Orientador: Takaaki Ohishi / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-21T16:39:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Modesto_SoniaAngelinaGarcia_D.pdf: 7966542 bytes, checksum: e394ce8619b189ec96e83326835c45df (MD5) Previous issue date: 2003 / Resumo: Esta tese trata do problema de planejamento da operação de curto prazo (operação diária) de reativos. A Cadeia de Planejamento do Setor Elétrico brasileiro inicia com um Planejamento de Longo Prazo, o qual considera a operação do sistema através de modelos equivalentes em um horizonte de cinco anos. Em seguida o Planejamento de Médio Prazo, utilizando um modelo individualizado para cada usina hidrelétrica e termelétrica, analisa a operação para um horizonte de um ano à frente. A próxima etapa é de Programação da Operação, a qual determina a operação do sistema para o horizonte de alguns dias à frente. Finalmente, a solução da Programação da Operação é utilizada pela operação em tempo real como uma referência operativa. Em todas estas etapas, as modelagens representam apenas a geração e transmissão de potência ativa (Modelo DC). Para a parte reativa não há planejamento. Neste estudo sobre a parte reativa, enfocou-se o aspecto das variáveis discretas, mais precisamente os taps dos transformadores. Supõe-se conhecido um despacho de geração ativa, dado pela Programação da Operação, e um despacho de potência reativa, obtido por exemplo através de um caso base, ou através de um modelo de fluxo de potência ótimo reativo. Inicialmente foi estudado o problema de despacho de reativos, o qual considera o operação em um dado instante de tempo (problema estático). Para este problema, foram desenvolvidos três abordagens. A primeira é uma metodologia híbrida combinando Algoritmos Genéticos (AG) e um modelo de Fluxo de Potência Ótimo (FPO). Nesta abordagem as variáveis discretas são tratadas através dos AG e cada indivíduo é avaliado através de um FPO. A vantagem desta metodologia é que esta determina conjuntamente as variáveis continuas (geração de potência ativa e reativa) e as variáveis discretas; a desvantagem é o elevado tempo computacional. Buscando diminuir o tempo de processamento, foram desenvolvidos duas outras metodologias, uma utilizando um método de Busca Local e a outra baseada em Busca Tabu. Em ambas as metodologias, o FPO foi substituído por um modelo de fluxo de potência não linear. O plano de operação reativa ao longo de um dia, aqui denominado prédespacho de reativos, visa estimar uma solução em termos do posicionamento dos taps para cada intervalo do dia, buscando obter um perfil de tensão mais adequado do ponto de vista operativo. A abordagem para o pré-despacho de reativos utiliza o modelo de despacho de reativos baseado em Busca Tabu, mas considera a solução obtida no intervalo anterior. Todas as metodologias utilizaram o sistema IEEE30 como sistema teste / Abstract: This thesis treats the short-term (daily operation) reactive operation planning. The Brazilian operation planning initially performs a long-term operation study. This planning uses a equivalent model representation and take into account a time horizon of five years. The next step is the mid operation planning, that uses a individual representation and considers one year operation. The last planning determines the short-term operation using a more detailed model, including transmission operation constraints through a linear model. Finally, this short-term planning is used as operational guidelines in the real time operation. The models used in these different planning represent only the active power generation and transmission. For reactive operation there are not planning. This study about reactive operation focused the discrete decision. More specifically, the taps are treated as discrete variables. The methodologies supposes that the active and reactive power generations are given. Initially, the reactive dispatch problem is treated, and three methodologies are developed. The first is a hybrid model, that combines a Genetic Algorithm approach with an Optimal Power Flow model. This methodology has the advantage to determine the active and reactive generations and discrete variables values; the inconvenient is the high computer time processing. Two others methodologies are developed in order to obtain more faster approach. One approach is based on Local Search and the other is based on Tabu Search. In both methodologies, the OPF model is substituted by a non-linear power flow. The proposed daily reactive operation planning aims to determines the taps position for each time interval, looking for a more operationally suitable voltage profile. This planning is based on the Tabu Search Reactive Dispatch model. All methodologies used the IEEE30 as test system / Doutorado / Automação / Doutora em Engenharia Elétrica

Orientador: Rubén Augusto Romero Lazaro / Resumo: O problema de reconfiguração de sistemas de distribuição de energia elétrica consiste em encontrar uma configuração radial por meio da permutação do estado das chaves (abertura ou fechamento) dos ramos de um sistema elétrico. O objetivo é de se alcançar a minimização das perdas elétricas. Cada configuração radial só é considerada factível se respeitar certas restrições operacionais como o limite de tensão nas barras e os limites de correntes nos circuitos. O modelo tratado neste trabalho apresenta explosão combinatória e difícil tratabilidade por meio de métodos convencionais de otimização. O problema, computacionalmente falando, é considerado Não-Polinomial Completo (NPC), pois não possui uma resposta em tempo polinomial a partir de uma entrada definida. Neste trabalho são apresentadas três técnicas meta-heurísticas para se tratar o problema de reconfiguração de sistemas de distribuição de energia elétrica, totalmente diferentes entre uma e outra, atuando em conjunto, para somente um nível de demanda, no intuito de se encontrar a topologia ótima, com o objetivo de se minimizar as perdas elétricas ativas. Além disso, propôs-se modificar o paradigma clássico de implementação estático deste tipo de problema para o paradigma de programação dinâmica por meio de árvores com filhos variados a fim de que a estrutura de dados utilizada representasse fielmente um sistema de distribuição de energia elétrica na memória do computador. As meta-heurísticas implementadas foram a Greedy Rand... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Doutor

Orientador: Edmea Cassia Baptista / Resumo: O problema de Despacho Econômico com Ponto de Válvula é um importante problema relacionado aos Sistemas Elétricos de Potência, que pode ser formulado como um problema de otimização não linear, não convexo e não diferenciável, o que dificulta sua resolução através de métodos exatos. Pode-se observar na literatura que diversos métodos heurísticos são propostos para a resolução do mesmo, os quais são eficientes e com um baixo custo computacional. Uma das desvantagens desses métodos é o tamanho do espaço de busca para realizer tais testes. Pesquisas realizadas apontam que, na grande maioria das vezes, os pontos ótimos para o problema de Despacho Econômico com Ponto de Válvula se encontram em pontos nos quais a função modular, presente na formulação do problema, possui valor nulo, ou estão na região destes e tais pontos são denominados de Pontos Singulares. Neste trabalho, com o bjetivo de propor um método heurístico com espaço de busca reduzido, é proposto um método de Busca Tabu direcionada a Pontos Singulares, o qual utiliza o método de Busta Tabu para percorrer os pontos nos quais a função modular se anula. O método se mostra eficiente para problemas de DEPV de 3, 13 e 40 geradores, com valores próximos aos valores ótimos obtidos por métodos determinísticos e com baixo custo computacional. / Abstract: The problem of Economic Load Dispatch with Valve Point (EDVP) is an important problem related to Electric Power Systems, that can be formulated as a non-linear, non-convex and non-differentiable optimization problem, that difficults resolution through deterministic methods. We can observe in the literature that many heuristic methods are proposed for the resolution of the same, being efficient with a low computational cost. One of the advantages of this methods is the size of the search space necessary to perform the tests. Researches points out that, in most cases, the optimal points for the Economic Load Dispatch with Valve Point problem are at points where the modular function present in the problem formulation has zero value, or in the region thereof, these points are called Singular Points. In this work is proposed, with the objective to propose a heuristic method with the search space reducted, a Tabu Search Directed to Singular Point Search, which uses he tatbu search method to the points in which the modular function cancels out. The method is efficient for resolution of Economic Load Dispatch with Valve Point problems of 3, 13 and 40 generators unities, with values close to optimal obtained by deterministic methods values and low computational cost. / Mestre

Submitted by JOSIANE SANTOS DE OLIVEIRA (josianeso) on 2018-01-31T14:48:27Z No. of bitstreams: 1 Roberto da Silva Araujo_.pdf: 903723 bytes, checksum: ae702a685139c36126c0bfef5f707282 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-01-31T14:48:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Roberto da Silva Araujo_.pdf: 903723 bytes, checksum: ae702a685139c36126c0bfef5f707282 (MD5) Previous issue date: 2017-10-31 / Nenhuma / Neste trabalho é apresentado um Algoritmo Híbrido (AH) aplicado ao Problema de Roteamento de Veículos com Múltiplos Depósitos e Frota Heterogênea (PRVMDFH). Um conjunto de clientes é atendido por um número fixo de veículos de diferentes tamanhos, por múltiplos depósitos, sujeito a restrições da capacidade do veículo. As meta-heurísticas utilizadas na construção do AH são o Algoritmo Genético (AG) e a Busca Tabu (BT). O AG usa operadores de cruzamento Mapeado Parcialmente (PMX), Cromossomo de Duas Partes (TCX) e de Ordem (OX), o operador de mutação Troca e o Algoritmo de Busca Local (ABL). A BT usa os métodos de Troca, Retirada e Inserção e Deslocamento. São analisadas as políticas de diversificação no ABL e a intensificação com as estratégias de geração de vizinhança na BT. São utilizados conjuntos de dados padrões de problemas testes, para executar os algoritmos propostos. Os resultados obtidos, comparados a outros autores, apresentaram boas soluções para diferentes tamanhos de problemas testes. / This paper presents a Hybrid Algorithm (AH) applied to the Problem of Vehicle Routing with Multiple-Deposit and Heterogeneous Fleet (MDFHPRV). A number of customers are served with a fixed number of vehicles of different sizes by multi-depot, subject to capacity constraints of the vehicle. The meta-heuristics used in AH construction are Genetic Algorithm (GA) and Tabu Search (BT). The AG uses Partial Mapped Crossover (PMX), Two Part Chromosome Crossover (TCX) and Order Crossover (OX) operators, the Exchange mutation operator, and the Local Search Algorithm (ABL). BT uses the Exchange, Retrieve, and Insertion and Displacement methods. Diversification policies was analyzed in the ABL and the intensification with the neighborhood generation strategies in BT. Standard sets of test problems are used to execute the proposed algorithms. The obtained results, compared to other authors, presented good solutions for different sizes of test problems.

Submitted by JOSIANE SANTOS DE OLIVEIRA (josianeso) on 2018-04-12T13:49:50Z No. of bitstreams: 1 Deborah Luisa Detânico Vieira_.pdf: 1504339 bytes, checksum: 49a2adc770aff79d216c818e22dea099 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-12T13:49:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Deborah Luisa Detânico Vieira_.pdf: 1504339 bytes, checksum: 49a2adc770aff79d216c818e22dea099 (MD5) Previous issue date: 2017-05-17 / Nenhuma / Com a crescente demanda de serviços de voz e, principalmente, dados móveis se fez necessário o desenvolvimento das tecnologias de quarta geração (4G). O padrão Long Term Evolution (LTE), desenvolvido pela Third Generation Partnership Project (3GPP), foi escolhido pela International Telecommunications Union (ITU) como tecnologia para atender os requisitos da quarta geração de serviços móveis. Para as operadoras inserirem esta nova tecnologia em suas redes existentes, se faz necessário um estudo meticuloso de planejamento, muito embora, na prática, este planejamento seja desenvolvido de forma empírica. O problema de planejamento de redes é conhecido e bem estudado no ramo da computação, conhecido como problema de recobrimento de conjuntos e classificado, pela sua complexidade, como NP-difícil. Dadas as características diferenciadas da arquitetura da rede do LTE, este trabalho busca resolver o problema de planejamento de redes de quarta geração (4G), utilizando uma modelagem matemática aplicada a uma metaheurística híbrida, composta de Algoritmo Genético e Busca Tabu. Almejase resolver o problema de cobertura de uma determinada região, cobrindo a maior área possível com o menor número possível de Base Stations (BS), visando ao planejamento com maior assertividade e redução do custo de implantação da rede 4G. / With the constantly demand of voice services and mostly in mobile data, there was the need the development of the mobile services of fourth generation (4G). The pattern Long Term Evolution, developed by the Third Generation Partnership Project (3GPP) was chosen by the International Telecommunications Union (ITU) as technology to attend the requirements of the fourth generation of mobile services. For the mobile operators introduce and apply this new generation in their own existing networks, they need to do an extensive research and planning, even if, in practical means, it is applied using the empirical way. The network planning problem is widely known and studied in computing area as set-covering problem ans classified as NPhard. Due the unique characteristics of network architecture of LTE, this work aims to solve the mobile’s fourth generation planning problem using a mathematics modelling apply to a hybrid metaheuristics, composed with Genetic Algorithm and Tabu Search. It aims solve the coverage problem of a specific region, covering the largest area possible with the fewest number of Base Sations (BS) possible, seeking the best compliance and cost reduction of the LTE network deployment.

Submitted by William Justo Figueiro (williamjf) on 2015-07-08T20:56:12Z No. of bitstreams: 1 03b.pdf: 3126214 bytes, checksum: 0f98dbf86ae74816af91944aa7dec80f (MD5) / Made available in DSpace on 2015-07-08T20:56:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 03b.pdf: 3126214 bytes, checksum: 0f98dbf86ae74816af91944aa7dec80f (MD5) Previous issue date: 2013 / Nenhuma / A qualidade perceptual alcançada pelos codificadores de áudio depende diretamente da escolha de seus parâmetros. O codificador MPEG-4 AAC (Advanced Audio Coding), utilizado no Sistema Brasileiro de Televisão Digital (SBTVD), possui em sua estrutura uma etapa composta por um laço de iteração para escolher os parâmetros do codificador, de maneira dinâmica durante o processo de codificação. Este processo de escolha pode ser definido como um problema de Pesquisa Operacional, sendo um problema de Seleção de Partes, denominado como o Problema de Codificação AAC. A estrutura existente no codificador de referência, não resolve este problema de maneira ótima. Desta forma, este trabalho propõe o desenvolvimento e implementação de um modelo de uma estrutura de simulação, para encontrar os parâmetros do codificador de áudio MPEG-4 AAC, de maneira a otimizar a qualidade perceptual do áudio, para uma determinada taxa de bits (bit rate). A implementação da estrutura de otimização foi desenvolvida em linguagem C, utilizando as metaheurísticas Busca Tabu e Algoritmo Genético em uma estrutura híbrida. Através da minimização da métrica ANMR (Average Noise-to-Mask Ratio), o algoritmo procura identificar a melhor configuração dos parâmetros internos do codificador MPEG-4 AAC, de maneira que possa garantir uma qualidade perceptual para o sinal áudio. Os resultados obtidos utilizando a estrutura híbrida de otimização apresentaram valores menores para a métrica ANMR, ou seja, uma melhor qualidade perceptual de áudio, quando comparados com os resultados obtidos com o codificador de referência MPEG-4 AAC. / The perceptual quality achieved by audio encoders depends directly on the choice of its parameters. The MPEG-4 AAC (Advanced Audio Coding), used in the Brazilian Digital Television System (BDTS), has a step in its structure that consists in iteration loop to choose the parameters of the encoder dynamically during the encoding process. This selection process can be defined as a problem of Operational Research, being a Part Selection Problem, termed as AAC Encoding Problem. The structure in the reference encoder not solves this problem optimally. Thus, this paper proposes the development and implementation of a model simulation of a structure, to find the internal parameters of the MPEG-4 AAC audio encoder, so as to optimize the perceptual audio quality for a given bit rate. The implementation of the optimization framework was developed in ANSI C programming language, using the Tabu Search and Genetic Algorithm metaheuristics in a hybrid structure. Through the minimization of the ANMR (Average Noise-to-Mask Ratio) metric, the algorithm tries to identify the best configuration of internal parameters of the MPEG-4 AAC. The results obtained using the optimization hybrid structure achieve lower values for the ANMR metric, i.e., an better perceptual audio quality, compared with the obtained with the reference encoder MPEG-4 AAC.

Submitted by Silvana Teresinha Dornelles Studzinski (sstudzinski) on 2016-06-10T15:26:09Z No. of bitstreams: 1 Joel da Silva Gonçalves Júnior_.pdf: 1935811 bytes, checksum: 2c6b67ad91c1de26271d67142ef7721b (MD5) / Made available in DSpace on 2016-06-10T15:26:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Joel da Silva Gonçalves Júnior_.pdf: 1935811 bytes, checksum: 2c6b67ad91c1de26271d67142ef7721b (MD5) Previous issue date: 2016-03-07 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O transporte marítimo mercante desempenha um papel fundamental para a economia de uma nação, ligando a produção ao consumo. No cenário de expansão do transporte marítimo, a utilização de contêineres para organização das cargas confere maior facilidade, segurança e rapidez ao transporte, aumentando, assim, a produtividade dos terminais e dos navios. No entanto, a operação de navios porta-contêineres possui limitações de movimentação e de estabilidade que impactam no custo operacional de um terminal portuário. Como os guindastes só podem acessar as pilhas de contêineres a partir do topo, a realização de remoções desnecessárias de contêineres bloqueantes gera um custo adicional de movimentação e de tempo nas operações de carga e descarga. Desta forma, faz-se necessária a elaboração de um plano de estiva eficiente para estas atividades, minimizando tanto os remanejamentos quanto a instabilidade da embarcação. Este estudo propõe uma abordagem híbrida, elaborada através da combinação das metaheurísticas Algoritmo Genético e Busca Tabu, utilizando a codificação da solução baseada em regras, a fim de elaborar uma ferramenta computacional que faça a gestão do número de remanejamentos e da instabilidade da embarcação, que são objetivos conflitantes. Nos experimentos, as metaheurísticas puras foram comparadas ao algoritmo híbrido e os resultados comprovaram que a aplicação hibridizada apresenta uma eficiência maior do que as metaheurísticas puras. As diferentes configurações de regras assumidas mostraram que a proposta de um número maior de regras, em complemento àquelas propostas na literatura, implica em melhores resultados. Através da aplicação da abordagem com múltiplos objetivos, foi possível observar a importância de considerar a movimentação e a estabilidade no plano de estiva. Com os resultados obtidos, demonstrou-se que o uso da abordagem proposta gera soluções melhores que as encontradas até o momento na literatura. / The merchant shipping perform a fundamental role in the economy of a nation, by linking production to consumption. In shipping expansion scenario, the use of containers for cargo organizing provides greater facility, safety and velocity, thus increasing the productivity of terminals and ships. However, the use of container ships has handling and stability limitations that affect the operating cost of a port terminal. As the cranes can only access the container stacks from the top, carrying out unnecessary removals of blocking containers generates an additional cost of handling and time in loading and unloading operations. Thus, it is necessary to elaborate an efficient stowage plan for loading and unloading operations, minimizing both the shifting and the instability of the vessel. This study proposes an hybrid approach developed by the combination of Genetic Algorithms and Tabu Search metaheuristics, using a rules-based encoding for solution representation, in order to create a computational tool that manage both the rehandling and instability, which are conflicting. In the experiments, pure metaheuristics were compared to the hybrid algorithm and the results demonstrate that the hybridization presents greater efficiency than the pure metaheuristics. The different rules configuration have proven that the proposal of a greater number of rules, in addition to those proposed in the literature, implies better results. The application of a multiple objectives approach has proven the importance of considering the handling and stability in the stowage plan. With the results, it was showed that the use of the proposed approach produces better solutions than those found in the literature.

Submitted by Rosivalda Pereira (mrs.pereira@ufma.br) on 2017-06-23T20:42:44Z No. of bitstreams: 1 CesarCasteloBranco.pdf: 11257769 bytes, checksum: 911c33f2f0ba5c1c0948888e713724f6 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-23T20:42:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 CesarCasteloBranco.pdf: 11257769 bytes, checksum: 911c33f2f0ba5c1c0948888e713724f6 (MD5) Previous issue date: 2016-12-12 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPQ) / This work proposes new methodologies to optimize the choice of the parameters of the proportionate normalized least-mean-square (PNLMS) adaptive algorithms. The proposed approaches use procedures based on two optimization methods, namely, the golden section and tabu search methods. Such procedures are applied to determine the optimal parameters in each iteration of the adaptation process of the PNLMS and improved PNLMS (IPNLMS) algorithms. The objective function for the proposed procedures is based on the a posteriori estimation error. Performance studies carried out to evaluate the impact of the PNLMS and IPNLMS parameters in the behavior of these algorithms shows that, with the aid of optimization techniques to choose properly such parameters, the performance of these algorithms may be improved in terms of convergence speed for the identification of plants with high sparseness degree. The main goal of the proposed methodologies is to improve the distribution of the adaptation energy between the coefficients of the PNLMS and IPNLMS algorithms, using parameter values that lead to the minimal estimation error of each iteration of the adaptation process. Numerical tests performed (considering various scenarios in which the plant impulse response is sparse) show that the proposed methodologies achieve convergence speeds faster than the PNLMS and IPNLMS algorithms, and other algorithms of the PNLMS class, such as the sparseness controlled IPNLMS (SC-IPNLMS) algorithm. / Neste trabalho, novas metodologias para otimizar a escolha dos parâmetros dos algoritmos adaptativos LMS normalizados proporcionais (PNLMS) são propostas. As abordagens propostas usam procedimentos baseados em dois métodos de otimização, a saber, os métodos da razão áurea e da busca tabu. Tais procedimentos são empregados para determinar os parâmetros ótimos em cada iteração do processo de adaptação dos algoritmos PNLMS e PNLMS melhorado (IPNLMS). A função objetivo adotada pelos procedimentos propostos é baseada no erro de estimação a posteriori. O estudo de desempenho realizado para avaliar o impacto dos parâmetros dos algoritmos PNLMS e IPNLMS no comportamento dos mesmos mostram que, com o auxílio de técnicas de otimização para escolher adequadamente tais parâmetros, o desempenho destes algoritmos pode ser melhorado, em termos de velocidade de convergência, para a identificação de plantas com elevado grau de esparsidade. O principal objetivo das metodologias propostas é melhorar a distribuição da energia de ativação entre os coeficientes dos algoritmos PNLMS e IPNLMS, usando valores de parâmetros que levam ao erro de estimação mínimo em cada iteração do processo de adaptação. Testes numéricos realizados (considerando diversos cenários nos quais a resposta impulsiva da planta é esparsa) mostram que as metodologias propostas alcançam velocidades de convergência superiores às dos algoritmos PNLMS e IPNLMS, além de outros algoritmos da classe PNLMS, tais como o algoritmo IPNLMS com controle de esparsidade (SCIPNLMS).

Esta pesquisa consiste na solução do problema inverso de transferência radiativa para um meio participante (emissor, absorvedor e/ou espalhador) homogêneo unidimensional em uma camada, usando-se a combinação de rede neural artificial (RNA) com técnicas de otimização. A saída da RNA, devidamente treinada, apresenta os valores das propriedades radiativas [ω, τ0, ρ1 e ρ2] que são otimizadas através das seguintes técnicas: Particle Collision Algorithm (PCA), Algoritmos Genéticos (AG), Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) e Busca Tabu (BT). Os dados usados no treinamento da RNA são sintéticos, gerados através do problema direto sem a introdução de ruído. Os resultados obtidos unicamente pela RNA, apresentam um erro médio percentual menor que 1,64%, seria satisfatório, todavia para o tratamento usando-se as quatro técnicas de otimização citadas anteriormente, os resultados tornaram-se ainda melhores com erros percentuais menores que 0,04%, especialmente quando a otimização é feita por AG. / This research consists in the solution of the inverse problem of radiative transfer for a participating media (emmiting, absorbing and/or scattering) homogeneous one-dimensional in one layer, using the combination of artificial neural network (ANN), with optimization techniques. The output of the ANN, properly trained presents the values of the radiative properties [w, to, p1 e p2] that are optimized through the following techniques: Particle Collision Algorithm (PCA), Genetic Algorithm (GA), Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) and Tabu Search (TS). The data used in the training are synthetics, generated through the direct problem without the introduction of noise. The results obtained by the (ANN) alone, presents an average percentage error minor than 1,64%, what it would be satisfying, however, for the treatment using the four techniques of optimization aforementioned, the results have become even better with percentage errors minor than 0,03%, especially when the optimization is made by the GA.

Made available in DSpace on 2014-12-17T15:48:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 CamilaNOT_DISSERT.pdf: 4321465 bytes, checksum: d103bd2da647997e8dfd0a8784c2060d (MD5) Previous issue date: 2013-02-01 / Nonogram is a logical puzzle whose associated decision problem is NP-complete. It has applications in pattern recognition problems and data compression, among others. The puzzle consists in determining an assignment of colors to pixels distributed in a N  M matrix that satisfies line and column constraints. A Nonogram is encoded by a vector whose elements specify the number of pixels in each row and column of a figure without specifying their coordinates. This work presents exact and heuristic approaches to solve Nonograms. The depth first search was one of the chosen exact approaches because it is a typical example of brute search algorithm that is easy to implement. Another implemented exact approach was based on the Las Vegas algorithm, so that we intend to investigate whether the randomness introduce by the Las Vegas-based algorithm would be an advantage over the depth first search. The Nonogram is also transformed into a Constraint Satisfaction Problem. Three heuristics approaches are proposed: a Tabu Search and two memetic algorithms. A new function to calculate the objective function is proposed. The approaches are applied on 234 instances, the size of the instances ranging from 5 x 5 to 100 x 100 size, and including logical and random Nonograms / O Nonograma ? um jogo l?gico cujo problema de decis?o associado ? NP-completo. Ele possui aplica??o em problemas de identifica??o de padr?es e de compacta??o de dados, dentre outros. O jogo consiste em determinar uma aloca??o de cores em pixels distribu?dos em uma matriz N  M atendendo restri??es em linhas e colunas. Um Nonograma ? codificado atrav?s de vetores cujos elementos especificam o n?mero de pixels existentes em cada coluna e linha de uma figura, sem especificar suas coordenadas. Este trabalho apresenta abordagens exatas e heur?sticas para solucionar o Nonograma. A Busca em Profundidade foi uma das abordagens exatas escolhida, por ser um exemplo t?pico de algoritmo de for?a bruta de f?cil implementa??o. Outra abordagem exata implementada foi baseada no algoritmo Las Vegas, atrav?s do qual se pretende investigar se a aleatoriedade introduzida pelo algoritmo Las Vegas traria algum benef?cio em rela??o ? Busca em Profundidade. O Nonograma tamb?m ? transformado em um Problema de Satisfa??o de Restri??es. Tr?s abordagens heur?sticas s?o propostas: uma Busca Tabu e dois algoritmos Mem?tico. Uma nova abordagem para o c?lculo da fun??o objetivo ? proposta neste trabalho. As abordagens s?o testadas em 234 casos de teste de tamanho entre 5 x 5 e 100 x 100, incluindo Nonogramas l?gicos e aleat?rios