Made available in DSpace on 2014-06-12T15:51:52Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo2941_1.pdf: 3552776 bytes, checksum: 6651915523db744871d183f17c632edc (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2009 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Os algoritmos evolucionários são métodos de otimização e busca global baseados em populações. Como nas populações biológicas, um algoritmo evolucionário perde diversidade, ao longo de gerações, restringindo a busca em uma região restrita do espaço de soluções e prejudicando a busca global. Em ambientes complexos, multimodais e dinâmicos, a perda de diversidade torna-se um problema ainda mais crítico, pois a busca deve ser abrangente e o algoritmo se adaptar o mais rápido possível. Um algoritmo evolucionário possui parâmetros cujos valores influenciam tanto o resultado do processo quanto a diversidade da população. Esta tese apresenta dois novos métodos de controle de parâmetros de algoritmos evolucionários, o controle adaptativo e o controle da função de distribuição de probabilidade. O objetivo desses métodos é controlar a diversidade da população de acordo com funções pré-determinadas. O processo evolucionário é, portanto, tratado como um problema de controle, cujos parâmetros do algoritmo evolucionário são as entradas de controle e a diversidade da população é a saída do processo. No método de controle adaptativo, a estratégia de controle é baseada no sistema adaptativo por modelo de referência, onde uma diversidade de referência é utilizada como modelo de comportamento para a diversidade do processo evolucionário. O segundo método tem como objetivo manter a função de distribuição de probabilidade da diversidade da população próxima de uma distribuição determinada. Assim, a distribuição da população no espaço de soluções é também indiretamente controlada. Para esse método manter um controle de baixo custo computacional, utiliza-se uma rede neural B-spline para modelar o processo evolucionário. Em problemas de controle, é necessário conhecer o modelo do processo para se elaborar uma estratégia de controle. Assim, foi proposto um novo modelo de dinâmica de populações que descreve o comportamento da frequência gênica e da diversidade de populações. Baseado nesse modelo, o processo evolucionário é formalizado matematicamente. Portanto, o método de controle adaptativo proposto utiliza esse modelo de dinâmica de populações na estratégia de controle. Os dois métodos de controle de diversidade propostos foram validados em estudos de casos. Todos os problemas utilizados tiveram características multimodais e dinâmicas, com comportamentos que variaram de uniforme, pequenas e grandes variações, a caótica. Os desempenhos dos métodos propostos foram comparadas com um algoritmo genético padrão e outros seis algoritmos evolucionários adaptativos

Made available in DSpace on 2015-05-08T14:57:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 1549581 bytes, checksum: d75108d6b03a1989fcbf1c3ae6301581 (MD5) Previous issue date: 2014-02-25 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / This paper presents the management of power system of a major consumer, with the objective of minimizing cost and waste of electric energy, as well as providing controling of the behavior of its system of distribution of electric energy, causing the consumer unit to be able to monitorise the energy received through the dealership and delivered to their users, seeking to attain good levels in quality and energy efficiency. The work was developed in a large consumer UFPB CAMPUS - I, through the analysis of information regarding its energy efficiency, and system management using electric power management equipment and techniques to better control the quality and efficiency desired. The results obtained with the management show details of the reduction in the monthly bill of the unit analyzed with the elimination of fines caused by low power factor, improvements in hiring demands and regarding the continuity of energy supply. Measures and solutions adopted in this study can be applied to other consumers with all the conditions to reach the expected results, respecting their particularities and their productive activities / Neste trabalho é apresentado o gerenciamento do sistema de energia de um grande consumidor, com o objetivo de minimizar custos e desperdícios de energia elétrica, bem como propiciar o controle do comportamento do seu sistema de distribuição de energia elétrica, fazendo com que a unidade consumidora venha a ter condições de monitorar a energia recebida através da concessionária e entregue a seus usuários buscando atingir bons níveis na qualidade e eficiência energética. O trabalho é desenvolvido em um grande consumidor, UFPB-CAMPUS I, através da análise das informações quanto a sua eficiência energética, do gerenciamento do sistema utilizando equipamentos gerenciadores de energia elétrica e de técnicas para maior controle da qualidade e eficiência desejadas. Os resultados obtidos com o gerenciamento mostram detalhes da redução na fatura mensal da unidade analisada com a eliminação de multas provocadas pelo baixo fator de potência, melhores condições na contratação das demandas e as melhorias quanto à continuidade no fornecimento de energia. As medidas e soluções adotadas neste estudo podem ser aplicadas a outros consumidores com todas as condições de se chegar aos resultados esperados, respeitando suas particularidades e suas atividades produtivas