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Dissertação (Mestrado em Engenharia Mecânica) - Centro Universitário FEI, São Bernardo do Campo, 2016.

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AZEVEDO, D. C. R. Métodos heurísticos aplicados no ajuste de curvas de Weibull em energia eólica. 2015. 126 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Mecânica) – Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2015. / Submitted by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2015-07-14T17:38:06Z No. of bitstreams: 1 2015_dis_dcrazevedo.pdf: 1610744 bytes, checksum: 79a8b3051e53551a9c5b4d3c1fde9c2b (MD5) / Approved for entry into archive by Marlene Sousa(mmarlene@ufc.br) on 2015-07-22T16:50:48Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2015_dis_dcrazevedo.pdf: 1610744 bytes, checksum: 79a8b3051e53551a9c5b4d3c1fde9c2b (MD5) / Made available in DSpace on 2015-07-22T16:50:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2015_dis_dcrazevedo.pdf: 1610744 bytes, checksum: 79a8b3051e53551a9c5b4d3c1fde9c2b (MD5) Previous issue date: 2015-07-08 / The application of heuristics optimization has proven quite effective when compared to traditional optimization methods by differentiation. It is known that in some cases, directly minimizing the functions involved in the process can be complicated or even impossible. This work aims to develop a Weibull curve fitting methodology, using Ant Colony Optimization method and the Particle Swarm Optimization method as far as the hybridization of these. The tipical stochastic characteristic should provide good results for any wind distribution, concentrated or dispersed, which would make it valid to use in coastal conditions, flat or complex terrain or even urban. The result obtained by the heuristic approach of two SONDA wind samples, referring to Petrolina, Pernambuco, Brazil and Sao Martinho da Serra, Rio Grande do Sul, Brazil was compared with eight other known methods and commercially applied: the least squares method, the moment method, empirical method, the maximum likelihood method, the modified maximum likelihood method, energy pattern method, equivalent energy method and the chi-squared method and the goodness of fit will be evaluated by RMSE tests, MAPE, R2, and the deviation in the forecast power density. Heuristic methods have proven competitive, with power forecast error values around 10−14% / A aplicação de métodos heurísticos em otimização tem se mostrado bastante eficaz quando comparado aos tradicionais métodos de otimização por diferenciação. É sabido que, em alguns casos, minimizar de forma direta as funções envolvidas no processo pode ser complicado ou mesmo impossível. Buscou-se com esse trabalho desenvolver uma metodologia para ajuste de curvas de Weibull para a caracterização do regime de ventos, utilizando a otimização pelo método do Formigueiro e pelo método do Enxame de Partículas (do inglês Ant Colony Optimization (ACO) e Particle Swarm Optimization (PSO), respectivamente) bem como a hibridização destes dois métodos. Acredita-se que a característica estocástica dos métodos pode proporcionar resultados refinados para qualquer tipo de distribuição de vento, seja concentrada ou dispersa, o que tornaria válido utilizar o método nas condições de litoral, relevo plano, acidentado ou mesmo urbano, com obstáculos na direção dos aerogeradores. O resultado obtido pela aproximação heurística de duas amostras de vento do projeto SONDA, referentes a Petrolina-PE e São Martinho da Serra-RS foi comparado com outros oito métodos já conhecidos e comercialmente aplicados: método dos mínimos quadrados, método do momento, método empírico, método da máxima verossimilhança, método da máxima semelhança, método da energia padrão, método da energia equivalente e método do chi-quadrado e a qualidade do ajuste será avaliada pelos testes de RMSE, MAPE, R2 e pelo desvio na previsão de densidade de potência. Os métodos heurísticos se mostraram competitivos, com valores de erro em previsão de potência da ordem de 10−14%

Made available in DSpace on 2014-07-29T14:57:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao Carine Rodrigues da Costa.pdf: 991478 bytes, checksum: 516faf301aac129df1d69068892a5ea9 (MD5) Previous issue date: 2011-03-30 / The necessity of solving optimization problems in a reasonable computational time limit makes the development of heuristics be a large research area. Usually, developed heuristics for optimization problems are empirically evaluated by its application to a set of specific instances, comparing to quality solution and computational efforts. Besides, when presenting a new heuristic, the contributions should be scientifically evaluated and reported in an objective way. The quality of a computational experiment report may become evident the difficulty to reproduce the experiment or compare the results with those of other experiments. Part of the origin of these issues comes from the fact that there is no standard for reporting experiments in Computer Science. Therefore, the focus of this work is to investigate methods of conducting experimental research with heuristics, to examine what methods are more favorable and consistent in evaluating these. Thus, the investigation resulted in a compilation with contribution of several authors, which consisted in identifying a set of recommendations, including the formulation of a checklist representing the summary form of all the items that were seen in this study. The results of this review served as the basis for definitining the research and leading a sample study, which consisted in analysis of articles that deal with the Quadratic Assignment Problem (QAP), by checking the necessary items for understanding, reproduction and comparison of the performed experiments. / A necessidade de resolver problemas de otimização em um limite razoável de tempo computacional faz com que o desenvolvimento de heurísticas seja uma grande área de pesquisa. Usualmente, heurísticas desenvolvidas para problemas de otimização são avaliadas empiricamente, pela sua aplicação a um conjunto de instâncias específicas, comparando qualidade da solução e esforços computacionais. Além disso, ao se apresentar uma nova heurística, as contribuições devem ser avaliadas cientificamente e relatadas de uma maneira objetiva. Ao descrever um experimento computacional e relatar os resultados obtidos do mesmo, pode ficar evidente a dificuldade de reproduzir o experimento ou comparar os resultados obtidos com os de outros experimentos. Parte da origem dessas questões vem do fato de que não há padrão para o relato de experimentos na área de Computação. Portanto, o foco deste trabalho é investigar métodos de condução de pesquisa experimental com heurísticas, para analisar quais são os mais favoráveis e consistentes na avaliação destas. Desta forma, a investigação resultou em uma compilação com a contribuição de diversos autores, em que consistiu na identificação de um conjunto de recomendações, com a elaboração de um checklist, representando de forma sumarizada todos os itens vistos nesta pesquisa. Os resultados dessa revisão serviram como base para a definição da pesquisa e condução de um estudo exemplo, que consistiu na análise de artigos que tratam do Problema de Atribuição Quadrática (PAQ), com a verificação dos itens necessários para compreensão, reprodução e comparação dos experimentos realizados.

O Problema de Transporte de Derivados de Petróleo em Oleodutos consiste em determinar como operar uma rede de oleodutos, atendendo às demandas dos mercados locais, levando em conta o plano de produção dentro de um horizonte temporal pré-estabelecido, satisfazendo restrições operacionais e minimizando os custos de transporte nos oleodutos. A realidade atual vivida pela indústria do petróleo no Brasil aponta para uma tendência de independência crescente entre os envolvidos com a distribuição dutoviária. Este novo cenário exigirá maior segurança e privacidade da informação trocada entre os participantes, impossibilitando um processo de solução centralizado como o atual. Este trabalho mostra a adequação de modelar este problema como um DCOP (Problema de Satisfação de Restrições Distribuído com Otimização), onde as variáveis e restrições são distribuídas entre múltiplos agentes autônomos, que representam diferentes terminais e refinarias, de forma a manter a privacidade das informações associadas a cada um deles. Para a solução deste DCOP é utilizado o algoritmo Adopt (Assíncrono Distribuído com Otimização), que foi adaptado para o problema de oleodutos e comparado com o algoritmo SBB (Branch-and-Bound Sincronizado), um algoritmo reconhecidamente completo para DCOP. Esta avaliação de desempenho é realizada utilizando tanto a métrica tradicional de Número de Ciclos, quanto a métrica de Custo Cumulativo, que é uma alternativa para algoritmos distribuídos genéricos, e considera diferentes heurísticas para Adopt e SBB. Além disso, uma técnica de pré-processamento foi desenvolvida para melhorar a eficiência do Adopt. Tal como no trabalho original do Adopt, os resultados experimentais confirmam sua superioridade sobre o SBB também para este tipo de problema, e indicam as heurísticas mais adequadas.

Este trabalho apresenta um estudo sobre a razão assintótica de pior caso para alguns algoritmos aproximados utilizados para solucionar o problema de Bin Packing unidimensional ( BPP). Este é um problema clássico de otimização combinatória que serve de modelo para uma série de problemas que ocorrem no mundo real. No BPP, dada uma lista com n itens de tamanhos no intervalo (0,

A Orientação a Aspectos - OA constitui um dos mais recentes paradigmas, capaz de reduzir ainda mais a complexidade do desenvolvimento de software, e trouxe novos desafios para a comunidade científica e tecnológica de Engenharia de Software. Um desses desafios chamado Aspectos Iniciais - AI baseia-se na falta de uma sistemática apropriada para auxiliar profissionais na realização das atividades de identificação e definição de Aspectos, o mais cedo possível, nos processos de desenvolvimento de software. A principal contribuição deste trabalho de pesquisa consiste na elaboração de um Método para Identificação e Definição de Aspectos Iniciais denominado - MIDAI, visando o aumento da eficiência e a eficácia e a redução dos riscos e recursos envolvidos na aplicação do paradigma da OA. Além de uma pesquisa bibliográfica, de um levantamento dos principais trabalhos existentes sobre Aspectos Iniciais - AI e do desenvolvimento do "MIDAI", este trabalho apresenta também um estudo de caso, em termos de experimento científico, para a verificação da eficiência e eficácia da aplicação prática do novo método, juntamente com uma análise e discussão dos principais resultados obtidos.

Aborda-se neste trabalho um problema de seqüenciamento de padrões denominado Problema de Minimização de Pilhas Abertas, o qual visa aprimorar o processo de produção de corte de objetos e que possui grande aplicação industrial. Além da aplicação direta, o tratamento do problema é interessante devido ao alto nível de dificuldade para determinação sua solução por métodos computacionais e à sua versatilidade, pois pode-se utilizá-lo para modelar vários outros problemas tanto práticos quanto mais teóricos. Propõe-se uma heurística construtiva que usa um procedimento de geração de permutações de partes de uma solução e uma regra de melhoria baseada na antecipação do fechamento de pilhas. Além disso, são propostas e discutidas a utilização de pré-processamento dos dados de entrada do problema e a simplificação de um dos métodos de solução da literatura baseado em teoria dos grafos para geração de uma solução inicial. Os resultados dos experimentos computacionais extensivos realizados demonstram a eficiência das idéias propostas tanto isoladamente quanto em conjunto, frente aos métodos da literatura para lhe servir de comparação. A heurística proposta é uma alternativa competitiva para a solução do problema abordado.

Esta tese é sobre otimização combinatória e nela aborda-se o problema de minimização de pilhas abertas. São apresentados dois novos métodos heurísticos simples para solução deste problema, baseados em algoritmos básicos da teoria de grafos aos quais associam-se duas simples regras de melhoria gulosas. Para aferição da qualidade dos métodos propostos, estes são comparados com os dois métodos que são o estado da arte do problema objeto de estudo, sendo um exato e outro, heurístico. Para que os experimentos computacionais fossem abrangentes, foram utilizados três conjuntos de instâncias: o primeiro, adotado amplamente pela comunidade acadêmica; o segundo, mais recente e de maior nível de dificuldade e o terceiro novo conjunto de instâncias, proposto neste mesmo trabalho, possuidor de problemas com maiores instâncias e nível de dificuldade maior que os dois anteriores. Os resultados reportados mostram que as duas heurísticas - HBF2r e Lookahead, superam o método heurístico de melhor desempenho da literatura em qualidade da solução e em regularidade. Ainda, Lookahead obtém grande quantidade de soluções ótimas, baixos índices de erros e soluções de qualidade próxima às soluções geradas pelo método exato nos três conjuntos de instâncias considerados, não obstante o fato de se tratar de uma heurística. Os tempos computacionais são considerados muito baixos em termos práticos. Espera-se que as contribuições aqui realizadas possam auxiliar uma maior compreensão do problema.