A seleção de fornecedores tem impacto significante no custo e na qualidade de produtos manufaturados. Por isso, a seleção de fornecedores passou a ser vista como uma atividade bastante crítica para o desempenho da empresa compradora. Muitos estudos da literatura propõem o uso dos métodos multicritério fuzzy TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) e fuzzy AHP (Analytic Hierarchy Process) para apoiar a seleção de fornecedores. Contudo, não são encontrados estudos que avaliem o desempenho destes métodos quando usados neste domínio de problema. Diante desta lacuna, este estudo compara os métodos fuzzy TOPSIS (CHEN, 2000) e fuzzy AHP (CHANG, 1996) no apoio à seleção de fornecedores. Esta pesquisa utiliza uma abordagem quantitativa descritiva empírica, baseada em modelagem e simulação. Os métodos fuzzy TOPSIS e fuzzy AHP foram aplicados em um caso ilustrativo de seleção de fornecedores. O desempenho dos fornecedores e o peso dos critérios foram avaliados por um especialista de uma empresa. Modelos de simulação foram implementados usando MATLAB® e aplicados na seleção de fornecedores de uma empresa de uma cadeia de suprimentos automotiva. Cinco fornecedores foram avaliados em relação à qualidade, custo, entrega, perfil e relacionamento. O peso dos critérios e o desempenho dos fornecedores foi avaliado por meio da opinião de um especialista da empresa. Posteriormente, os métodos fuzzy TOPSIS e fuzzy AHP foram comparados em relação à capacidade de apoiar a decisão em grupo, qualificação de fornecedores, escolha final de fornecedores, situações de compra e modelagem de decisões sob incerteza. A eficiência dos métodos em relação à complexidade computacional e à interação requerida com o usuário também foi comparada. Os resultados mostraram que o fuzzy TOPSIS é mais flexível e mais adequado que o fuzzy AHP para modelar diferentes tipos de cenários de seleção de fornecedores. A realização desta discussão é sugerida por Ertugrul e Karakasoglu (2008), e é relevante para ajudar pesquisadores e gestores na escolha de abordagens efetivas para lidar com diferentes cenários de seleção de fornecedores. / Supplier selection has a significant influence on the cost, quality and delivery of products of the buying company. Therefore, supplier selection has become a very critical activity to the performance of the buying company. Several studies presented in the literature propose the use of fuzzy TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) and fuzzy AHP (Analytic Hierarchy Process) to aid the decision process of supplier selection. However, there are no comparative studies of these two methods when applied to the problem of supplier selection. Thus, this paper presents a comparative analysis of the methods fuzzy TOPSIS (Chen, 2000) and fuzzy AHP (Chang, 1996) applied to the problem of supplier selection. A descriptive quantitative approach was adopted as the research method. Algorithms of the methods fuzzy TOPSIS and fuzzy AHP were developed in Matlab© and applied to the selection of suppliers of a company in the automotive production chain. Five suppliers were evaluated regarding quality of conformance, cost, delivery, profile and relationship. The weight of the criteria and the performance of the suppliers were evaluated by specialist opinion from the studied company. The methods Fuzzy TOPSIS e Fuzzy AHP were compared in terms of ability to support the group decision, supplier qualification, final choice of suppliers, buying situations and modeling decisions under uncertainty. The efficiency of the methods with respect to computational complexity and the required user interaction was also compared. The comparative analysis shows that Fuzzy TOPSIS presents better than Fuzzy AHP performance, especially in scenarios in wich many alternatives are evaluated. Thus, Fuzzy TOPSIS is more flexible and appropriate than Fuzzy AHP to deal with supplier selection problem. This paper presents a new study, comparing the methods Fuzzy TOPSIS and Fuzzy AHP. As commented by Ertugrul and Karakasoglu (2008), a study such as this can contribute to the advance of knowledge, helping researchers and practitioners choosing more effective approaches to supplier selection.

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

A seleção de fornecedores é uma atividade extremamente importante para o desenvolvimento estratégico das organizações. Nessa atividade, vários critérios, alternativas e tomadores de decisão devem ser considerados no processo de tomada de decisão, o que pode trazer complexidade ao processo. Várias técnicas multicritérios são utilizadas para a avaliação e seleção de fornecedores; porém as técnicas baseadas na teoria fuzzy vêm sendo amplamente aplicadas devido à sua capacidade de modelar incertezas das avaliações dos tomadores de decisão. Entretanto, poucas técnicas são capazes de tratar adequadamente o processo de tomada de decisão em grupo. Desta maneira, esta dissertação de mestrado tem como objetivo estudar e comparar técnicas baseadas na teoria fuzzy para tomadas de decisão em grupo, aplicadas à seleção e avaliação de fornecedores. A proposta limita o estudo às técnicas baseadas nas representações hesitant fuzzy, intuitionistic fuzzy e suas variações intervaladas. O estudo inclui quatro fases: revisão sistemática de literatura; modelagem computacional das técnicas; aplicação das técnicas implementadas e análise dos resultados, incluindo análise comparativa entre as técnicas. A implementação das técnicas seguiu um modelo proposto de tomada de decisão em grupo, considerando as particularidades das representações fuzzy usadas. Foi realizada uma aplicação piloto na seleção de fornecedores em uma indústria de fiação têxtil. Os resultados foram analisados quanto à sua congruência, adequação para decisão em grupo, interação com o usuário, complexidade computacional e capacidade de modelar incertezas. Como resultado, observou-se que as parametrizações, hesitações, e imprecisões adicionais interferem diretamente nos resultados. Além disso, são apontadas vantagens e desvantagens da utilização das representações para os critérios de comparação analisados. / The supplier selection is an important activity that contributes for the organizations\' strategic development. In this activity, several criteria, alternatives and decision makers must be considered in the decision-making process, which can bring complexity to the process. Several multi-criteria techniques are used to evaluate and select suppliers; but techniques based on fuzzy theory have been widely applied because of their ability to model uncertainties in decision making evaluations. However, few techniques are able to adequately manage the group decision making process. In this way, this research aims to study and compare techniques based on fuzzy set theory for group decision making processes, applied to supplier selection. The proposal of this study is limited to the fuzzy representations hesitant fuzzy, intuitionistic fuzzy and their interval-valued generalization. This research\'s development includes four phases: a systematic literature review; computational modeling; application of the implemented techniques and analysis of the results, including comparative analysis of the techniques. The implementation of the techniques followed a proposed model of group decision making, considering the particularities of the fuzzy representations used. A pilot application was developed in the supplier selection problem in a textile spinning industry. The results were analyzed for their congruence, suitability for group decision, interaction with the user, computational complexity and the ability to model uncertainties. As a result, it has been observed that the parameterizations, hesitations, and the different inaccuracies directly interfere with the results. In addition, advantages and disadvantages of using the representations for the analyzed comparison criteria are pointed out.

A seleção de fornecedores tem impacto significante no custo e na qualidade de produtos manufaturados. Por isso, a seleção de fornecedores passou a ser vista como uma atividade bastante crítica para o desempenho da empresa compradora. Muitos estudos da literatura propõem o uso dos métodos multicritério fuzzy TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) e fuzzy AHP (Analytic Hierarchy Process) para apoiar a seleção de fornecedores. Contudo, não são encontrados estudos que avaliem o desempenho destes métodos quando usados neste domínio de problema. Diante desta lacuna, este estudo compara os métodos fuzzy TOPSIS (CHEN, 2000) e fuzzy AHP (CHANG, 1996) no apoio à seleção de fornecedores. Esta pesquisa utiliza uma abordagem quantitativa descritiva empírica, baseada em modelagem e simulação. Os métodos fuzzy TOPSIS e fuzzy AHP foram aplicados em um caso ilustrativo de seleção de fornecedores. O desempenho dos fornecedores e o peso dos critérios foram avaliados por um especialista de uma empresa. Modelos de simulação foram implementados usando MATLAB® e aplicados na seleção de fornecedores de uma empresa de uma cadeia de suprimentos automotiva. Cinco fornecedores foram avaliados em relação à qualidade, custo, entrega, perfil e relacionamento. O peso dos critérios e o desempenho dos fornecedores foi avaliado por meio da opinião de um especialista da empresa. Posteriormente, os métodos fuzzy TOPSIS e fuzzy AHP foram comparados em relação à capacidade de apoiar a decisão em grupo, qualificação de fornecedores, escolha final de fornecedores, situações de compra e modelagem de decisões sob incerteza. A eficiência dos métodos em relação à complexidade computacional e à interação requerida com o usuário também foi comparada. Os resultados mostraram que o fuzzy TOPSIS é mais flexível e mais adequado que o fuzzy AHP para modelar diferentes tipos de cenários de seleção de fornecedores. A realização desta discussão é sugerida por Ertugrul e Karakasoglu (2008), e é relevante para ajudar pesquisadores e gestores na escolha de abordagens efetivas para lidar com diferentes cenários de seleção de fornecedores. / Supplier selection has a significant influence on the cost, quality and delivery of products of the buying company. Therefore, supplier selection has become a very critical activity to the performance of the buying company. Several studies presented in the literature propose the use of fuzzy TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) and fuzzy AHP (Analytic Hierarchy Process) to aid the decision process of supplier selection. However, there are no comparative studies of these two methods when applied to the problem of supplier selection. Thus, this paper presents a comparative analysis of the methods fuzzy TOPSIS (Chen, 2000) and fuzzy AHP (Chang, 1996) applied to the problem of supplier selection. A descriptive quantitative approach was adopted as the research method. Algorithms of the methods fuzzy TOPSIS and fuzzy AHP were developed in Matlab© and applied to the selection of suppliers of a company in the automotive production chain. Five suppliers were evaluated regarding quality of conformance, cost, delivery, profile and relationship. The weight of the criteria and the performance of the suppliers were evaluated by specialist opinion from the studied company. The methods Fuzzy TOPSIS e Fuzzy AHP were compared in terms of ability to support the group decision, supplier qualification, final choice of suppliers, buying situations and modeling decisions under uncertainty. The efficiency of the methods with respect to computational complexity and the required user interaction was also compared. The comparative analysis shows that Fuzzy TOPSIS presents better than Fuzzy AHP performance, especially in scenarios in wich many alternatives are evaluated. Thus, Fuzzy TOPSIS is more flexible and appropriate than Fuzzy AHP to deal with supplier selection problem. This paper presents a new study, comparing the methods Fuzzy TOPSIS and Fuzzy AHP. As commented by Ertugrul and Karakasoglu (2008), a study such as this can contribute to the advance of knowledge, helping researchers and practitioners choosing more effective approaches to supplier selection.

Submitted by Livia Mello (liviacmello@yahoo.com.br) on 2016-10-06T19:50:59Z No. of bitstreams: 1 DissBKL.pdf: 2379155 bytes, checksum: 51e6509b53346c6cbb27ecc3a7faf016 (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-10-20T19:20:55Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissBKL.pdf: 2379155 bytes, checksum: 51e6509b53346c6cbb27ecc3a7faf016 (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-10-20T19:21:00Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissBKL.pdf: 2379155 bytes, checksum: 51e6509b53346c6cbb27ecc3a7faf016 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-20T19:21:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissBKL.pdf: 2379155 bytes, checksum: 51e6509b53346c6cbb27ecc3a7faf016 (MD5) Previous issue date: 2016-05-19 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / The main aims of this work are to study the ways to model mathematically uncertainties using Fuzzy Sets Theory, and then propose a mathematical model to estimate the risk of an individual developing lung cancer through a system based rule fuzzy. Therefore, we consider risk factors, namely smoking, pollution, history of lung disease, family history and contact with chemical agents such as system input variables fuzzy. Lung cancer is a disease that has no symptoms in its early stages, making the diagnosis more difficult to be done and, therefore, most discovered when the cancer is already advanced. This type of cancer is highly lethal and frequent in the population, an increase of 2 % per year in its worldwide incidence. / Os principais objetivos desse trabalho são estudar as formas de modelar matematicamente certas incertezas por meio da Teoria dos Conjuntos Fuzzy e, em seguida, propor um modelo matemático para estimar o risco de um indivíduo desenvolver câncer de pulmão por meio um sistema baseado em regras fuzzy. Para isso, consideramos fatores de risco, tais como, tabagismo, poluição, histórico de doenças pulmonares, histórico familiar e contato com agentes químicos como variáveis de entrada do sistema fuzzy. O câncer de pulmão é uma doença que não apresenta sintomas em suas fases iniciais, tornando o diagnóstico mais difícil de ser feito e, por isso, a maioria descobre quando o câncer já está avançado. Esse tipo de câncer é altamente letal e frequente na população, apresentando aumento de 2% ao ano na sua incidência mundial.

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:34:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JanainaO_DISSERT.pdf: 1740666 bytes, checksum: b7ce8fa758db532c2ba4cf361ed5d2a2 (MD5) Previous issue date: 2013-06-03 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / Pobreza significa priva??o. A priva??o sofrida pelas pessoas pobres normalmente est? relacionada ao baixo n?vel de renda. Quando se trata da pobreza no Brasil, a Regi?o Nordeste se destaca, pois em 2010 o Plano Brasil Sem Mis?ria apontou a exist?ncia de 9,6 milh?es de extremamente pobres na regi?o, representando 59% do total no pa?s (BRASIL, 2011b). No entanto, a renda monet?ria n?o captura completamente as priva??es sofridas pelas pessoas. O conceito de pobreza tem passado por uma evolu??o no sentido de incluir dimens?es importantes sobre a vida das pessoas. Deixou de focar apenas a priva??o absoluta da abordagem unidimensional e passou a considerar a priva??o relativa, uma abordagem multidimensional. Este estudo fundamenta-se na Abordagem das Capacita??es de Sen (1981, 1985, 2000, 2001) que considera a pobreza como a priva??o sofrida pelas pessoas relacionada a diferentes aspectos tais como nutri??o, acesso aos servi?os b?sicos de educa??o, sa?de, saneamento b?sico e, tamb?m, de liberdade. Assim, o objetivo deste estudo ? investigar e mensurar a intensidade da pobreza multidimensional nos munic?pios da Regi?o Nordeste atrav?s do Censo Demogr?fico (IBGE, 2010). Para isso, utilizou-se da t?cnica da Teoria dos Conjuntos Fuzzy que permite o c?lculo de ?ndice relativo. A mensura??o da pobreza por meio do ?ndice fuzzy de pobreza (IFP) envolveu a escolha de 19 indicadores distribu?dos em quatro dimens?es (ou capacita??es): educa??o, sa?de, condi??es habitacionais e renda. Os resultados mostraram que existe maior pobreza na dimens?o renda. Entretanto, as dimens?es educa??o e sa?de tamb?m tiveram import?ncia no indicador de pobreza multidimensional. Alguns indicadores que merecem aten??o dos formuladores de pol?ticas p?blicas s?o o acesso ao ensino fundamental e ensino m?dio e o acesso aos servi?os de saneamento b?sico, coleta de lixo e rede de ?gua. Apesar da priva??o na dimens?o renda ser maior do que nas demais dimens?es, a supera??o da pobreza envolve a promo??o dos diferentes aspectos relacionados ? vida das pessoas. A Abordagem da Capacita??o mostra que pol?ticas de assist?ncia aos pobres precisam considerar as particularidades do local e h?bitos, de forma a verificar quais s?o as reais priva??es sofridas pelas pessoas. As pessoas que se encontram em situa??o de pobreza precisam ser incentivadas a superar a situa??o de mis?ria e pen?ria de forma a n?o serem eternamente privadas de liberdade e privadas de expandirem suas capacita??es

Orientador: Peter Sussner / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-16T05:02:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Esmi_Estevao_M.pdf: 1708768 bytes, checksum: 81d1d15b597bdc13e41b87c4847aa2f7 (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: Redes neurais morfológicas (MNN) são redes neurais artificiais cujos nós executam operações elementares da morfologia matemática (MM). Vários modelos de MNNs e seus respectivos algoritmos de treinamentos têm sido propostos nos últimos anos, incluindo os perceptrons morfológicos(MPs), o perceptron morfológico com dendritos, as memórias associativas morfológicas (fuzzy), as redes neurais morfológicas modulares e as redes neurais de pesos compartilhados e regularizados. Aplicações de MNNs incluem reconhecimento de padrão, previsão de séries temporais, detecção de alvos, auto-localização e processamento de imagens hiperespectrais. Nesta tese, abordamos dois novos modelos de redes neurais morfológicas.O primeiro consiste em uma memória associativa fuzzy denominada KS-FAM, e o segundo representa uma nova versão do perceptron morfológico para problemas de classificação de múltiplas classes, denominado perceptron morfológico com aprendizagem competitiva(MP/CL). Para ambos modelos, investigamos e demonstramos várias propriedades. Em particular para a KS-FAM, caracterizamos as condições para que uma memória seja perfeitamente recordada, assim como a formada saída produzida ao apresentar um padrão de entrada qualquer. Provamos ainda que o algoritmo de treinamento do MP/CL converge em um número finito de passos e que a rede produzida independe da ordem com que os padrões de treinamento são apresentados. Além disso, é garantido que o MP/CL resultante classifica perfeitamente todos os dados de treinamento e não produz regiões de indecisões. Finalmente, comparamos os desempenhos destes modelos com os de outros modelos similares em uma série de experimentos, que incluir e conhecimento de imagens em tons de cinza, para a KS-FAM, e classificação de vários conjuntos de dados disponíveis na internet, para o MP/CL / Abstract: Morphological neural networks (MNN) are artificial neural networks whose hidden neurons perform elementary operations of mathematical morphology (MM). Several particular models of MNNs have been proposed in recent years, including morphological perceptrons (MPs), morphological perceptrons with dendrites, (fuzzy) morphological associative memories, modular morphological neural networks as well as morphological shared-weight and regularization neural networks. Applications of MNNs include pattern recognition, time series prediction, target detection, self-location, and hyper-spectral image processing. In this thesis, we present two new models of morphological neural networks. The first one consists of a fuzzy associative memory called KS-FAM. The second one represents a novel version of the morphological perceptron for classification problems with multiple classes called morphological perceptron with competitive learning(MP/CL). For both KS-FAM and MP/CL models, we investigated and showed several properties. In particular, we characterized the conditions for perfect recall using the KS-FAM as well as the outputs produced upon presentation of an arbitrary input patern. In addition, we proved that the learning algorithm of the MP/CL converges in a finite number of steps and that the results produced after the conclusion of the training phase do not depend on the order in which the training patterns are presented to the network. Moreover, the MP/CL is guaranteed to perfectly classify all training data without generating any regions of indecision. Finaly, we compared the performances of our new models and a range of competing models in terms of a series of experiments in gray-scale image recognition (in case of the KS-FAM) and classification using several well-known datasets that are available on the internet (in case of the MP/CL) / Mestrado / Matematica Aplicada / Mestre em Matemática Aplicada

Orientador: Jose Roberto de França Arruda / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica / Made available in DSpace on 2018-08-05T10:01:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Nunes_RonaldoFernandes_D.pdf: 2368458 bytes, checksum: 01da7061fcacf61682f9aa00dceb6837 (MD5) Previous issue date: 2005 / Resumo: Neste trabalho, o problema da análise dinâmica de estruturas em médias freqüências é abordado. Em geral, métodos numéricos tais como elementos finitos e elementos de contorno não são apropriados para tratar estes casos. As principais razões são a necessidade do refinamento das malhas com o aumento da freqüência e o cálculo da influência dos parâmetros incertos, cujo efeito em particular, para médias e altas freqüências, tende a ser significativo. O problema do refinamento do modelo pode ser superado através de métodos semi-analíticos, como por exemplo, o método do elemento espectral. Em relação à simulação dos sistemas com parâmetros de entrada incertos, métodos baseados em conjuntos nebulosos e métodos probabilísticos são adotados. Nesta tese, uma proposta combinando o método do elemento espectral com conjuntos nebulosos é conduzida. O principal foco deste trabalho é apresentar uma nova abordagem para o problema em médias freqüências. Neste contexto, funções de resposta em freqüência são adotadas para representar o efeito dos parâmetros de entrada não determinísticos na resposta dinâmica de estruturas. Para ilustrar o procedimento proposto, exemplos numéricos são tratados, como o caso simples de uma placa retangular reforçada com vigas e também o caso de uma estrutura do tipo pórtico / Abstract: It is well-known that, in the mid-frequency range, numerical methods such as finite and boundary elements are not suitable for structural dynamic analysis. One of the reasons is the fine mesh resolution required to accurately model the physical problem, leading to large computational models. The other reason is associated with the difficulty in estimating the response statistics for system parameter variations. The mesh refinement problem can be addressed using semi-analytical methods, such as the spectral element method. However, in general, these methods are very limited with respect to the geometry and boundary conditions that can be treated. With respect to parameter variation, the simulation of systems with uncertain parameters has in the past been addressed with different techniques, such as finite elements applied to stochastic problems and fuzzy set based methods. In this thesis, the spectral element method is combined with a special implementation of a fuzzy set based method that avoids the well-know effect of overestimation in interval computations. In this regard, some efficient alternatives, such as the transformation method and the sparse grids approach are proposed. In this work, the main goal is to provide alternatives to address dynamic problems under uncertainty in the mid-frequency range. In this context, envelopes for frequency response functions are used to represent the effect of non-deterministic input parameters in the dynamic response of structures. To illustrate he proposed procedure, numerical examples are treated, such as a simple rectangular plate reinforced with beams and a frame-type model / Doutorado / Mecanica dos Sólidos e Projeto Mecanico / Doutor em Engenharia Mecânica

Orientadores: Akebo Yamakami, Marcia Tomie Takahashi / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-06T21:15:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Almeida_TiagoAgostinhode_M.pdf: 1289408 bytes, checksum: 8b0b0e45d9ae8cee7d3c5343e9213cfc (MD5) Previous issue date: 2006 / Resumo: Este trabalho propoe meta-heuristicas baseadas em tecnicas da computaçao evolutiva, que visam encontrar um conjunto de arvores geradoras minimas para problemas de grafos, que possuem incertezas em relaçao as informaçoes associadas aos parametros. Resolver problemas dessa natureza e um processo NP-Completo, pois envolve um numero enorme de comparaçoes. A fim de contornar essa complexidade, este trabalho propoe um algoritmo genetico e um sistema imunologico artificial, capazes de explorar eficientemente o espaco de busca e de obter resultados satisfatorios, sem a necessidade de confrontar todas as solucoes entre si / Abstract: This work proposes heuristical approaches based on evolutionary computation, whose goal is to find a set of minimum spanning trees in graphs that contain uncertainties in their parameters. These kind of problems is a NP-hard one, because it involves an enormous number of comparisons. In order to avoid this complexity, this work proposes a genetic algorithm and an artificial immune system, that explore efficiently the search space of solutions to looking for satisfactory results, without the necessity of comparing all possible solutions. Keywords: Fuzzy Graph, Fuzzy Minimum Spanning Tree, Fuzzy Set Theory, Evolutionary Computation, Genetic Algorithm, Artificial Immune System / Mestrado / Telecomunicações e Telemática / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador: Fernando Antonio Campos Gomide / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-08T23:48:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Amaral_WanessaMachadodo_M.pdf: 2424347 bytes, checksum: 390879b70ad2ca4dc593f415471fea5c (MD5) Previous issue date: 2007 / Resumo: A teoria de jogos é um ramo da teoria da decisão que modela e trata matematicamente situações de conflito de interesses entre entidades, onde o objetivo principal é escolher a melhor estratégia para cada uma delas, ou seja, aquela que se traduz em equilíbrio. Existem inúmeras áreas em que a teoria de jogos é utilizada. Uma das principais é a microeconomia, onde se aborda questões relativas ao comportamento de empresas e indústrias no mercado competitivo. A teoria de jogos é utilizada para encontrar a estratégia ótima para empresas com objetivos antagônicos, como exige o mercado. No entanto, os dados dos problemas reais nem sempre são precisos. A teoria de conjuntos nebulosos introduz flexibilidade na formulação desses problemas, pois permite a consideração de parâmetros imprecisos nos modelos. Esse trabalho aborda a teoria de jogos nebulosos. Estratégias de equilíbrio são analisadas e métodos computacionais desenvolvidos para a resolução dos modelos. É proposto um método baseado em computação evolutiva para obter soluções de equilíbrio de jogos nebulosos. Além disso propõe-se também um método baseado em a-cortes e no algoritmo de decomposição para a solução dos modelos bilineares associados a jogos nebulosos de soma não zero. Exemplos de aplicações são apresentados para ilustrar o potencial prático da teoria de jogos nebulosos / Abstract: Game theory is a branch of applied mathematics whose aim is to model and study decision making in conflicting situations. In these situations, the main goal is to choose the best strategy for all the players in the game, that is, to find the equilibrium solutions. Game theory can be defined as the study of how self-interested entities interact and make decisions. There are many applications of game theory in different areas. One of the main applications is in microeconomy, where situations of conflict between companies exist and there is a need to find the optimal strategies in that situation. In practice however, model parameters are imprecise. Fuzzy set theory allows modeling flexibility because imprecise data can be treated using fuzzy models. This work concerns Fuzzy Game Theory. Equilibrium strategies are studied and computational methods developed to solve fuzzy game problems. A new method to solve fuzzy games using evolutionary computation is introduced. A method based on a-cuts and on a decomposition algorithm to solve bilinear models also presented to solve fuzzy non zero-sum games. Algorithms were implemented and applications examples are discussed to illustrate the usefulness of fuzzy games in practice / Mestrado / Engenharia de Computação / Mestre em Engenharia Elétrica