Despite decades of U.S. water quality management efforts, over half of assessed waterbody units were threatened or impaired for designated uses in the most recent assessments, with urban runoff being a leading contributor to those impairments. This cumulative research explores several aspects of urban runoff dynamics through a combination of field study and modeling. Stormwater ponds are ubiquitous in developed landscapes due to their ability to provide multiple forms of treatment for stormwater runoff. However, evolving design goals have reduced the applicability of much of the early work that was done on pond effectiveness. In this study, we instrumented a recently constructed detention pond in Burlington, VT, USA. Flow gaging demonstrated that the pond achieved a 93% reduction in event peak flow rates over the monitoring period. Storm sampling showed that the pond significantly reduced total (TN) (1.45 mg/L median influent, 0.93 mg/L median effluent, p < 0.001) and total phosphorus (TP) (0.498 mg/L median influent, 0.106 mg/L median effluent, p < 0.001) concentrations over the events sampled. A loading analysis estimated the TN and TP removal efficiencies for the pond to be 23% and 77% respectively. Lastly, temperature data collected from the pond showed that during the summer the pond accumulates considerable heat energy. This study adds to the body of literature on detention pond performance, and raises concerns about the extensive use of stormwater ponds in watersheds where thermal stress is a concern. EPA SWMM is a widely used urban hydrologic, hydraulic and water quality model, though its application can be limited due to its deterministic nature, high dimensional parameter space, and the resulting implications for modelling uncertainty. In this work, I applied a global sensitivity analysis (SA) and evolutionary strategies (ES) calibration to SWMM to produce model predictions that account for parameter uncertainty in a headwater tributary case study in South Burlington, VT, USA. Parameter sensitivity was found to differ based on model structure, and the ES approach was generally successful at calibrating selected parameters, although less so as the number of concurrently varying parameters increased. A watershed water quality analysis using the calibrated model suggested that for different events in the record, the stream channel was alternately a source and a sink for sediment and nutrients, based on the predicted washoff loads and the measured loads from the stream sampling stations. These results add to the previous work on SWMM SA, auto-calibration, and parameter uncertainty assessment. Lastly, given the extent of eutrophication impairment in the U.S., I compared TN and TP data collected in these original works with national and regional datasets. TN concentrations sampled in this work were generally commensurate with values reported elsewhere, however TP data were not. Drainage area attributes and an event based rainfall runoff analysis of the study catchments provided circumstantial support for the idea that runoff from lawns is driving the high TP loads in Englesby Brook. The role of pet wastes is considered as a potentially fruitful area for further research.

Survival in the face of unpredictable environments is a challenge faced by all organisms. One solution is the evolution of mechanisms that cause stochastic switching between phenotypic states. Despite the wide range of switching strategies found in nature, their evolutionary origins and adaptive significance remain poorly understood. Recently in the Rainey laboratory, a long-term evolution experiment performed with populations of the bacterium Pseudomonas fluorescens SBW25 saw the de novo evolution of a phenotypic switching strategy. This provided an unprecedented opportunity to gain insight into the evolution and maintenance of switching strategies. The derived ‘switcher’ genotype was detected through colony level phenotypic dimorphism. Further microscopic examination revealed the cellular basis of phenotypic switching as the bistable (ON/OFF) expression of a capsule. Transposon mutagenesis demonstrated that the structural basis of the capsule was a colanic acid-like polymer encoded by the Pflu3656-wzb locus. Subsequently, whole genome re-sequencing enabled elucidation of the series of mutational events underlying the evolution of capsule bistability: nine mutations were identified in the switcher. Present in both forms of the switcher, the final mutation – a point mutation in a central metabolic pathway – was shown to be the sole mechanistic cause of capsule switching; it ‘set the stage’ for a series of molecular events directly responsible for bistability. Two models were proposed to explain capsule switching at the molecular level: the genetic amplification-reduction model, and the epigenetic feedback model. Collective results of biochemical and genetic assays proved consistent with the epigenetic model, whereby a decrease in flux through the pyrimidine biosynthetic pathway activates an already-present feedback loop. Subsequent analysis of a second switcher (evolved independently of and in parallel with the first) revealed a radically different genetic route leading to phenotypically and mechanistically similar capsule switching. In addition to providing the first empirical insight into the evolutionary bases of switching strategies, the work presented in this thesis demonstrates the power of natural selection – operating on even the simplest of organisms – to forge adaptive solutions to evolutionary challenges; in a single evolutionary step, selection took advantage of inherent intracellular stochasticity to generate an extraordinarily flexible phenotype.

Made available in DSpace on 2016-03-15T19:38:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Agostinho Benigno Monteiro Gutierrez.pdf: 1771214 bytes, checksum: b247e1232736a440c8348a9a5765749a (MD5) Previous issue date: 2007-09-19 / Fundo Mackenzie de Pesquisa / Evolutionary strategies normally use the Gaussian distributions in order to control the mutations over real values. Since there are other kinds of distributions in nature and in mathematics, such as those of Cauchy, Lévy and S-Lévy, in addition to several stable distributions, it seems a natural step to extend the standard approach, by using an algorithm that would be based upon other existing distributions, or that would even allow the choice of a stable distribution in a self-adaptive way. Such an idea is briefly sketched herein, in the context of populations of individuals that evolve towards the minimum of a test function (namely, the n-dimensional Rastrigin, Rosenberg, Griewangk and Schwefel functions) by means of evolutionary strategies, whose mutations are guided by eight types of specific types of distributions and by a self-adaptive scheme over a subset of the possible stable distributions. During the evolution of the experiment a remarkable influence on the right choice of the distribution family can be noted related to the search for the global minimum of a test function. This is due to the diversity used in the form of distribution: asymmetric and long tale (Lévy) and symmetric with various type of tale on the others. The choice of the type of distribution occurs determining four parameters properly: stability rate, asymmetric, scale and position. The choice of the type of distribution occurs determining if the four parameters above mentiones are part of the chromosome that also contains the possible coordinates of the global minimum that will be mutated according to the chosen distribution. Having applied this different mutation in the evolutionary process will lead to the global minimum of the chosen test function. The results indicate that the combined use of stable distribution controlling the mutations of the coordinates can result in a performance improvement regarding the convergence and consequent determination of the solution, when applied to spatially constrained benchmark functions. / Usualmente, as estratégias evolutivas utilizam as distribuições Gaussianas para governar as mutações sobre valores reais. Já que na natureza e na matemática existem outros tipos de distribuições, tais como de Cauchy, de Lévy e de S-Lévy, além de uma infinidade de distribuições estáveis, é razoável se pensar em expandir a abordagem tradicional, utilizando-se um algoritmo baseado em outras distribuições existentes, ou mesmo que possibilite a escolha de uma distribuição estável, de forma auto-adaptativa. Esta idéia é aqui ilustrada, no contexto de populações de indivíduos que evoluem em busca do mínimo de uma função de teste (no caso, a função de Rastrigin, vale de Rosenberg, Griewangk e Schwefel em n-dimensões) através de estratégias evolutivas cujas mutações são guiadas por oito tipos específicos de distribuições e de um esquema auto-adaptativo em um subconjunto das distribuições estáveis. Durante a evolução dos experimentos observa-se uma forte influência da escolha adequada da família de distribuição na correlação da busca do mínimo global na função de teste. Este fato se deve a diversidade utilizada na forma da distribuição: assimétrica e cauda longa (Lévy) e simétrica com vários tipos de cauda nas demais. A escolha do tipo de distribuição ocorre determinando-se adequadamente quatro parâmetros: Índice de estabilidade (&#945;), assimétrico (&#946;), escala (&#978;) e posição (&#948;). A escolha do tipo de distribuição ocorre determinando-se os quatro parâmetros acima que fazem parte do cromossomo que também contém as possíveis coordenadas do ponto de mínimo global que seram mutadas com base distribuição escolhida. Com aplicação desta mutação diferenciada no processo evolutivo chegasse ao mínimo global da função de teste escolhida. Os resultados indicaram que a utilização conjunta de distribuições estáveis governando as mutações das coordenadas podem acarretar uma melhora de desempenho com respeito à convergência e conseqüente determinação da solução, quando aplicadas sobre funções de teste delimitadas espacialmente.

Objective of this master's thesis is optimizing of neral network topology using some of evolutionary algorithms. The backpropagation neural network was optimized using genetic algorithms, evolutionary programming and evolutionary strategies. The text contains an application in the Matlab environment which applies these methods to simple tasks as pattern recognition and function prediction. Created graphs of fitness and error functions are included as a result of this thesis.

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Esta teste de doutorado tem como objetivo o desenvolvimento de um algoritmo de Estimação de Estados de Distorções Harmônicas (EEDH) em Sistemas Elétricos de Potência. Embora o custo dos medidores de qualidade de energia tenha diminuído, ainda é inviável a utilização de medidores para a monitoração de todas as barras de um sistema elétrico real, pois o sistema de monitoração tornar-se-ia demasiadamente oneroso. Sendo assim, torna-se necessária à utilização de algoritmo capaz de estimar, a partir de um pequeno número de pontos de monitoração, os valores das distorções harmônicas em demais pontos do sistema. Para resolver o problema em estudo, propõe-se a utilização de algoritmo de Estratégias Evolutivas. Tal algoritmo se mostra viável por sua facilidade de implementação e sua velocidade em encontrar uma solução dentro de um vasto espaço de soluções. Neste contexto, uma solução para o problema de estimação compreende um indivíduo que pode sofrer mutação e recombinação, sendo este avaliado a cada geração do algoritmo. A avaliação de cada indivíduo esta relacionada à minimização do erro quadrático de estimação de tensões nas barras monitoradas do sistema. Para esta realização são utilizadas as informações das distorções provenientes de medidores, bem como as informações da rede. O fluxo de carga para a freqüência fundamental é realizado e tomado como referência para ajustes de ângulos das distorções harmônicas na ausência de um sistema de sincronização. O algoritmo proposto foi submetido para analisar inicialmente uma rede elétrica hipotética de 4 barras com o intuito de se verificar a capacidade da metodologia. Em seguida uma rede elétrica de 14 barras foi utilizada para configurar os parâmetros do algoritmo de Estratégia Evolutiva. Esta mesma rede foi submetida à análise da estimação da Distorção Harmônica Total. Por fim, com o intuito de explorar as limitações e potencialidades, a metodologia proposta foi aplicada na análise de uma rede de subtransmissão de 50 barras, utilizando modelos por componentes simétricas e por componentes de fase. Os resultados obtidos foram promissores e indicam este ramo de estudos como sendo de grande viabilidade podendo diminuir os custos de um sistema de monitoramento de qualidade de energia elétrica, que se utiliza de EEDH. / The aim of the present thesis is to develop a Harmonic Distortion State Estimation algorithm for Power Systems. Although the cost of Power Quality Meters has decreased for a while now, it is still not practicable the use of one meter for each real system bus. This demands a Harmonic Distortion State Estimation (HDSE) algorithm to find the harmonic components in buses with no measurement. An Evolutionary Strategy algorithm is proposed in this work to solve the harmonic estimation problem. This algorithm shows good results due to its easy implementation and its quickness to find a solution for a complex problem, as the HDSE demands. In this context a solution for the estimation problem is based on a population of individuals that suffer mutation and recombination operations, and are evaluated in each generation. The individual evaluation is related to the minimization of the sum of square deviations of voltage estimation in buses with measurement. Harmonic data from meters and network data are taken as the model inputs. A load flow determines the system state for the fundamental frequency that provides the reference for the angle adjustment for harmonics. The proposed algorithm was first submitted to analyze a small four bus electrical network to verify the viability of this methodology. After this, a 14 bus electrical network was used to configure the evolutionary strategy algorithm parameters and to determine the Total Harmonic Distortion estimation. Finally, in order to understand the limitations and capability of the proposed methodology, a 50 bus subtransmission three-phase network was analyzed by models based on symmetrical components and phase components. The obtained results are very promising and indicate a considerable cost reduction in power quality monitoring systems.

Esta teste de doutorado tem como objetivo o desenvolvimento de um algoritmo de Estimação de Estados de Distorções Harmônicas (EEDH) em Sistemas Elétricos de Potência. Embora o custo dos medidores de qualidade de energia tenha diminuído, ainda é inviável a utilização de medidores para a monitoração de todas as barras de um sistema elétrico real, pois o sistema de monitoração tornar-se-ia demasiadamente oneroso. Sendo assim, torna-se necessária à utilização de algoritmo capaz de estimar, a partir de um pequeno número de pontos de monitoração, os valores das distorções harmônicas em demais pontos do sistema. Para resolver o problema em estudo, propõe-se a utilização de algoritmo de Estratégias Evolutivas. Tal algoritmo se mostra viável por sua facilidade de implementação e sua velocidade em encontrar uma solução dentro de um vasto espaço de soluções. Neste contexto, uma solução para o problema de estimação compreende um indivíduo que pode sofrer mutação e recombinação, sendo este avaliado a cada geração do algoritmo. A avaliação de cada indivíduo esta relacionada à minimização do erro quadrático de estimação de tensões nas barras monitoradas do sistema. Para esta realização são utilizadas as informações das distorções provenientes de medidores, bem como as informações da rede. O fluxo de carga para a freqüência fundamental é realizado e tomado como referência para ajustes de ângulos das distorções harmônicas na ausência de um sistema de sincronização. O algoritmo proposto foi submetido para analisar inicialmente uma rede elétrica hipotética de 4 barras com o intuito de se verificar a capacidade da metodologia. Em seguida uma rede elétrica de 14 barras foi utilizada para configurar os parâmetros do algoritmo de Estratégia Evolutiva. Esta mesma rede foi submetida à análise da estimação da Distorção Harmônica Total. Por fim, com o intuito de explorar as limitações e potencialidades, a metodologia proposta foi aplicada na análise de uma rede de subtransmissão de 50 barras, utilizando modelos por componentes simétricas e por componentes de fase. Os resultados obtidos foram promissores e indicam este ramo de estudos como sendo de grande viabilidade podendo diminuir os custos de um sistema de monitoramento de qualidade de energia elétrica, que se utiliza de EEDH. / The aim of the present thesis is to develop a Harmonic Distortion State Estimation algorithm for Power Systems. Although the cost of Power Quality Meters has decreased for a while now, it is still not practicable the use of one meter for each real system bus. This demands a Harmonic Distortion State Estimation (HDSE) algorithm to find the harmonic components in buses with no measurement. An Evolutionary Strategy algorithm is proposed in this work to solve the harmonic estimation problem. This algorithm shows good results due to its easy implementation and its quickness to find a solution for a complex problem, as the HDSE demands. In this context a solution for the estimation problem is based on a population of individuals that suffer mutation and recombination operations, and are evaluated in each generation. The individual evaluation is related to the minimization of the sum of square deviations of voltage estimation in buses with measurement. Harmonic data from meters and network data are taken as the model inputs. A load flow determines the system state for the fundamental frequency that provides the reference for the angle adjustment for harmonics. The proposed algorithm was first submitted to analyze a small four bus electrical network to verify the viability of this methodology. After this, a 14 bus electrical network was used to configure the evolutionary strategy algorithm parameters and to determine the Total Harmonic Distortion estimation. Finally, in order to understand the limitations and capability of the proposed methodology, a 50 bus subtransmission three-phase network was analyzed by models based on symmetrical components and phase components. The obtained results are very promising and indicate a considerable cost reduction in power quality monitoring systems.

Submitted by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2014-11-28T12:18:45Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Camila Soares Barbosa - 2013.pdf: 840210 bytes, checksum: a7c84142e9c6b7a669f16d9057771acf (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2014-11-28T13:14:26Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Camila Soares Barbosa - 2013.pdf: 840210 bytes, checksum: a7c84142e9c6b7a669f16d9057771acf (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-11-28T13:14:26Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Camila Soares Barbosa - 2013.pdf: 840210 bytes, checksum: a7c84142e9c6b7a669f16d9057771acf (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Previous issue date: 2013-11-22 / One of the main challenges in Dynamic Spectrum Selection for Cognitive Radios is the choice of the frequency range for each transmission. This choice should minimize interference with legacy devices and maximize the discovering opportunities or white spaces. There are several solutions to this issue, and Reinforcement Learning algorithms are the most successful. Among them stands out the Q-Learning whose weak point is the parameterization, since adjustments are needed in order to reach successfully the proposed objective. In that sense, this work proposes an algorithm based on evolutionary strategy and presents the main characteristics adaptability to the environment and fewer parameters. Through simulation, the performance of the Q-Learning and the proposal of this work were compared in different scenarios. The results allowed to evaluate the spectral efficiency and the adaptability to the environment. The proposal of this work shows promising results in most scenarios. / Um dos principais desafios da Seleção Dinâmica de Espectro em Rádios Cognitivos é a escolha da faixa de frequência para cada transmissão. Essa escolha deve minimizar a interferência em dispositivos legados e maximizar a descoberta das oportunidades ou espaços em branco. Há várias soluções para essa questão, sendo que algoritmos de Aprendizado por Reforço são as mais bem sucedidas. Entre eles destaca-se o Q-Learning, cujo ponto fraco é a parametrização, uma vez que ajustes são necessários para que se alcance, com sucesso, o objetivo proposto. Nesse sentido, este trabalho propõe um algoritmo baseado em Estratégia Evolutiva e apresenta como características principais a adaptabilidade ao ambiente e a menor quantidade de parâmetros. Através de simulação, o desempenho do Q-Learning e da proposta deste trabalho foram comparados em diversos cenários. Os resultados obtidos permitiram avaliar a eficiência espectral e a adaptabilidade ao ambiente. A proposição deste trabalho apresentou resultados promissores na maioria dos cenários.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This work presents three evolutionary strategies to solve the problem of scheduling a given set of n jobs to m identical parallel machines with the objective of minimizing makespan. There is a sequence dependent setup times. We also compares our method with two other well succeeded heuristics, one is a tabu search based heuristic and the second is a memetic approach, which combines a population-based method with local search procedures. As benchmarks for smallsized instances, optimal values are used provide by a dichotomous search. For larger instances, the comparisons try to show the robust behavior in solution quality as well as in computational effort of our evolutionary strategy. / Este trabalho propõe três estratégias evolutivas para resolver o problema de seqüenciamento de n tarefas em m máquinas paralelas idênticas, buscando minimizar o tempo máximo de finalização (makespan). São considerados tempos de preparação dependentes da seqüência. Os métodos propostos são comparados com outras duas heurísticas de qualidade comprovada, uma baseada em Busca Tabu e outra baseada em Algoritmos Meméticos. Para algumas instâncias de pequeno porte, comparações são feitas com o valor ótimo obtido através de uma busca dicotômica. Para instâncias maiores, as comparações demonstram a robustez e a boa qualidade das soluções encontradas pelas estratégias evolutivas através da comparação com as outras heurísticas.

本文利用模擬最適化（Simulation Optimization）的技術，來找出適合投資人之最佳資產配置。模擬最適化係為一種將決策變數輸入而使其反應變數得到最佳化結果之技術，在本篇中，決策變數為各種投資標的之資產配置，而反應變數則為投資結果之預期報酬與標準差，模擬最適化可視為一種在可行範圍內尋求最佳解之過程。本篇中模擬最適化之方法係採演化策略法，最適化問題則為具放空限制之多期架構。我們亦進一步與各種傳統的投資保險策略比較，包括買入持有策略（Buy-and-Hold）、固定比例策略（Constant Mix）、固定比例投資保險策略（Constant Proportion Portfolio Insurance）及時間不變性投資組合保險策略（Time-Invariant Portfolio Protection），以驗證模擬最適化的有效性，並以多種評估指標來衡量各種策略績效之優劣。 由實證結果發現，利用模擬最適化求解出每月的最適資產配置，雖然造成每期因資金配置比例變動而提高波動性，另一方面卻能大幅的增加報酬率。整體而言，模擬最適化技術的確能夠有效提升投資績效，使得最終財富增加，並且得到較大的夏普指數及每單位風險下較高的報酬。 / This paper applied simulation optimization technique to search for the optimal asset allocation. Simulation optimization is the process of determining the values of the decision variables that optimize the values of the stochastic response variable generated from a simulation model. The decision variables in our case are the allocations of many kinds of assets. The response variable is a function of the expected wealth and the associated risk. The simulation optimization problem can be characterized as a stochastic search over a feasible exploration region. The method we applied is the evolution strategies and the optimization problem is formulated as a multi-period one with short-sale constraints. In order to verify the effectiveness of simulation optimization, we compared the resulting asset allocation with allocations obtaining using traditional portfolio insurance strategies including Buy-and-Hold, Constant Mix, Constant Proportion Portfolio Insurance, and Time-Invariant Portfolio Protection. We also used many indexes to evaluate performance of all kinds of strategies in this paper. Our empirical results indicated that using simulation optimization to search for the best asset allocation resulted in large volatilities, however, it significantly enhanced rate of return. As a whole, applying simulation optimization indeed gets the better performance, increases the final wealth, makes Sharpe Index large, and obtains the higher return under per unit risk.