendação. Além disso, alguns desses critérios podem ser mais importantes que os demais e essa importância pode variar de usuário para usuário. Na literatura, é comum encontrar abordagens que, considerando avaliações prévias de usuários para determinados itens e os critérios desses itens, infere quais avaliações o usuário forneceria para outros itens e critérios de itens. Contudo, sabe-se que as bases de dados de avaliações de um sistema de recomendação costumam ser esparsas, ou seja, apenas uma pequena parcela das avaliações são conhecidas. Esse problema, conhecido como esparsidade de dados, faz com que seja lenta a predição de todas as avaliações possíveis. Neste trabalho, é proposto que se trabalhe com dois conceitos distintos de avaliações de itens: \textit{ratings} explícitos, fornecidos explicitamente pelos usuários, e \textit{ratings} implícitos, inferidos pelo sistema. Cada \textit{rating} está relacionado a um critério e, para que seja possível identificar quais critérios são mais importantes, cada um dos critérios é relacionado a um peso. Para se ajustar os pesos dos critérios, é proposto um problema de otimização que é solucionado via algoritmo genético. Ao se utilizar ajuste de pesos, combinado com o uso de \textit{ratings} implícitos e explícitos, é possível reduzir consideravelmente o tempo de ajuste do sistema de recomendação, bem como aumentar a precisão das recomendações em cenários mais esparsos. Em cenários menos esparsos, ainda é possível reduzir consideravelmente o tempo de ajuste do sistema, mantendo-se a precisão das recomendações com valores próximos à precisão de outros trabalhos da literatura. / Abstract: From a seller to applications like Netflix we can witness a recommendation. So, everyday there is examples of recommendation for a user. However, for a precise recommendation, a set of features are needed to be taken into account. Features like geographical localization, price of items, who acquired those items and so on. So, for a user, multiple criteria must be used in a recommendation. Moreover, some of those criteria may be more important than others. In order to identify which criteria are more important the others, we propose that each criterion is related to a weight. We propose, to identify those wheights, to adjust the weight of the criterion, by proposing an optimization problem that is solved by a genetic algorithm. Another problem we propose to mitigate is the data sparsity problem. In ratings database, usually there are only a few ratings, comparing to the total of possible ratings. In literature, an approach to mitigate this problem is, considering previous evaluations for items and items criteria from users, we can estimate which evaluation the users would provide to the items or the items criteria. Once there are a lot of ratings to estimate, the data sparsity problem makes the prediction for all possible evaluations to be slow. So, we propose the use of two different domains of ratings: explicit rating, explicitly provided by the user, and implicit rating, inferred by the system. Each rating is related with a criterion. Combining the weight adjustment with the use of implicit and explicit rating, it is possible to decrease the time needed for the recommender system adjustment, as well as increase the precision of recommendation in a sparse scenario. In a sparser scenario, when we remove evaluations maded by the users, it is still possible to decrease the time of adjustment, keeping the precision of our approach close to other baselines approaches.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnologico / Made available in DSpace on 2016-01-08T18:30:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 94310.pdf: 3339599 bytes, checksum: 074a01dac57a6944daae0b9d7317326a (MD5) Previous issue date: 1993 / O controle e gerênciamento da produção estão entre os principais fatores que influênciam a produtividade industrial. As empresas devem se adaptar às condições de mercado, que mudam constantemente, afetando o tempo disponível para a tomada de decisões. Um algoritmo para solucionar problemas de programação da produção em diferentes ambientes "flow shop", podendo levar em consideração diferentes critérios, apresenta-se como uma contribuição para essa área. Neste trabalho é apresentada uma abordagem baseada em algoritmos genéticos que dadas as suas características de paralelismo implícito e robustez, mostra resultados promissores. O algoritmo proposto separa a função objetivo da sua rotina principal, o que proporciona vantagens sobre as soluções heurísticas que são desenvolvidas para funções objetivo específicas. Essa separação permite rápida adaptação do algoritmo a qualquer ambiente do tipo "flow shop". O sistema computacional desenvolvido foi utilizado para resolver problemas gerados aleatoriamente, através de três diferentes critérios de programação. Dadas as suas características híbridas o algoritmo obtém soluções iguais ou melhores que as das regras de programação heurísticas. Os resultados dos testes mostraram a viabilidade do algoritmo.