abstract: A computational framework based on convex optimization is presented for stability analysis of systems described by Partial Differential Equations (PDEs). Specifically, two forms of linear PDEs with spatially distributed polynomial coefficients are considered. The first class includes linear coupled PDEs with one spatial variable. Parabolic, elliptic or hyperbolic PDEs with Dirichlet, Neumann, Robin or mixed boundary conditions can be reformulated in order to be used by the framework. As an example, the reformulation is presented for systems governed by Schr¨odinger equation, parabolic type, relativistic heat conduction PDE and acoustic wave equation, hyperbolic types. The second form of PDEs of interest are scalar-valued with two spatial variables. An extra spatial variable allows consideration of problems such as local stability of fluid flows in channels and dynamics of population over two dimensional domains. The approach does not involve discretization and is based on using Sum-of-Squares (SOS) polynomials and positive semi-definite matrices to parameterize operators which are positive on function spaces. Applying the parameterization to construct Lyapunov functionals with negative derivatives allows to express stability conditions as a set of LinearMatrix Inequalities (LMIs). The MATLAB package SOSTOOLS was used to construct the LMIs. The resultant LMIs then can be solved using existent Semi-Definite Programming (SDP) solvers such as SeDuMi or MOSEK. Moreover, the proposed approach allows to calculate bounds on the rate of decay of the solution norm. The methodology is tested using several numerical examples and compared with the results obtained from simulation using standard methods of numerical discretization and analytic solutions. / Dissertation/Thesis / Masters Thesis Mechanical Engineering 2016

Aujourd'hui, l'alimentation représente plus de 70% du coût de production en engraissement porcin et dans le contexte économique actuel, il est important de parvenir à réduire ce coût. L'alimentation utilisée actuellement utilise des phases et est représentée par un modèle linéaire. L'alimentation par mélanges introduite récemment est représentée par un modèle bilinéaire. Nous introduisons ici une nouvelle formulation qui est une combinaison des alimentations traditionnelle par mélanges: la méthode hybride. Nous montrons qu'elle permet de réduire le coût de plus de 5%. L'étude principale porte sur l'optimisation globale du problème bilinéaire, non convexe, modélisant l'alimentation par mélanges. La bilinéarité apparaît dans la fonction objectif et dans les contraintes. Ce problème peut posséder plusieurs minima, mais nous souhaitons obtenir un minimum global. Il est équivalent à un problème de pooling et nous montrons qu'il est fortement NP-difficile. Après de premiers résultats, nous énonçons la conjecture que tout minimum local est global pour ce problème bilinéaire appliqué à l'industrie porcine. Nous la prouvons sur un exemple de dimension réduite. Notre problème ne pouvant pas être résolu avec des solveurs globaux à cause de sa dimension, nous utilisons des approches telle que la pénalisation, la discrétisation, et techniques de relaxation lagrangienne ou convexe. Toutes ces approches supportent notre conjecture. Nous faisons également une étude de la robustesse des modèles à la variation des prix des ingrédients ainsi qu'une étude multicritère nous permettant d'obtenir des résultats numériques réduisant considérablement les rejets, autres enjeux importants. / Today, feed represents more than 70% of the production cost in growing-finishing pig industry and in the current economic context, it is important to reduce it. The feeding system currently used uses phases and is expressed as a linear model. The feeding system using feeds introduced more recently is represented by a bilinear model. We introduced here new feeding system which is a combination offeeding systems using phases and feeds: the hybrid method. We show that it can reduce the feed cost by more than 5%. The main part of this manuscript is about global optimization of the bilinear problem, and non convex, problem modeling feeding system using feeds. The objective function and some constraints are bilinear. This problem can have several local minima but we would like to have a global one. It is equivalent to a pooling problem and we prove that it is a strongly NP-hard problem. After a study of first results, we enounce the conjecture that any local minimum is a global minimum for that problem applied in the pig industry. We prove it for a small size example. Our problem cannot be solved by using global solver due to its size, then we applied some relaxation methods such as penalization of bilinear terms, their discretization and Langrangian and convex relaxations. All these approaches support our conjecture. Then we study the robustness of the models on the ingredient price variations and a multicriteria study reducing phosphorus and nitrogen excretion.

abstract: The problem of systematically designing a control system continues to remain a subject of intense research. In this thesis, a very powerful control system design environment for Linear Time-Invariant (LTI) Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) plants is presented. The environment has been designed to address a broad set of closed loop metrics and constraints; e.g. weighted H-infinity closed loop performance subject to closed loop frequency and/or time domain constraints (e.g. peak frequency response, peak overshoot, peak controls, etc.). The general problem considered - a generalized weighted mixed-sensitivity problem subject to constraints - permits designers to directly address and tradeoff multivariable properties at distinct loop breaking points; e.g. at plant outputs and at plant inputs. As such, the environment is particularly powerful for (poorly conditioned) multivariable plants. The Youla parameterization is used to parameterize the set of all stabilizing LTI proper controllers. This is used to convexify the general problem being addressed. Several bases are used to turn the resulting infinite-dimensional problem into a finite-dimensional problem for which there exist many efficient convex optimization algorithms. A simple cutting plane algorithm is used within the environment. Academic and physical examples are presented to illustrate the utility of the environment. / Dissertation/Thesis / M.S. Electrical Engineering 2013

Orientador: Mario Carvalho de Matos / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-10T04:31:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Favaro_ViniciusVieira_D.pdf: 758368 bytes, checksum: 1618ae17ed57109a9f307089c59fdbb6 (MD5) Previous issue date: 2007 / Resumo: Neste trabalho introduzimos os espaços de funções (s , m (r , q))-somantes de um dado tipo e uma dada ordem, definidas em E, e os espaços de funções (s; (r; q))-quase-nucleares de um dado tipo e uma dada ordem, definidas em E, e provamos que a transformada de Fourier-Borel identica o dual do espaço de funções (s ; (r' , q'))-quase-nucleares de um dado tipo e uma dada ordem, definidas em E, com o espaço de funções (s';m (r' , q'))-somantes de um correspondente tipo e uma correspondente ordem, definidas em E'. Provamos também teoremas de divisão para funções (s ; m (r , q))-somantes de um dado tipo e uma dada ordem e teoremas de divisão envolvendo a transformada de Fourier-Borel. Como consequencia, provamos resultados de existência e aproximação de soluções de equações de convulção nos espaços de funções (s; (r , q))-quase-nucleares de um dado tipo e uma dada ordem / Abstract: In this work we introduce the spaces of (s; m (r , q))-summing functions of a given type and order defined in E, and the spaces of (s; (r, q))-quasi-nuclear functions of a given type and order defined in E, and we prove that the Fourier-Borel transform identify the dual of the space of (s; (r; q))-quasi-nuclear functions of a given type and order defined in E, with the space of (s' ; m (r'; q'))-summing functions of a corresponding type and order defined in E'. We also prove division theorems for (s; m (r; q))-summing functions of a given type and order and division theorems involving the Fourier-Borel transform. As a consequence we prove the existence and approximation results for convolution equations on the spaces of (s; (r; q))-quasi-nuclear functions of a given type and order / Doutorado / Analise Funcional / Doutor em Matemática

Apresentamos dois novos métodos para a solução de problemas de otimização convexa em dois níveis não necessariamente diferenciáveis, i.e., mostramos que as sequências geradas por ambos os métodos convergem para o conjunto ótimo de uma função não suave sujeito a um conjunto que também envolve a minimização de uma função não diferenciável. Ambos os algoritmos dispensam qualquer tipo de resolução de subproblemas ou busca linear durante suas iterações. Ao final, para demonstrar que os métodos são viáveis, resolvemos um problema de reconstrução de imagens tomográficas / We present two new methods for solving bilevel convex optimization problems, where both functions are not necessarily differentiable, i.e., we show that the sequences generated by those methods converge to the optimal set of a nonsmooth function subject to a set that also involves a function minimization. Both algorithms do not require any kind of subproblems resolution or linear search during the iterations. At the end, to prove that our methods are viable, we solve a problem of tomographic image reconstruction

Anomalias ou outliers são exemplos ou grupo de exemplos que apresentam comportamento diferente do esperado. Na prática,esses exemplos podem representar doenças em um indivíduo ou em uma população, além de outros eventos como fraudes em operações bancárias e falhas em sistemas. Diversas técnicas existentes buscam identificar essas anomalias, incluindo adaptações de métodos de classificação e métodos estatísticos. Os principais desafios são o desbalanceamento do número de exemplos em cada uma das classes e a definição do comportamento normal associada à formalização de um modelo para esse comportamento. Nesta dissertação propõe-se a utilização de um novo espaço para realizar a detecção,esse espaço é chamado espaço de parâmetros. Um espaço de parâmetros é criado utilizando parâmetros estimados a partir da concatenação(encadeamento) de dois exemplos. Apresenta-se,então,um novo framework para realizar a detecção de anomalias através da fusão de detectores que utilizam fechos convexos em múltiplos espaços de parâmetros para realizar a detecção. O método é considerado um framework pois é possível escolher quais os espaços de parâmetros que serão utilizados pelo método de acordo como comportamento da base de dados alvo. Nesse trabalho utilizou-se,para experimentos,dois conjuntos de parâmetros(média e desvio padrão; média, variância, obliquidade e curtose) e os resultados obtidos foram comparados com alguns métodos comumente utilizados para detecção de anomalias. Os resultados atingidos foram comparáveis ou melhores aos obtidos pelos demais métodos. Além disso, acredita-se que a utilização de espaços de parâmetros cria uma grande flexibilidade do método proposto, já que o usuário pode escolher um espaço de parâmetros que se adeque a sua aplicação. Tanto a flexibilidade quanto a extensibilidade disponibilizada pelo espaço de parâmetros, em conjunto como bom desempenho do método proposto nos experimentos realizados, tornam atrativa a utilização de espaços de parâmetros e, mais especificamente, dos métodos apresentados na solução de problemas de detecção de anomalias. / Anomalies or outliers are examples or group of examples that have a behaviour different from the expected. These examples may represent diseases in individuals or populations,as well as other events such as fraud and failures in banking systems.Several existing techniques seek to identify these anomalies, including adaptations of classification methods, statistical methods and methods based on information theory. The main challenges are that the number of samples of each class is unbalanced, the cases when anomalies are disguised among normal samples and the definition of normal behaviour associated with the formalization of a model for this behaviour. In this dissertation,we propose the use of a new space to helpwith the detection task, this space is called parameter space. We also present a new framework to perform anomaly detection by using the fusion of convex hulls in multiple parameter spaces to perform the detection.The method is considered a framework because it is possible to choose which parameter spaces will be used by the method according to the behaviour of the target data set.For the experiments, two parameter spaces were used (mean and standard deviation; mean, variance, skewness and kurtosis) and the results were compared to some commonly used anomaly detection methods. The results achieved were comparable or better than those obtained by the other methods. Furthermore, we believe that a parameter space created great fexibility for the proposed method, since it allowed the user to choose a parameter space that best models the application. Both the flexibility and extensibility provided by the use of parameter spaces, together with the good performance achieved by the proposed method in the experiments, make parameter spaces and, more specifically, the proposed methods appealing when solving anomaly detection problems.

Orientador: Paulo Augusto Valente Ferreira / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-05T14:01:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Oliveira_RubiaMarade_D.pdf: 567047 bytes, checksum: b3f138aa736c6786ed48be3ca1ae70ab (MD5) Previous issue date: 2005 / Resumo: Nesta tese são propostos novos algoritmos de otimização baseados na busca global para duas importantes classes de problemas de programação não-linear: problemas geométricos, nos quais as funções envolvidas são descritas por somas de polinômios generalizados, e problemas de programação multiplicativa convexa, os quais, por sua vez, apresentam funções objetivos e/ou restrições expressas como produtos de funções convexas. Uma abordagem multiobjetivo para problemas geométricos posinomiais, que admitem reformulações convexas, é apresentada. Para problemas geométricos signomiais, que não possuem reformulações convexas conhecidas, propõe-se incorporar um procedimento de busca local a um algoritmo branch-and-bound, visando acelerar a convergência deste tipo de algoritmo. Elementos de análise convexa e programação multiobjetivo são usados para abordar problemas de programação multiplicativa quando estes apresentam produtos e somas de produtos de funções convexas positivas nas suas funções objetivos. Um mínimo global para o primeiro caso é obtido como o limite das soluções de uma seqüência de minimizações quase-côncavas sobre politopos, resolvidas eficientemente por meio de enumeração de vértices. Um mínimo global para o segundo caso é obtido como o limite das soluções de uma seqüência de problemas quadráticos indefinidos com características especiais, resolvidos por enumeração de restrições. O desempenho computacional dos algoritmos propostos nesta tese é avaliado por meio de problemas-testes e comparado com algoritmos alternativos existentes na literatura / Abstract: In this thesis new optimization algorithms based on global search are proposed for two important classes of nonlinear programming problems: geometric problems, in which the functions involved are described by a sum of generalized polynomials, and convex multiplicative problems, in which, in turn, objective functions and/or constraints are expressed as a product of convex functions. A multiobjective approach for posinomial geometric problems, which admit convex reformulations, is presented. As convex reformulations for signomial geometric problems are unknown, a local search procedure with the purpose of speeding up the convergence of branchand-bound algorithms is proposed. Elements of convex analysis and multiobjective programming are used for dealing with multiplicative programming problems presenting products and sums of products of positive convex functions in their objective functions. A global minimum in the first case is obtained as the limit of a sequence of quasi-concave minimizations on polytopes, efficiently solved by vertex enumeration. A global minimum for the second case is obtained as the limit of a sequence of special indefinite quadratic problems, solved by constraint enumeration. The computational performance of the algorithms proposed in this thesis has been evaluated by means of test problems and compared with alternate algorithms from the literature / Doutorado / Automação / Doutor em Engenharia Elétrica

Orientador: Alberto Luiz Serpa / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica / Made available in DSpace on 2018-08-13T17:01:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 CanahuireCabello_RuthVanessa_M.pdf: 2405747 bytes, checksum: 148678565951eb1c7507a6c9c63048fd (MD5) Previous issue date: 2009 / Resumo: Neste trabalho estudou-se o problema de controle H8 de vibrações levando em conta os efeitos da saturação dos atuadores. Duas situações de interesse foram exploradas. A primeira é aquela em que a saturação deve ser evitada para não causar danos no sistema, mesmo que nesta situação ocorra uma perda de desempenho. A segunda alternativa procuramodificar o controlador no sentido de obter um melhor desempenho, mesmo que ocorra a saturação. O projeto dos controladores H8 foi feito usando as formulações baseadas em desigualdades matriciais lineares (Linear Matrix Inequalities - LMI). Entre as técnicas que evitam a saturação, foram empregadas as funções de ponderação, escolha do peso do esforço de controle como uma das saídas de desempenho do problema de otimização, o escalonamento da matriz de saída do controlador e a inclusão de uma restrição adicional na forma de LMI para limitar o esforço de controle. Para as técnicas que procuram melhorar o desempenho mesmo na presença da saturação, o controlador foi modificado através da metodologia conhecida como Anti-windup. As técnicas estudadas foram avaliadas em dois problemas de controle de vibrações: um sistema massa-mola-amortecedor de dois graus de liberdade e em uma viga flexível. Estas técnicas foram implementadas usando o aplicativo MATLAB e ferramentas específicas para a solução de problemas de otimização com restrições na forma de LMI tais como o Yalmip, SeDuMi e SDPT3. Os resultados para estes dois exemplos são discutidos no trabalho. / Abstract: In this work, the H8 control of vibrations problem taking into account the effects of saturation of actuators is studied. Two situations of interest were explored. The first one considers that saturation should be avoided and does not cause damage to the system, even if this situation leads to loss of performance. The second alternative seeks to modify the controller to achieve better performance, even when the saturation occurs. The design of H8 controllers was done using the formulation based on linear matrix inequalities (LMI). The techniques that avoid saturation are the weighting functions selection, selecting of the weight of the control signal as a performance output of the optimization problem, the scaling of the output matrix of the controller and the inclusion of an additional restriction in the form of LMI to limit the control effort. A technique that seeks to improve performance, even in the presence of saturation, is the controller modification using the methodology known as Anti-windup. These techniques were evaluated in two problems of control of vibrations: a mass-springdamper system of two degrees of freedom and a flexible beam. These techniques were implemented using MATLAB and with the application of specific tools to solve problems of optimization with restrictions in the form of LMI, such as Yalmip, SeDuMi and SDPT3. The results for these two examples are discussed in the work. / Mestrado / Mecanica dos Sólidos e Projeto Mecanico / Mestre em Engenharia Mecânica

Conselho Nacional de Desenvolvimento CientÃfico e TecnolÃgico / Baseados nos trabalhos De Gerhardt e Urbas [12], [36], provamos um resultado de convergÃncia global e determinamos precisamente o comportamento assintÃtico de soluÃÃes de um fluxo geomÃtrico que descreve a evoluÃÃo de hipersuperfÃcies estreladas e k-convexas por funÃÃes das curvaturas principais. Como aplicaÃÃo, e seguindo o argumento de Guan e Li [16], utilizamos um caso particular deste resultado de convergÃncia para generalizar a clÃssica desigualdade de Alexandrov-Fenchel para domÃnios estrelados e k-convexos. / Based on the work of Gerhardt and Urbasa [12], [36], we prove a global convergence result and precisely determine the asymptotic behavior of solutions of a geometric flow describing the evolution of starshaped, k-convex hypersurfaces according to certain functions of the principal curvatures. As an application, and following the argument of Guan and Li [16], we use a special case of this convergence result to generalize the classical Alexandrov-Fenchel inequality for domains starry and k-convex.

Neste trabalho apresentamos um novo método ótimo para otimização de uma função convexa diferenciável sujeita a restrições convexas. Nosso método é baseado em ideias de Nesterov e Auslender e Teboulle. A proposta dos últimos autores usa uma distância de Bregman coerciva para garantir que os iterados permaneçam no interior do conjunto viável. Nosso método estende esses resultados para permitir o emprego da distância Euclidiana ao quadrado. Mostramos também como estimar a constante de Lipschitz para o gradiente da função objetivo, o que resulta em uma melhora na eficiência numérica do método. Finalmente, apresentamos experimentos numéricos para validar nossa proposta e comparar com o algoritmo de Nesterov. / In this work we introduce a new optimal method for constrained differentiable convex optimization which is based on previous ideas by Nesterov and Auslender and Teboulle. The method proposed by the last authors use a coercive Bregman distance to ensure that the iterates remain in the interior of the feasible set. Our results extend this method to allow the use of the squared Euclidean distance. We also show how to estimate the Lipschitz constant of the gradient of the objective function, improving the numerical behavior of the method. Finally, we present numerical experiments to validate our approach and compare it to Nesterov\'s algorithm.