Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2006. / Submitted by Érika Rayanne Carvalho (carvalho.erika@ymail.com) on 2009-12-01T18:47:36Z No. of bitstreams: 1 2006_Javier Andres Garcia Alfaro.pdf: 2257148 bytes, checksum: a278b393dd276f4476b6163d3c800314 (MD5) / Approved for entry into archive by Carolina Campos(carolinacamposmaia@gmail.com) on 2009-12-03T19:11:38Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2006_Javier Andres Garcia Alfaro.pdf: 2257148 bytes, checksum: a278b393dd276f4476b6163d3c800314 (MD5) / Made available in DSpace on 2009-12-03T19:11:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2006_Javier Andres Garcia Alfaro.pdf: 2257148 bytes, checksum: a278b393dd276f4476b6163d3c800314 (MD5) Previous issue date: 2006-08-04 / Frente aos vários avanços tecnológicos envolvidos na construção de automóveis e os diferentes fenômenos eletromagnéticos existentes, a análise de Compatibilidade Eletromagnética em equipamentos eletrônicos torna-se importante. Este trabalho apresenta uma metodologia de projeto e otimização de antenas para realização de testes de compatibilidade eletromagnética em automóveis. Para tanto, é necessário considerar a distribuição do campo elétrico gerado pelas antenas dentro de uma Câmara Semi-Anecóica de pequeno porte. Esta situação é normal para as condições de teste em automóveis segundo normas internacionais. Ao longo deste trabalho são discutidos detalhes da implementação da antena otimizada. Complementarmente, são apresentados resultados práticos correspondentes às medidas realizadas na Câmara Semi-Anecóica dos laboratórios da FIAT. Destacam-se a comparação das medições efetuadas com a antena projetada, baseando-se no método de otimização dos Algoritmos Genéticos e antenas convencionais. Os dados adquiridos no laboratório são correlacionados com resultados obtidos em ferramentas de simulação eletromagnética. São discutidos diversos aspectos de desempenho, verificando os níveis de radiação disponíveis com cada antena, frente às exigências das normas internacionais. A correlação entre as medições e simulações realizadas, apresentou resultados bastante satisfatórios. _________________________________________________________________________________________ ABSTRACT / Considering the technological advances about vehicle construction and the different electromagnetic phenomena, the analysis of Electromagnetic Compatibility in electronic equipment becomes important. This work presents a methodology of design and optimization for antennas to be used in tests of automobile electromagnetic compatibility. Thus, it’s necessary to consider the distribution of the generated electric field by the antennas inside of a small size Semi- Anechoic Chamber. This is an ordinary situation for conditions of test in vehicles according to international standards. In this work, details about the implementation of the optimized antenna are discussed. As a complement, practical results corresponding to the measures made in the FIAT’s Semi- Anechoic Chamber laboratories are presented. Is standing out the comparison of the measurements carried out with the projected antenna, based on the Genetic Algorithms optimization method for conventional antennas. The laboratory obtained data are correlated with results gotten in electromagnetic code. Different aspects about code performance are discussed, verifying the available levels of radiation with each antenna regarding the requirements of the international standard. The correlation between the measurements and simulations presented satisfactory results.

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Civil e Ambiental, 2009. / Submitted by Larissa Ferreira dos Angelos (ferreirangelos@gmail.com) on 2010-03-30T18:14:05Z No. of bitstreams: 1 2009_LiChongLeeBacelardeCastro.pdf: 1878641 bytes, checksum: 60dc5efda5a0f60a3b26c89bb0423704 (MD5) / Approved for entry into archive by Daniel Ribeiro(daniel@bce.unb.br) on 2010-05-06T17:34:57Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2009_LiChongLeeBacelardeCastro.pdf: 1878641 bytes, checksum: 60dc5efda5a0f60a3b26c89bb0423704 (MD5) / Made available in DSpace on 2010-05-06T17:34:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2009_LiChongLeeBacelardeCastro.pdf: 1878641 bytes, checksum: 60dc5efda5a0f60a3b26c89bb0423704 (MD5) Previous issue date: 2009-03-30 / A inteligência computacional vem mudando a forma com que alguns problemas são tratados e solucionados, pois fornece um manancial poderoso de soluções para pesquisadores de todas as áreas, inclusive em aplicações difíceis, extremamente restritivas, ou mesmo consideradas impossíveis. Neste trabalho, os Algoritmos Genéticos (AGs) e as Redes Neurais Artificiais (RNAs) são utilizados para a otimização de estruturas reticuladas e estruturas contínuas em 2D e 3D. A utilização dos AGs visam obter uma solução para um problema específico usando uma estrutura de dados baseado em um cromossomo, uma das possíveis soluções do problema. A utilização das RNAs por sua vez visam generalizar o processo de otimização em substituição aos métodos clássicos de análise estrutural. Os cromossomos são estruturados em uma cadeia binária e operadores genéticos são aplicados para gerarem novos pontos amostrais em um espaço de busca que recombinam estas estruturas preservando e aprimorando informações críticas. O Método dos Elementos Finitos (MEF) é combinado com o AG com o intuito de avaliar cada solução possível produzida no caso da otimização de peso e o Método dos Elementos de Contorno (MEC) para as a otimização de forma. Para os outros casos o Método das Soluções Fundamentais (MSF) é utilizado. O MSF é uma técnica de contorno indireta que evita singularidades por definir uma superfície fictícia que envolve todo o domínio do problema, não requer malha, nem integração e permite obter resultados em pontos do contorno e do interior sem a necessidade de aplicação de técnicas especiais. Para modelar termos não homogêneos, o MSF é combinado com o Método de Reciprocidade Dual (DRM), empregando a função de aproximação Polyharmonic Splines. A otimização das estruturas são obtidas por meio da minimização da função objetivo. A função objetivo é responsável por classificar os indivíduos de acordo com o grau de adaptação. O MEC, MEF e o MSF permitem avaliar das estruturas. As áreas, que são as variáveis de projeto, ou o raio da superfície fictícia, devem estar dentro de determinados limites, para obter soluções factíveis. O controle dessa região através de restrições é proporcionado pela consideração de penalizações na função objetivo. Restrições são aplicadas às tensões e aos deslocamentos nodais. São utilizados nas análises estruturas clássicas de otimização e da resistência dos materiais para comparação, objetivando demonstrar a robustez e sua eficiência frente a outros métodos. _________________________________________________________________________________ ABSTRACT / Computational Intelligence is changing the way that some problems are treated and solved, because it provides powerful source of solutions for researchers of all areas including difficult applications, extremely restrictive cases or even problems considered to be impossible. Here the Genetic Algorithms (GA) and the Artificial Neural Networks (ANN) are used to optimize frame type structures and continuous structures in 2D and 3D. The use of GA aims at obtaining a solution for a specific problem using a data structure based on the chromosome, one of the possible solutions to the problem. The use of ANN on the other hand, aims al generalizing the process of optimization, substituting the classical methods of structural analysis. The chromosomes are structured in binary strings and genetic operators are applied to generate new sampling points in the search space which recombines these structures preserving and improving critical information. The Finite Element Method (FEM) is combined with the GA in order to evaluate each possible solution produced in the case of minimum weight and the Boundary Element Method (BEM) for shape optimization. For other cases the Method of Fundamental Solutions (MSF) is used. The MSF is an indirect boundary technique which avoids singularities by defining a fictitious surface which involves all of the problem domain. It does not require neither elements nor integration and allows results to be obtained at both boundary and internal points without the need to apply special techniques. To model non homogenous terms, the MSF is combined with the Dual Reciprocity Method (DRM) employing Polyharmonic Spline approximation function. The optimization of structures is obtained by the minimization of the objective functions for the examples considered. The objective function is responsible for classifying the individuals according to degree adaptation. BEM, FEM and MFS allow the structures to be evaluated. The cross sectional areas, which are the project variables, or the radius of the fictitious surface should be within given limits in order to obtain feasible solutions. The control of this region, through the use of constraints, is done by considering penalty functions with the objective function. Constraints are applied to the stress and strength of materials for comparison, with the objective of showing the robustness and efficiency in relation to other methods.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Civil e Ambiental, Programa de Pos-Graduação em Transportes, 2010. / Submitted by Raquel Viana (tempestade_b@hotmail.com) on 2011-06-14T20:22:05Z No. of bitstreams: 1 2010_PauloSergioFrancadeSouzaJunior.pdf: 4394502 bytes, checksum: e8fed6484d3996ecfecd22507d97bc0f (MD5) / Approved for entry into archive by Guilherme Lourenço Machado(gui.admin@gmail.com) on 2011-06-15T12:58:59Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2010_PauloSergioFrancadeSouzaJunior.pdf: 4394502 bytes, checksum: e8fed6484d3996ecfecd22507d97bc0f (MD5) / Made available in DSpace on 2011-06-15T12:58:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2010_PauloSergioFrancadeSouzaJunior.pdf: 4394502 bytes, checksum: e8fed6484d3996ecfecd22507d97bc0f (MD5) / Estudos desenvolvidos com controladores semafóricos fuzzy têm apresentado resultados promissores para o seu uso no controle de tráfego em interseções. Este tipo de controlador realiza um controle do tipo atuado pelo tráfego, fazendo uso do princípio da extensão adaptado. Neste princípio, as extensões do tempo de verde são fornecidas levando-se em conta a situação de todas as aproximações da interseção. No entanto, a concepção desse controlador, isto é, a definição do modo de implementação de seus componentes, é de difícil realização por parte de seu projetista, pois existem inúmeras soluções possíveis que podem ser adotadas no projeto. Além disso, deve-se levar em conta que controladores fuzzy nem sempre produzem superfícies de controle com as características desejáveis para o caso em estudo. Sabendo-se que as diferentes formas de implementação afetam significativamente no resultado do controlador, e que, para o controle de tráfego, a superfície deve ser contínua, suave e coerente, considera-se de grande valia o uso de uma ferramenta que trabalhe bem em espaços de busca muito grandes, de maneira que possa auxiliar o projetista na definição destes controladores. Neste sentido, o presente trabalho propõe um procedimento para a concepção de controladores semafóricos fuzzy que faz uso de algoritmo genético (AG) para a definição do modo de implementação de seus componentes, e que considera a avaliação da qualidade das superfícies de controle geradas, com o objetivo de garantir um bom desempenho do tráfego na interseção controlada. Os controladores resultantes desse procedimento apresentaram resultados satisfatórios tanto para volumes altos quanto para volumes baixos, sendo que seus atrasos médios veiculares e superfícies de controle foram melhores do que aqueles fornecidos pelo controlador utilizado como referência para comparação. Estes resultados comprovaram a hipótese do estudo de que um procedimento que faz uso de AG permite a concepção adequada desses controladores, de modo a permitir que a atuação do controlador reflita as necessidades específicas do tráfego a ser controlado, em termos de variável de desempenho de tráfego, e forneça uma superfície de controle contínua, suave e coerente. Acredita-se que os resultados desse procedimento podem ser melhorados ainda mais com o desenvolvimento de outros estudos que considerem a calibração dos parâmetros do AG e incorporem mais variáveis de desempenho de tráfego no processo de busca do melhor controlador. _______________________________________________________________________________ ABSTRACT / Studies developed with fuzzy signal controllers have presented promising results for its use in traffic control at intersections. This type of controller is traffic-actuated, making use of the principle of green extension. In this principle, the extensions of the green time are provided taking in account the situation of all the approaches of the intersection. However, the conception of this controller, that is, the definition of its components implementation mode, is of difficult execution for its planner, because there are a great number of possible solutions which can be adopted in a project. Moreover, it must be considered that fuzzy controllers not always provide control surfaces with the desirable characteristics for the studied case. Knowing that different forms of implementation affect significantly in the controller's result, and that, in traffic control, the surface must be continuous, smooth and coherent, it is considered of great value the use of a tool that works well in search spaces which are very big, so that it can assist the planner in the definition of these controllers. In this sense, the present work proposes a procedure for the conception of fuzzy signal controllers which uses a genetic algorithm (GA) to define the implementation mode of its components, and that considers the evaluation of the quality of the generated control surfaces, with the objective to guarantee a good performance of the traffic in the controlled intersection. The resultant controllers of this procedure had presented satisfactory results for high and low volumes, and its average delays and control surfaces had been better evaluated than those provided by the controller used as reference for comparisons. These results had proven the hypothesis of the study that a procedure that makes use of GA allows the adequate conception of these controllers, in order to allow that the performance of the controller reflects the specific necessities of the traffic to be controlled, in terms of traffic performance variable, and supply a continuous, smooth and coherent control surface. It is believed that the results of this procedure can still be more improved with the development of other studies that consider the calibration of the parameters of the GA and incorporate more traffic performance variables in the searching process of the best controller.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Civil e Ambiental, 2013. / Submitted by Fernanda Cordeiro de Carvalho (fernandacordeiro@bce.unb.br) on 2014-05-19T15:34:20Z No. of bitstreams: 1 2014_DiogoValadãodeBritoGebrim.pdf: 9366889 bytes, checksum: 05bec7e5017817e71b4ad80d8a20db07 (MD5) / Approved for entry into archive by Guimaraes Jacqueline(jacqueline.guimaraes@bce.unb.br) on 2014-05-19T15:58:54Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2014_DiogoValadãodeBritoGebrim.pdf: 9366889 bytes, checksum: 05bec7e5017817e71b4ad80d8a20db07 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-05-19T15:58:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2014_DiogoValadãodeBritoGebrim.pdf: 9366889 bytes, checksum: 05bec7e5017817e71b4ad80d8a20db07 (MD5) / O trabalho desenvolveu um modelo de otimização, com foco na redução dos custos de energia elétrica, para aplicação no planejamento operacional de sistemas de abastecimento de água. O modelo foi aplicado ao caso do sistema de abastecimento do Rio Descoberto, no Distrito Federal, que é de um sistema de grande porte, com capacidade de produção de 5.300 l/s, onde foram considerados 32 elementos, entre bombas e válvulas, que podem ser comandados para que o abastecimento seja realizado com sucesso. O modelo utiliza o simulador EPANET para representação do comportamento hidráulico e a técnica de algoritmos genéticos para a busca da solução otimizada. Foi desenvolvido um código computacional em linguagem C++, que implementa a biblioteca de algoritmos genéticos apresentado por Wall (1996), em conjunto com as rotinas da Tollkit Library do EPANET, de forma a testar diversas soluções de operação e encontrar a que produz os melhores resultados. Cada solução encontrada foi avaliada por uma função aptidão, que considerou, além do custo de energia, o atendimento às restrições operacionais expressas em termos de penalidade. Para a demanda de água foram adotados valores médios mensais que representaram o comportamento característico do sistema estudado para um período de 24h. Apesar da dimensão e da complexidade do sistema de abastecimento, os resultados demonstraram que o modelo de otimização é capaz de encontrar regras operacionais condizentes com as adotadas pelo Centro de Controle Operacional da CAESB, com redução do custo de energia, porém com um número excessivo de acionamentos de bombas e válvulas. A otimização consumiu um tempo computacional elevado, o que inviabilizaria a aplicação do modelo na operação em tempo real. A qualidade dos resultados obtidos indica que existe viabilidade de aplicação do modelo no auxílio à operação de sistemas de abastecimento, porém há necessidade de ajustes na abordagem para que se reduza o número de acionamentos de bombas e válvulas. _________________________________________________________________________________ ABSTRACT / This work presents an optimization model with a focus on reducing energy costs for application in operational management in the Descoberto river water supply system in Federal District – Brazil. It is a large water supply system, with production capacity of 5.3 m3/s, in which were considered 32 elements, including pumps and valves, that can be triggered in order to successfully accomplish the water supply. The optimization model uses the EPANET simulator for representation of the hydraulic behavior and genetic algorithms to minimize pumping costs. A C++ computer code was developed to test the alternatives and find a near-optimal solution. Each solution was evaluated by a fitness function that considered, in addition to energy cost, the compliance with operational constraints expressed in terms of penalties. The water demand in the network was represented by the average behavior of the system studied for a period of 24h. Despite the water supply system size and complexity, the results show that the optimization model is able to find operating rules compatible with the rules adopted by the Operational Control Center of CAESB, with energy cost reduction, but leading to excessive pump/valve switches. Large computation time was required by the optimization which impair the application of the model for real time operation. The quality of the results obtained indicates that there is feasibility in applying the model to assist the operational planning, but there is need to improve the model to reduce the pumps and valves switches.

Um importante problema enfrentado por engenheiros é a busca por soluções ótimas para problemas com um grande número de soluções possíveis. Neste trabalho, estudamos métodos otimização probabilísticos baseados em algoritmos genéticos, propostos inicialmente para o estudo de sistemas biológicos. Propomos algumas alterações do método de otimização por algoritmos genéticos tradicional, utilizando técnicas estatísticas de planejamento experimental, que resultaram em uma melhoria da convergência, percebida, não só na velocidade de convergência, como no número de possibilidades de soluções diferentes analisadas. Como resultado, é proposto um algoritmo que cobre o domínio de atuação dos métodos por algoritmos genéticos e do método por gradientes, permitindo uma melhor sintonização do otimizador com o problema. / A important problem faced by engineers is the search of optimal solutions for problems with a great number of possible solutions. Throughout this work, it is studied stochastic optimizers based on genetic algorithms, applied initially to the study of biological systems. Some alterations on the traditional genetic algorithms based optimizer are proposed through the use of experiment design techniques, which resulted in a improvement of the convergence that can be perceived, not only in the convergence speed, but on the number of solutions analyzed as well. As a consequence, a algorithm is proposed, covering both the traditional genetic algorithms based optimizer and the gradient method domains, allowing a better tuning of the optimizer to the problem.

Na Engenharia Civil são diversos os métodos aplicados visando à otimização de estruturas. Esta dissertação apresenta um estudo e uma aplicação de um desses métodos: os Algoritmos Genéticos (AG\'s). Os Algoritmos Genéticos são algoritmos de busca, não-determinísticos, que trabalham com amostras do conjunto de soluções e se inspiram na teoria da evolução das espécies para resolver o problema. Neste trabalho de pesquisa buscou-se apresentar as principais técnicas e parâmetros utilizados por diversos autores neste tema. Como objetivo principal pretendeu-se, através dos conhecimentos adquiridos sobre o assunto, aplicá-lo na otimização topológica e paramétrica de vigas de concreto armado, submetidas a um carregamento distribuído. Adotaram-se restrições laterais das variáveis e comportamentais (tensões máximas admissíveis - ELU). Procurou-se trabalhar com variáveis discretas, que melhor representam a realidade do projetista de estruturas. Para aplicação desta técnica implementou-se um programa, em linguagem Java seguindo o paradigma de programação orientada a objetos. O programa foi testado aplicando-se a um problema de otimização abordado por outros autores. Um deles utilizou uma abordagem determinística para a solução do problema. Outro utilizou uma abordagem probabilística, porém com variáveis contínuas. Em 85% dos casos o programa (nomeado AGEN) conseguiu encontrar a solução ótima. Concluiu-se que os algoritmos genéticos são uma técnica bastante robusta, que proporciona resultados significativos, principalmente quando se trata de problemas complexos, com variáveis discretas e restrições em constantes mudanças. As deficiências desta técnica são a sua grande dependência em relação à amostra inicial da população, o seu custo computacional e a calibração de parâmetros. Procurou-se, através deste trabalho, apresentar aos pesquisadores e projetistas do campo da engenharia mais uma ferramenta que utiliza técnicas computacionais para encontrar melhores soluções para otimização de estruturas. Pretendendo-se, assim, estimular o desenvolvimento de mais pesquisas sobre este tema bastante promissor. / This work presents a study and application using Genetic Algorithms (GAs) to solve problems that optimization structures, more specifically concrete beans. The GAs are search algorithms, non-deterministics that works with a population of solutions. Its inspired on the evolutions theory of the species to solve problems. In this dissertation sought to show the most used techniques and parameters about this subject. The primary objective was (through the knowledge obtained during this research) to apply it in the topological and parametrical optimization of concrete beams, submitted by a distributed load. Lateral and behavioral constraineds are used. It was tried to work with a discrete variables, which represent more really the context of structures designer. To apply this technique a program was implemented, using the Java language through the oriented object paradigm. The program was tested applying a optimization problem approached by other authors. One of them used a deterministic approach to solution the problem. Another used a probabilistic approach, but with continuous variable. In 85% of the cases the program (called AGEN) get success. It was concluded that genetic algorithms are a very robust technique, which provides significant results, especially in complex problems with discrete variables and constraints on dynamic changes. The weaknesses of this technique are the high dependence on initial population, its computational cost and the parameters calibration. It was, in this work, presenting to scientists and designers in the structural engineering field another tool that uses computational techniques to find better solutions for structures optimization. It pretended to stimulate the development of more research on this topic enough promising.

Um dos problemas fundamentais em finanças é a escolha de ativos para investimento. O primeiro método para solucionar este problema foi desenvolvido por Markowitz em 1952 com a análise de como a variância dos retornos de um ativo impacta no risco do portifólio no qual o mesmo está inserido. Apesar da importância de sua contribuição, o método desenvolvido para a otimização de carteiras não leva em consideração características como a existência de lotes de compra para os ativos e a existência de custos de transação. Este trabalho apresenta uma abordagem alternativa para o problema de otimização de carteiras utilizando algoritmos genéticos. Para tanto são utilizados três algoritmos, o algoritmo genético simples, o algoritmo genético multiobjetivo (Multi Objective Genetic Algorithm - MOGA) e o algoritmo genético de ordenação não dominante (Non Dominated Sorting Genetic Algorithm - NSGA II). O desempenho apresentado pelos algoritmos genéticos neste trabalho mostram a perspectiva para a solução desse problema tão importante e complexo, obtendo-se soluções de alta qualidade e com menor esforço computacional. / One of the basic problems in finance is the choice of assets for investment. The first method to solve this problem was developed by Markowitz in 1952 with the analysis of how the variance of the returns of an asset impacts in the portfolio risk in which the same is inserted. Despite the importance of its contribution, the method developed for the portfolio optimization does not consider characteristics as the existence of round lots and transaction costs. This work presents an alternative approach for the portfolio optimization problem using genetic algorithms. For that three algorithms are used, the simple genetic algorithm, the multi objective genetic algorithm (MOGA) and the non dominated sorting genetic algorithm (NSGA II). The performance presented for the genetic algorithms in this work shows the perspective for the solution of this so important and complex problem, getting solutions of high quality and with lesser computational effort.

O componente de planejamento faz parte do projeto de desenvolvimento dos veículos autônomos, e é responsável por gerar rotas para o sistema como um todo. Em aplicações em que o veículo deve visitar pontos em intervalos de tempo pré-determinados, o componente de planejamento se enquadra em um problema de roteirização conhecido da literatura, denominado problema de roteirização de veículos com janelas de tempo. Tal problema é uma generalização do problema clássico de roteirização de veículos classificado no grupo de problemas NP-Hard. Esse trabalho apresenta uma proposta de solução para o problema baseada na metaheurística algoritmo genético. Os cromossomos foram representados pela ordem de atendimento dos clientes sem delimitadores de rota. Para quebrar os cromossomos em rotas, foi utilizado um procedimento adaptado baseado em Prins (2004). A população inicial se constitui por uma parte construída com cromossomos criados aleatoriamente e outra parte construída através da heurística de inserção I1 de Solomon (1987), com quatro formas diferentes de inserir o primeiro cliente de cada rota. Na fase de recombinação, foram utilizados quatro tipos de crossover: uniforme, dois pontos, heurístico e PMX, e um operador de mutação baseado em uma busca heurística. A cada geração foram aplicados princípios de elitismo e pós-otimização utilizando a heurística -interchange de Osman (1993). O algoritmo foi testado nos conjuntos C1, C2, R1, R2, RC1 e RC2 de Solomon (1987) e os resultados foram comparados com os melhores resultados encontrados na literatura. / The planning component is a part of autonomous vehicle development project and it is responsible to generate routes for the system as a whole. In applications which vehicle must to visit way points at predetermined intervals of time, the planning component fits into a routing problem known in the literature called routing problem with time windows. This problem is a generalization of the classical vehicle routing problem classified in the group of NP- Hard problems. This thesis presents a solution proposal to problem based on genetic algorithm metaheuristic. Chromosomes were represented by the order of serving customers without delimiters route. To split the chromosomes on routes, it is used a procedure adapted based on Prins (2004). The initial population is constituted by two parts: one with randomly created chromosomes and another constructed through the insertion heuristic I1 of Solomon (1987), with four different ways of insertion of the first customer of each route. In the recombination step, four types of crossover were used: uniform, two points, heuristic, and PMX, and a mutation operator based on heuristic search. In each generation it is applied principles of elitism and postoptimization using the -interchange heuristic of Osman (1993). The algorithm was tested on the sets C1, C2, R1, R2, RC1 and RC2 of Solomon (1987) and the results were compared with the best results found in the literature.

Made available in DSpace on 2014-06-12T15:59:27Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo5126_1.pdf: 4037337 bytes, checksum: 3b95528e1b505d5a26acde521ac4feb4 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2006 / O roteamento multicast é realizado através do envio de informações em redes de computadores, de uma origem (ou mais) para vários destinatários (grupo multicast). Nele, cada informação é enviada somente uma vez para cada grupo. Este trabalho utiliza o custo total dos caminhos multicast para atingir os destinos como sendo a métrica de qualidade da solução. O objetivo principal do roteamento multicast é decomposto em dois objetivos conflitantes: (i) maximizar o número de caminhos compartilhados e (ii) minimizar o tamanho de cada caminho. Os Algoritmos Genéticos são aplicados para a otimização das rotas multicast. A função de aptidão satisfaz simultaneamente os objetivos conflitantes. Cada indivíduo é formado por múltiplos cromossomos (rotas origem-destino), com os enlaces da rede sendo os seus genes. Os operadores de seleção escolhem as soluções mais promissoras e preservam a diversidade na população. O modelo proposto é testado na rede GÉANT WAN de 33 nodos e em duas redes aleatórias, com 66 e 100 nodos cada, geradas usando o modelo de Waxman e o gerador de topologias BRITE. Os melhores resultados obtidos mostram que o modelo AG proposto alcança melhores desempenhos do que os menores caminhos do roteamento unicast, com ganhos nos custos de envio entre 44% e 62%

Made available in DSpace on 2014-06-12T17:35:23Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo3467_1.pdf: 1525201 bytes, checksum: 66321a4d0b9dfeb12d088cbd35fad0ee (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2009 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Políticas de segurança contra ações de vandalismo, roubos, sabotagem e/ou terrorismo são de grande importância para assegurar a disponibilidade de alguns sistemas. Esta dissertação possibilita através de teoria da confiabilidade, teoria dos jogos e otimização multiobjetivo via algoritmos genéticos a montagem de sistemas de segurança a partir da interação estratégica entre dois agentes racionais onde um deles busca defender o sistema principal contra ações de um dado atacante. A interação é caracterizada por um jogo sequencial de dois tempos modelado com informação perfeita ou imperfeita. Aspectos da teoria da confiabilidade assumem papel fundamental tanto na mensuração do desempenho do sistema de defesa quanto na definição das ações dos agentes. As estratégias do defensor são as várias configurações série-paralelo que o sistema de defesa pode assumir. Já o atacante, para maximizar sua eficiência segundo a teoria da confiabilidade, escolhe apenas um dos subsistemas de defesa. São apresentados exemplos de validação da metodologia em dois sentidos: em relação às soluções obtidas pelo AG multiobjetivo e em relação a obtenção de equilíbrio perfeito em subjogos através de um algoritmo exaustivo que utiliza a técnica de indução retroativa. São também apresentados exemplos de aplicação da metodologia, um destes exemplos está inserido no contexto de linhas de transmissão de energia elétrica