Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção. / Made available in DSpace on 2012-10-19T05:49:54Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2014-09-25T20:10:21Z : No. of bitstreams: 1 186797.pdf: 2100486 bytes, checksum: 1b1cd2577157668e1bd1e050a13e2d24 (MD5) / Análise dos principais aspectos envolvidos na atividade de programação da produção de uma refinaria de petróleo, considerando o atual estágio de desenvolvimento de aplicativos computacionais para apoiar esta atividade. Estudo dos algoritmos genéticos, ressaltando a adequabilidade desta técnica para a otimização de problemas não lineares que envolvem variáveis discretas e contínuas, como é o caso do problema de programação de produção. Detalhamento de desenvolvimento de um modelo baseado em algoritmos genéticos para resolução da programação de produção do sistema de armazenamento de Gás Liqüefeito de Petróleo de uma refinaria. Apresentação dos resultados obtidos a partir de software comercial baseado em algoritmos genéticos.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. / Made available in DSpace on 2012-10-19T05:58:00Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2014-09-26T00:02:17Z : No. of bitstreams: 1 182446.pdf: 23622788 bytes, checksum: 9679400ed9317dcb138174e16967d36b (MD5) / O projeto eletromagnético das máquinas elétricas, nem sempre trivial pode ser ana-lisado como um problema de otimização. Dentro deste contexto, os Algoritmos Genéticos se apre-sentam como proposta para se alcançar uma boa solução para a área de projetos de máquinas de corrente contínua. Os Algoritmos Genéticos con-sistem numa técnica da Inteligência Artificial (IA) que utiliza um método computacional adaptativo de busca e otimização baseado na evolução natural das espécies. Através de mecanismos operadores inspirados na genética e critérios de seleção, o algoritmo evolui indivíduos a cada geração e, assim como no ambiente natural, acaba por evo-luir na maioria dos casos para uma nova popula-ção com indivíduos cada vez mais próximos da solução global do sistema. Assim, quando empre-gado no cálculo de máquinas elétricas, o algo-ritmo é capaz de "evoluir" um grupo de parâme-tros para uma das melhores configurações ele-tromagnéticas da máquina. A utilização desta técnica da IA, abrange as áreas onde não existem métodos exa-tos para otimização ou onde os métodos existentes são precários e insatisfatórios. Nas máquinas de corrente contínua, as inúmeras combinações de fatores elétricos, mecânicos, térmicos e magnéticos difi-cultam o desenvolvimento de uma seqüência de cálculo exata para todas as configurações de má-quinas propostas. Este trabalho apresenta a utilização desta técnica da IA para o projeto de máquinas de corrente contínua. Através da análise dos resultados obtidos em comparação com um projetista e também com o próprio ensaio do motor em laboratório é possível se justificar sua utilização nesta área de desenvolvimento.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. / Made available in DSpace on 2012-10-19T07:18:56Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2014-09-26T00:02:31Z : No. of bitstreams: 1 182461.pdf: 4695160 bytes, checksum: 466aa9b7aa6148bece3d4acd91a7ff4b (MD5) / A RoboCup, ``Robot World Cup'' , é uma iniciativa de um grupo internacional de pesquisadores em Inteligência Artificial e Robótica que propõe um problema padrão a ser solucionado: uma partida de futebol de robôs. Esta iniciativa permite que diversas técnicas destas áreas sejam testadas e, principalmente, comparadas em termos de eficiência. Atualmente encontra-se em andamento a implementação de um time de futebol de robôs para a categoria simuladores da RoboCup - UFSC-Team - na qual cada sistema que implementa um dos jogadores do time é baseado em um modelo de agente autônomo concorrente. De acordo com este modelo cada um dos agentes apresenta um sistema decisório dividido em três níveis: reativo, instintivo e cognitivo. Estes níveis decisórios são implementados em três diferentes processos: Interface, Coordinator e Expert de acordo com a arquitetura do ambiente Expert-Coop. Este trabalho traz a implementação de uma ferramenta para a otimização de parâmetros de controladores nebulosos e de sistemas especialistas reativos utilizando algoritmos genéticos. Esta ferramenta permite a utilização de algoritmos genéticos para determinar os valores ótimos para os parâmetros dos controladores nebulosos e dos sistemas especialistas reativos, responsáveis respectivamente pelos comportamentos reativos, e pelos comportamentos instintivos dos agentes do UFSC-Team. Sendo assim, os controladores podem ser implementados intuitivamente e em seguida submetidos a um processo evolutivo utilizando algoritmos genéticos. Isso representa um ganho significativo, tanto no tempo de desenvolvimento quanto na eficiência, do processo de implementação destes controladores e sistemas especialistas.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. / Made available in DSpace on 2012-10-19T12:47:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 220920.pdf: 437451 bytes, checksum: 8d394d87643e42de021276d55705cbcf (MD5) / O desafio da área de Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados, ou KDD, é analisar de forma eficiente e automática a grande massa de informações disponível, extraindo conhecimento útil. Neste trabalho, apresentamos GenMiner, uma ferramenta de Mineração de Dados para a tarefa de Modelagem de Dependência. Um algoritmo genético, método de otimização da Computação Evolucionária, foi desenvolvido para descobrir regras interessantes em bases de dados relacionais. A avaliação das regras é realizada individualmente, favorecendo regras com alta precisão e, preferencialmente, surpreendentes. A integração a bases de dados relacionais foi viabilizada pela codificação dos cromossomos como expressões em linguagem SQL. GenMiner foi avaliado usando uma base de dados de domínio público, com informações sobre diversos países e suas bandeiras.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:35:40Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2014-02-28Bitstream added on 2014-06-13T20:07:10Z : No. of bitstreams: 1 000757731.pdf: 2807037 bytes, checksum: 5aa196a9569db15583f96a6a1fbce2c8 (MD5) / A presente pesquisa trata do desenvolvimento de um método de solução do problema de construção de linhas de trabalho para a área de escalonamento de pessoal. Foram investigados diversos artigos da área de programação de pessoal com o objetivo de escolher precisamente o tema da pesquisa. Este tema escolhido foi o da construção de linhas de trabalho para empresas de ônibus interurbanos no Brasil. De posse do tema escolhido, foram analisados os métodos usados para formular e resolver o problema. Como resultado foi decidido o uso de uma formulação de cobertura de conjuntos não unicusto para representar o problema em estudo e o uso de um método heurístico para resolver o mesmo. Esta heurística divide a solução do problema em duas fases. A primeira é a fase construtiva, em que o espaço de solução é montado e linhas de trabalho são investigadas e aquelas viáveis são agrupadas formando um conjunto de linhas viáveis e qualificadas. A segunda é a fase de otimização ou de busca local em que um algoritmo evolutivo, baseado em algoritmo genético, irá procurar a melhor solução dentro desse subconjunto de linhas viáveis e qualificadas obtidas na primeira fase. Estes dois procedimentos se repetem até que um critério de parada seja atingido. Testes computacionais foram realizados no sentido de demonstrar a eficácia e eficiência do método proposto. Em seguida, o problema da programação de dias de expediente e de folga, neste trabalho denominado problema de padrões de folga, é formulado e resolvido. Algumas propostas para integrar a solução do problema de criação de linhas de trabalho à do problema de padrões de folga são apresentadas e discutidas / This thesis deals with the development of a method for solving the problem of construction of lines of work for the application area of personnel scheduling. Several articles were analyzed in order to matching precisely the subject of the research. An in-depth review of the processes used for formulating and solving such a kind of problem in the literature was conducted. As a result, it was decided to formulating the problem as a non unicost set covering problem and to use a heuristic method to solve it. The proposed heuristic is a twofold algorithm. The first is the construction phase, in which the solution space is scanned and working lines are investigated and those feasible are grouped together forming a set of feasible and qualified lines. The second phase is the optimization or local search in which an evolutionary algorithm based on genetic algorithm will search for the best solution within this set of feasible and qualified lines obtained in the first phase. These two phases are repeated until a stop criterion is reached. Computational tests were performed to demonstrate the effectiveness and efficiency of the proposed method. Then, the tour scheduling problem is addressed in the context of finding shifts of work-days and days-off scheduling. Its resolved by deterministic techniques. Some methods are then discussed on how to integrating both of the solutions of the lines of work and the tour scheduling problems

Made available in DSpace on 2014-12-02T11:16:55Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2014-02-21Bitstream added on 2014-12-02T11:20:53Z : No. of bitstreams: 1 000800890.pdf: 1605194 bytes, checksum: 91f4db558e2733ce3aba89b74a888b05 (MD5) / Uma nova abordagem do controle integrado de tensão e reativos para a operação de redes de distribuição de média tensão é proposta neste trabalho, com vistas a explorar o problema de economia de energia e redução do pico de demanda através da redução da tensão da rede, procedimento chamado de “Conservation Voltage Reduction” (CVR). Amplas aplicações de CVR podem fornecer benefícios significativos em termos técnicos, econômicos e ambientais. Porém em alguns casos, devido às variações inesperadas, importantes desvios de tensão podem aparecer e causar níveis de tensão indesejáveis. Portanto, este trabalho visa mitigar o problema da aplicação de redução de tensão via otimização multiobjetivo, usando um algoritmo genético. A proposta apresentada é para a fase de operação, levando em conta a redução da injeção de potência ativa e o desvio na tensão, com uma estratégia baseada em uma previsão de carga com um dia de antecedência e considerando a atuação de transformadores com On Load Tap Changer (OLTC), reguladores de tensão automáticos, bancos de capacitores e a presença de geração distribuída (GD) na rede de distribuição. Assim, o resultado é um conjunto de soluções ótimas não dominadas (fronteira de Pareto) e o decisor (decision maker) pode escolher quando, como e onde aplicá-las para alcançar diferentes objetivos / A new approach for the integrated Volt-Var control (IVVC) for medium voltage distribution networks operation is proposed here, seeking to explore the problem of energy savings and peak demand relief through the voltage reduction procedure called Conservation Voltage Reduction (CVR). Wide applications of CVR can provide significant benefits on technical, economic and environmental terms. However, in some cases, due to unexpected variation, significant voltage deviations may appear and cause undesirable voltage levels. Therefore, this paper seeks to mitigate the problem of voltage reduction application via multiobjective optimization. The proposal presented here is for the operation phase, taking into account the active power intake reduction and the voltage deviation, with a strategy based on a day ahead load forecast and considering the presence of transformers with On Load Tap Changer (OLTC), automatic voltage regulators, capacitor banks and distributed generation,. Therefore the result is a set of non-dominated optimal solutions (Pareto front), and the decision maker may decide when, where and how to apply them to meet different goals

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2017. / Submitted by Raquel Almeida (raquel.df13@gmail.com) on 2018-05-09T17:28:50Z No. of bitstreams: 1 2017_FranciscoVitorLopesdaFrota.pdf: 1425444 bytes, checksum: cdf0b87a99142ffd18171bcc61100de0 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2018-05-29T20:20:08Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_FranciscoVitorLopesdaFrota.pdf: 1425444 bytes, checksum: cdf0b87a99142ffd18171bcc61100de0 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-29T20:20:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_FranciscoVitorLopesdaFrota.pdf: 1425444 bytes, checksum: cdf0b87a99142ffd18171bcc61100de0 (MD5) Previous issue date: 2018-05-29 / Este trabalho apresenta uma metodologia para a criação de testes de software automatizados. A automação dos testes de software teve como base a utilização de Aprendizado de Máquina, através de Rede Neural Artificial, para o reconhecimento de padrões em páginas HTML. Para identificação das referências de entrada e saída de dados, é utilizado um Banco de dados baseado em grafos, gerando o mapeamento da aplicação sobre teste (do inglês Application Under Test - AUT). Para a automatização da geração dos dados de entrada para os testes é utilizada a metodologia de Algoritmo Genético. Os resultados obtidos demonstram, que a partir da metodologia proposta, é possível simplificar a realização dos casos de teste, através de uma linguagem de alto nível. Observou-se também a possibilidade de viabilizar um ambiente de alta performance para realização de testes automatizados de software e interpretação dos resultados através de Processamento Natural de Linguagem (NLP). Como conclusão é possível afirmar que a metodologia proposta, quando comparada a algumas soluções disponíveis no mercado de teste de software, pode atender aos mesmos requisitos e também suprir algumas possibilidades de testes que agregam o processo como um todo. / This dissertation proposes a methodology for automating the process of creating test cases using Machine Learning. This procedure is performed through Artificial Neural Networks, used to identify patterns in HTML pages (Hyper Text Markup Language); identificationofGeneticAlgorithms,usedforthecreationoftestvalues;Graphsdatabaseareused to perform the mapping; and, finally, general understanding of the application to be tested. With the bibliographic review carried out in this work, we identified some problems related to the implementation and automation of tests, such as the difficulties of writing and keeping the test cases in operation, and the high costs related to the creation of scripts and maintenance required to ensure the continued operation of test cases. Finally, experiments were carried out to verify the simplification of the language used and the speed of execution of the test cases, as well as the possibility of performing the automation of a good part of thetestcasecreationprocess.Thispaperproposesamethodologyforautomatingtheprocess of creating test cases using Machine Learning. This procedure is performed through Artificial Neural Networks techniques, used to identify patterns in HTML (Hyper Text Markup Language) pages ; identification of Genetic Algorithms, used for the creation of test values; Database in graphs, used to perform the mapping; and, finally, general understanding of the application to be tested.

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Civil e Ambiental, 2012. / Submitted by Albânia Cézar de Melo (albania@bce.unb.br) on 2012-05-11T13:04:41Z No. of bitstreams: 1 2012_FabricioRibeiroBueno.pdf: 2030304 bytes, checksum: 24ad238acacd23cede1e2af2ac7eb74b (MD5) / Approved for entry into archive by Marília Freitas(marilia@bce.unb.br) on 2012-05-11T14:28:37Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2012_FabricioRibeiroBueno.pdf: 2030304 bytes, checksum: 24ad238acacd23cede1e2af2ac7eb74b (MD5) / Made available in DSpace on 2012-05-11T14:28:37Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2012_FabricioRibeiroBueno.pdf: 2030304 bytes, checksum: 24ad238acacd23cede1e2af2ac7eb74b (MD5) / Neste trabalho, o Método dos Elementos de Contorno com Reciprocidade Dual será associado a um Algoritmo Genético, gerando uma ferramenta que, através de uma distribuição de temperatura medida na superfície da pele, calcula-se, por um processo inverso, a localização e o tamanho de um tumor. Foi desenvolvido um sistema para simulação computacional, com modelagem tridimensional, de problemas de transferência de calor em meios biológicos baseado na solução da equação biotérmica de Pennes. A técnica destina-se a previsões de temperatura, visualização do comportamento e a práticas de diagnósticos de tumores. A equação biotérmica é aqui resolvida com o uso Método dos Elementos de Contorno com Reciprocidade Dual. O Método da Reciprocidade Dual foi implementado com o uso da função de aproximação com melhor resultado para modelos tridimensionais r f + = 1 associada a funções acrescidas lineares 1, x , y e z. Devido ao fato de a função objetivo, que é resolvida inversamente, envolver uma função de MEC com MRD, o Algoritmo Genético se torna um processo lento. Assim foi necessário desenvolver funções baseadas em histórico com varredura de regiões a fim de deixar a ferramenta rápida e precisa. Os resultados dos 27 exemplos apresentados envolvem ainda casos considerando condições de contorno do tipo convectivos e radiativos além de considerar a imprecisão dos equipamentos de leitura. ______________________________________________________________________________ ABSTRACT / Here the dual reciprocity boundary element method is associated with a genetic algorithm producing a tool that through a distribution of temperatures measured on the skin surface calculates, by an inverse method, the localization and size of a tumour. A system was developed for the computational simulation of problems of heat transfer in a biological medium in three dimensions based on the solution of the Pennes Bioheat Equation. The technique is to be used for forecasting temperature, visualizing the behavior of the medium and for use in the diagnosis of tumours. The bioheat equation is solved here with the use of the Dual Reciprocity Boundary Element Method. The Dual Reciprocity Method was implemented using the approximating function which produced the best result for the 3D models which was 1+r with the augmentation functions 1, x, y, z. Due to the fact that the objective function, which is solved inversely, uses DRBEM, the genetic algorithm becomes slow. It was thus necessary to develop functions based on the history of previous solutions in order for the method to be faster and more acceptable. The results of the 27 examples presented involve cases considering convective and radiation boundary conditions in addition to imprecise equipment readings.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, Programa de Pós-graduação em Integridade de Materiais da Engenharia, 2015. / Submitted by Fernanda Percia França (fernandafranca@bce.unb.br) on 2016-06-16T16:30:52Z No. of bitstreams: 1 2015_TatianeSantosLealdeOliveira.pdf: 3593620 bytes, checksum: 31067050c07d5366b681185766cf585f (MD5) / Approved for entry into archive by Marília Freitas(marilia@bce.unb.br) on 2016-07-26T11:02:17Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2015_TatianeSantosLealdeOliveira.pdf: 3593620 bytes, checksum: 31067050c07d5366b681185766cf585f (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-26T11:02:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2015_TatianeSantosLealdeOliveira.pdf: 3593620 bytes, checksum: 31067050c07d5366b681185766cf585f (MD5) / Este trabalho apresenta um estudo sobre o desenvolvimento de um procedimento de otimização para controlar o fluxo térmico de uma placa de circuito impresso (PCI) em meio de materiais isotrópico e anisotrópico. Neste sentido, os esforços se baseiam em maximizar o fluxo de calor para determinar a configuração mais eficaz, quanto possível, para a distribuição gradiente dentro da PCI. O Método dos Elementos de Contorno (MEC) foi empregado para resolver a equação diferencial governante para problemas potenciais. O algoritmo genético (AG) foi utilizado como método de busca da solução ótima para determinar o caminho otimizado de transferência de calor, quando se considera inclusões retangulares rotacionáveis com baixa condução dentro da matriz. Alguns exemplos numéricos são estudados a fim de validar a metodologia apresentada. / This works presents a study regarding to the development of an optimization procedure in order to control the thermal heat flux of a printed circuit board for isotropic and anisotropic medium. In this sense, the efforts are based on maximizing the heat flux for determining the best configuration, as possible as, for the inside gradient distribution of the (PCB). The boundary element method (BEM) was employed for solving the governing differential equation for potential problems. The genetic algorithm (GA) was chosen as a search method of the optimal solution for determining the heat transfer optimized path, when rotational rectangular inclusions with low conductive are considered inside the matrix. Some numerical examples are studied in order to validate the proposed methodology.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânicas, 2016. / Submitted by Albânia Cézar de Melo (albania@bce.unb.br) on 2016-10-21T12:46:18Z No. of bitstreams: 1 2016_GinoBertollucciColherinhas.pdf: 4488463 bytes, checksum: 39b8ed58ce8e23506514d8e2158916b8 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana(raquelviana@bce.unb.br) on 2016-11-24T13:16:46Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2016_GinoBertollucciColherinhas.pdf: 4488463 bytes, checksum: 39b8ed58ce8e23506514d8e2158916b8 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-11-24T13:16:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2016_GinoBertollucciColherinhas.pdf: 4488463 bytes, checksum: 39b8ed58ce8e23506514d8e2158916b8 (MD5) / O objetivo desta dissertação é criar uma ferramenta de otimização via Algoritmos Genéticos (AG) para a resolução de problemas de engenharia. A implementação da otimização é realizada para dois estudos de caso e os principais algoritmos são descritos. O Estudo de Caso 1 propõe uma metodologia de projeto do controle passivo de torres eólicas do tipo TMD-Pendular. Realiza-se a investigação do mapa composto pelos picos de resposta em frequência da torre eólica obtido pela formulação analítica 2-GdL (torre eólica+pendulo). O Estudo de Caso 2 identifica as configurações de um Trato Vocal (TV). Investigam-se as áreas da seção transversal do TV através da análise modal dos modos de vibração acústica obtidas pelo modelo de Matriz de Transferência (MT). Este estudo tem como objetivo encontrar a mesma geometria de um TV obtidos via imagens por ressonância magnética da vogal ∖∖. A ferramenta de otimização via AG implementada apresenta resultados satisfatórios para os dois Estudos de Caso de engenharia propostos. Esta ferramenta apresenta uma linguagem simples e eficiente sugerida como uma alternativa aos softwares comerciais existentes. Descreve-se a teoria do AG e diferentes estratégias evolutivas. Os algoritmos implementados são estruturados utilizando os recursos do software MATLAB. ___________________________________________________________________________________________________ ABSTRACT / The target of this work is to create an optimization toolbox using Genetic Algorithms to solve engineering problems. The implementation of the optimization are performed for two case studies and their main algorithms are described. Case study 1 proposes a design methodology of a wind tower passive control for a Pendulum TMD type, investigating the map composed by the response frequency peaks of the wind tower obtained by a 2-DoF analytical formulation (wind turbine + pendulum). Case Study 2 identifies the settings of a Vocal Tract investigating their cross section areas through the acoustical modal analysis obtained by the Transfer Matrix model. This study aims to find the same geometry of a vocal tract obained by the magnetic resonance imaging of the vowel ∖∖. This toolbox provides a simple and efficient language as an alternative for commercial softwares. It describes the theory of GA and different evolutionary strategies. The implemented algorithms are structured using the resources of MATLAB software.