Submitted by Geandra Rodrigues (geandrar@gmail.com) on 2018-03-27T14:05:45Z No. of bitstreams: 1 franciscocarlosrodriguescoelho.pdf: 4772391 bytes, checksum: e11633134429c05832808dad96be9940 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2018-03-27T14:28:31Z (GMT) No. of bitstreams: 1 franciscocarlosrodriguescoelho.pdf: 4772391 bytes, checksum: e11633134429c05832808dad96be9940 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-03-27T14:28:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 franciscocarlosrodriguescoelho.pdf: 4772391 bytes, checksum: e11633134429c05832808dad96be9940 (MD5) Previous issue date: 2018-02-22 / A alocação de Geração Distribuída (GD) em sistemas de distribuição de energia elétrica consiste em determinar os barramentos para conexão destas unidades geradoras, e o montante de potência a ser injetado, visando um ou mais objetivos, que podem ser: redução das perdas de potência ativa, melhorias no perfil de tensão, minimização dos custos operacionais, maximização da geração de energia, ganhos ambientais, dentre outros. O principal objetivo considerado neste trabalho é a minimização das perdas de potência ativa, mantendo as tensões dos barramentos dentro de limites recomendados. Para alcançar este objetivo, uma metodologia de otimização é proposta, tratando separadamente os problemas de localização das unidades geradoras no sistema, e o dimensionamento destas unidades. A determinação das barras com conexão de GD é realizada através de uma nova técnica de otimização metaheurística, implementada no MATLAB, denominada Metaheurística Empírica Discreta (MED). Já o dimensionamento das unidades de GD é realizado de duas formas distintas, a depender do tipo de sistema de distribuição analisado. No caso dos sistemas cujos dados são equivalentes monofásicos, o montante de potencia é determinado por um Fluxo de Potência Ótimo implementado no software comercial LINGO. A segunda estratégia de determinação da potência despachada é empregada no caso dos testes realizados com sistemas trifásicos desbalanceados, cujo dimensionamento é feito pelo método do gradiente descendente e o cálculo do fluxo de potência é realizado pelo software OpenDSS. Os três sistemas equivalentes monofásicos utilizados são compostos por 33, 69 e 476 barras, enquanto os dois trifásicos desequilibrados possuem 34 e 123 barras. A qualidade da metodologia proposta na resolução do problema de alocação de geração distribuída é avaliada através de comparações com a literatura especializada, comparações com outras metaheurísticas e testes de robustez. Os resultados provenientes de simulações com alocação de três e quatro unidades de GD em sistemas de distribuição de energia elétrica mostram que a metodologia proposta é eficiente, sendo capaz de produzir resultados com significativas reduções nas perdas de potência ativa e perfis de tensão adequados. / The optimal Distributed Generation (DG) allocation problem consists in choosing the best locations of those distributed power plants at the distribution system, and to define its amount of power injection. The approach can be either single or multiobjective. The main objectives are: minimization of total power loss, voltage profile improvement, operational cost minimization, maximization of distributed generation capacity, environmental gains, among others. In this work, the main goal pursued is the total power loss minimization of the distribution system, keeping the buses voltages within the predetermined limits. To achieve this goal, an optimization methodology is proposed. This approach treats separately the location problem and the power dispatched by the generation units. The busbars connected to distributed generation are determined through a new metaheuristic algorithm, implemented in MATLAB, named Empirical Discrete Metaheuristic (EDM). The amount of power injection is solved by an Optimum Power Flow implemented in the commercial software LINGO, or by the Steepest Descent Method in the MATLAB environment. The first strategy to determine the DG dispatch is used on simulations with single phase equivalents systems. The second one is employed in the amount of power determination in unbalanced three phase systems, which the power flow is carried out by the open source software OpenDSS. The three single phase equivalent test systems analyzed are composed by 33, 69 and 476 buses, while the two systems with three phases have 34 and 123 buses, each. To evaluate the proposed methodology quality, comparisons to published works in the specialized literature are made. Also, robustness tests and comparisons to other well succeed metaheuristics are carried out. The results were obtained from simulations with three and four DG units in electric power distribution systems. These results consistently show that the proposed methodology is efficient, providing DGs configurations that significantly reduces the active power losses and keep the voltages at adequate levels.

O problema de roteamento do ônibus escolar (PROE), é um importante problema de ordem prática, estudado em otimização combinatória. É formulado através de um conjunto de paradas, frotas de ônibus, escolas e garagem, onde a partir destes conjuntos, busca-se criar rotas otimizadas visando a redução do custo operacional do serviço. Este trabalho apresenta duas grandes contribuições para a melhoria da solução do PROE, sendo elas, o desenvolvimento de um algoritmo baseado na metaheurística GRASP + 2-Opt, para a geração de rotas otimizadas, e um sistema de apoio a decisão para o PROE, com a utilização de funções do Google Maps v3, para proporcionar uma visualização ágil da atual situação do problema para o administrador do sistema, isto, através do uso de marcadores de localizações para paradas de ônibus, escolas e garagem. O sistema foi testado de duas formas. A primeira, com a utilização de instâncias de referência da literatura e a segunda com uma simulação de um ambiente do mundo real. Os resultados são comparados com os principais trabalho da literatura do problema, assim conseguindo gerar soluções com uma redução significativa na quantidade de ônibus utilizados, bem como no tempo de processamento para a geração das rotas. / The school bus routing problem (SBRP) is an important practical problem, studied in combinatorial optimization. It is formulated through a set of stops, bus fleets, schools and garage, where from these sets, we seek to create optimized routes in order to reduce the operating cost of the service. This work presents two great contributions to the improvement of SBRP solution, are the following, the development of an algorithm based on GRASP + 2-Opt, for generating optimal routes and a system decision support for the SBRP, with the use of Google Maps v3 functions, to provide a agile view of the current situation of the problem to the system administrator, through the use of marker locations for bus stops, schools and garage. The system was tested in two ways. First, with the use of benchmark instances the literature and the second with a simulation of a real-world environment. The results are compared with the main work problem literature, thus achieving generate solutions with a significant reduction in the number of buses used and the computational time for generating the route.

Made available in DSpace on 2015-03-04T18:51:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao_eduardo_krempser.pdf: 675502 bytes, checksum: 9909466baacd7f6cebcd6029c53ed6c4 (MD5) Previous issue date: 2009-03-04 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cientifico e Tecnologico / Optimization is a large area of knowledge concerned with the need of a better use of resources and activities, becoming indispensable in the solution of several problems which arise from the study and formulation of real-world problems. Furthermore, the constraints that must be respected for each situation introduce in the methodologies of optimization an additional complication. Differential Evolution, which in its original formulation is applied only to unconstrained optimization problems in continuous space, also provides good results when applied to constrained optimization with discrete and continuous variables. This work presents the necessary improvements to Differential Evolution for its proper application to this class of problems, and proposes a new combination of techniques for this application, as well as a mechanism for dynamic selection of the appropriate variant of the technique. The initial proposal is a combination of Differential Evolution with a technique of adaptive penalty (APM) and the second proposal concerns the dynamic selection of variants during the search process. Several computational experiments are carried out confirming the competitiveness of the proposed algorithms. / A otimização é uma grande área de conhecimento voltada para a necessidade de um melhor aproveitamento de recursos e atividades, tornando-se indispensável na resolução de grande parte dos problemas oriundos de estudos e formulações de problemas reais. Além disso, as restrições que devem ser respeitadas para cada situação introduzem nas metodologias de otimização um complicador adicional. A Evolução Diferencial, que em sua formulação original é aplicada somente a problemas de otimização irrestrita e em espaços contínuos, apresenta também bons resultados quando aplicada à otimização restrita com variáveis contínuas e discretas. Este trabalho apresenta os aperfeiçoamentos necessários à Evolução Diferencial para sua adequada aplicação sobre essa classe de problemas, além de propor uma nova combinação de técnicas para essa aplicação, bem como um mecanismo de seleção dinâmica da variante adequada da técnica. A proposta inicial é a combinação da Evolução Diferencial com uma técnica adaptativa de penalização (APM) e a segunda proposta visa a seleção dinâmica de variantes durante o processo de busca. Vários experimentos computacionais são executados confirmando a competitividade dos algoritmos propostos.

Submitted by Maria Cristina (library@lncc.br) on 2015-07-27T15:05:42Z No. of bitstreams: 1 thesis.pdf: 1867062 bytes, checksum: 8cffd5298d9eeaf5fe03a2244a4578f9 (MD5) / Approved for entry into archive by Maria Cristina (library@lncc.br) on 2015-07-27T18:14:30Z (GMT) No. of bitstreams: 1 thesis.pdf: 1867062 bytes, checksum: 8cffd5298d9eeaf5fe03a2244a4578f9 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-07-27T18:26:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 thesis.pdf: 1867062 bytes, checksum: 8cffd5298d9eeaf5fe03a2244a4578f9 (MD5) Previous issue date: 2014-09-29 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq / This work aims at the development and implementation of robust and efficient computational algorithms to treat multilevel optimization problems, particularly bilevel problems. Those problems are characterized by an optimization problem within the constraints of another optimization problem, and are considered more difficult to treat than classical optimization problems, since, in general, they are non-convex nor differentiable, even when the functions involved are all linear. To solve those problems, different techniques were developed which are based on Ant Colony Optimization and Differential Evolution metaheuristics. Beside those, a surrogate model (metamodel) was also developed, based on the Nearest Neighbors Method, in an attempt to reduce the computational cost of one of the proposed methods. A variety of bilevel problems were addressed to validate the proposed algorithms, including: (i) optimization problems in continuous space with and without constraints; (ii) an application in Operational Research involving the production and distribution planning problem; and (iii) bilevel problems containing multiple followers in the lower level. The analysis of the applicability and the performance of the proposed methodologies showed that they were able to successfully solve all problems, in which competitive results were obtained concerning the applications addressed. / Este trabalho visa o desenvolvimento e implementação computacional de algoritmos robustos e eficientes para tratar problemas de otimização multinível, particularmente os de dois níveis. Problemas desta natureza são caracterizados por possuírem um problema de otimização dentro das restrições de outro problema de otimização, e são considerados mais difíceis de serem tratados do que os problemas clássicos de otimização, pois, em geral, não são convexos e nem diferenciáveis, mesmo quando as funções envolvidas são todas lineares. Para resolver tais problemas, diferentes técnicas de otimização foram desenvolvidas, utilizando como base as metaheurísticas de Otimização por Colônia de Formigas e Evolução Diferencial. Além destas, propôs-se um modelo de substituição (metamodelo), baseado no Método dos Vizinhos mais Próximos, na tentativa de reduzir o custo computacional em um dos métodos proposto. Uma diversidade de problemas em dois níveis foi utilizada para validar os algoritmos desenvolvidos, incluindo: (i) problemas de otimização no espaço contínuo, restritos e irrestritos; (ii) uma aplicação em Pesquisa Operacional envolvendo o problema de planejamento de produção e distribuição; e (iii) problemas envolvendo múltiplos seguidores no nível inferior. A análise da aplicabilidade e do desempenho das metodologias propostas mostraram que estas foram capazes de resolver com sucesso todos os problemas, onde resultados competitivos foram obtidos na linha dos problemas abordados.

Neste trabalho são apresentadas contribuições para a estimação do desempenho elétrico na distribuição de energia elétrica, com implicações nos mais diversos problemas da operação e do planejamento da distribuição. Entende-se por desempenho elétrico, a avaliação dos parâmetros de congestionamento de redes, as perdas e o nível de tensão. A motivação deste trabalho está na agregação dos esforços advindos da campanha de medição compulsória das concessionárias de distribuição e da necessidade do órgão regulador de estabelecer parâmetros de avaliação do desempenho operacional das empresas, como previsto no documento intitulado “Procedimentos da Distribuição” da Aneel. A estimação do desempenho elétrico é formulada segundo um problema de otimização multiobjetivo onde as funções objetivo compõem uma avaliação de probabilidade de ocorrência e uma avaliação de proximidade dos parâmetros elétricos calculados com os valores obtidos por medição. Os valores das cargas são discretizados segundo probabilidades de ocorrência em cada intervalo, de modo que a formulação resulte em um problema de otimização combinatória multiobjetivo de dimensão exponencial. Propõe-se um procedimento de redução de rede, que diminua consideravelmente o espaço de decisões, e um procedimento de expansão de redes para recompô-la. Também são propostas heurísticas específicas para a obtenção de soluções com cargas diversificadas e desequilibradas. Para uma aplicação adequada destas heurísticas, propôs-se e aplicou-se um método evolucionário metaheurístico para composição das soluções factíveis, ordenadas de acordo com o conceito de dominância de Pareto. Para cada fronteira de dominância, ou conjunto de fronteiras, o aplicativo constrói a distribuição probabilística da corrente e fluxo de potência de cada trecho, o nível de tensão em todas as barras e as perdas técnicas totais do circuito. A formulação matemática de otimização é flexível o bastante para a aplicação prática, considerando os diversos estágios de implementação dos atuais sistemas supervisórios. O modelo evolucionário metaheurístico proposto foi aplicado para um caso ilustrativo evidenciando as suas potencialidades e os pontos a serem aprimorados. / This thesis aims at contributing for the estimation of electrical performance in the distribution of electrical energy. Electrical performance is assumed to be the evaluation of network congestion parameters, losses and voltage level. The development of this work was impelled due to distribution utilities compulsory measurement permanent campaigns, and due to the need of the regulatory agency in establishing operational performance standards, as stated in the Distribution Code of Aneel, the Brazilian Energy Regulatory Agency. The electrical performance estimation is formulated according to an optimization problem where the objective functions correspond to an evaluation of occurrence probability, and correspond to a proximity evaluation of calculated parameters with values obtained by measurement as well. Load values are discretized according to ocurrence probabilities within each interval, so that formulation results in a multiobjective combinatorial optimization of exponential dimension. Network reduction procedures to substantially reduce Decision Domain and network expansion procedures to recompose it are proposed. Specific heuristics are also proposed to get solutions with load diversity and unbalanced loads. In order to adequately apply these heuristics, a metaheuristic evolutionary method to build feasible solutions is proposed and applied, and ranked according to Pareto´s concept. For each dominance frontier or group of frontiers, the application builds the probabilistic: current and load flow distribution of for each branch, voltage level for each bar and circuit technical losses. The mathematical formulation of optimization is flexible enough to be effectively applied taking into account different levels of supervisory systems developed in the utilities. The metaheuristic evolutionary model proposed was applied to a representative case with main potentialities and weak points to be improved.

Submitted by Rosivalda Pereira (mrs.pereira@ufma.br) on 2017-10-31T20:55:43Z No. of bitstreams: 1 eggo_pinheiro.pdf: 1913399 bytes, checksum: d95298cbe73fd1e96bc181f116178ffa (MD5) / Made available in DSpace on 2017-10-31T20:55:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 eggo_pinheiro.pdf: 1913399 bytes, checksum: d95298cbe73fd1e96bc181f116178ffa (MD5) Previous issue date: 2017-07-19 / Freight railways are the major means of transportation of bulk material, such as iron ore from the origin to the destination. Usually for heavy haul railways, the destination is a port. For the last few years there has been a fast growing demand. However, railway infrastructure capacity increasing is very expensive and require a lot of investiment budget. Therefore, an improvement of train scheduling process is needed to ensure the best and efficient use of the current railway. Nevertheless, in some situations it is overwhelmingly complex to solve, an NP-hard problem. Since all the previous work provided on the Train Timetable Problem is usually only applied locally to a single railway, this work provides a public base benchmark of test railways built by heuristcs. Moreover, this work deals with the train timetabling problem applied to mixed traffic railways with both cargo trains and passenger trains sharing the same resources with different priorities. It is proposed a new mathematical model extended from literature previous work intended to avoid infeasible solutions instead reparing or discarding on these cases. This model contains additional support for parallel multi-track for several railway’s signaling system approaches context as well as overtaking on it without deadlocks possibility. This model considers trains in current position and future departure planned. To achieve an improved train scheduling is applied the Evolutionary Clustering Search (ECS) with multi heuristics approaches and a modified mutation operator of Genetic Algorithm as component of ECS. The experiments shows ECS outperforms almost all tests scenario and the modified mutation operator strongly improve the results / Ferrovias de trens de carga são os principais meios de transporte de materiais, tais como minério de ferro, da sua origem até o seu destino. Geralmente para ferrovias de transporte pesado, o destino é o porto. Nos últimos anos, a demanda de produção tem aumentado assim como o uso da ferrovia para transportá-la, no entanto, a expansão da sua infraestrutura requer um grande investimento. Assim, um planejamento de circulação de trens mais efetivo que maximize a capacidade de tráfego se faz necessária. No entanto, em algumas situações a sua otimização é bastante complexa para ser executada, um problema NP-Difícil. Embora todo trabalho elaborado nesse tema é geralmente aplicado localmente em uma única ferrovia, este trabalho provê uma base genérica de ferrovias gerado por heurísticas. Além disso, esta dissertação lida com o problema de circulação de trens aplicado a ferrovias mistas envolvendo trens de carga assim como trens de passageiros compartilhando o mesmo recurso e com diferentes prioridades. É proposto um novo modelo matemático estendido de um trabalho existente na literatura que procura evitar conflitos ao invés de permitir soluções inviáveis, sendo necessário reparação delas ou descarte. Este modelo lida com uma quantidade variável de linhas em locais de parada compatível com várias abordagens de sistema de sinalização disponíveis, assim como considera ultrapassagens de forma a evitar deadlocks, da mesma forma que trata contextos de trens em circulação como planejados para realizar a otimização. Para encontrar boas soluções, ao planejamento de circulação de trens é aplicado uma abordagem do Evolutionary Clustering Search (ECS) com múltiplas heurísticas, e um operador de mutação modificado do Algoritmo Genético como componente do ECS. Os experimentos computacionais mostraram que o ECS superou quase todos os cenários de teste e o operador de mutação modificado melhorou significativamente os resultados finais.

Neste trabalho são apresentadas contribuições para a estimação do desempenho elétrico na distribuição de energia elétrica, com implicações nos mais diversos problemas da operação e do planejamento da distribuição. Entende-se por desempenho elétrico, a avaliação dos parâmetros de congestionamento de redes, as perdas e o nível de tensão. A motivação deste trabalho está na agregação dos esforços advindos da campanha de medição compulsória das concessionárias de distribuição e da necessidade do órgão regulador de estabelecer parâmetros de avaliação do desempenho operacional das empresas, como previsto no documento intitulado “Procedimentos da Distribuição" da Aneel. A estimação do desempenho elétrico é formulada segundo um problema de otimização multiobjetivo onde as funções objetivo compõem uma avaliação de probabilidade de ocorrência e uma avaliação de proximidade dos parâmetros elétricos calculados com os valores obtidos por medição. Os valores das cargas são discretizados segundo probabilidades de ocorrência em cada intervalo, de modo que a formulação resulte em um problema de otimização combinatória multiobjetivo de dimensão exponencial. Propõe-se um procedimento de redução de rede, que diminua consideravelmente o espaço de decisões, e um procedimento de expansão de redes para recompô-la. Também são propostas heurísticas específicas para a obtenção de soluções com cargas diversificadas e desequilibradas. Para uma aplicação adequada destas heurísticas, propôs-se e aplicou-se um método evolucionário metaheurístico para composição das soluções factíveis, ordenadas de acordo com o conceito de dominância de Pareto. Para cada fronteira de dominância, ou conjunto de fronteiras, o aplicativo constrói a distribuição probabilística da corrente e fluxo de potência de cada trecho, o nível de tensão em todas as barras e as perdas técnicas totais do circuito. A formulação matemática de otimização é flexível o bastante para a aplicação prática, considerando os diversos estágios de implementação dos atuais sistemas supervisórios. O modelo evolucionário metaheurístico proposto foi aplicado para um caso ilustrativo evidenciando as suas potencialidades e os pontos a serem aprimorados. / This thesis aims at contributing for the estimation of electrical performance in the distribution of electrical energy. Electrical performance is assumed to be the evaluation of network congestion parameters, losses and voltage level. The development of this work was impelled due to distribution utilities compulsory measurement permanent campaigns, and due to the need of the regulatory agency in establishing operational performance standards, as stated in the Distribution Code of Aneel, the Brazilian Energy Regulatory Agency. The electrical performance estimation is formulated according to an optimization problem where the objective functions correspond to an evaluation of occurrence probability, and correspond to a proximity evaluation of calculated parameters with values obtained by measurement as well. Load values are discretized according to ocurrence probabilities within each interval, so that formulation results in a multiobjective combinatorial optimization of exponential dimension. Network reduction procedures to substantially reduce Decision Domain and network expansion procedures to recompose it are proposed. Specific heuristics are also proposed to get solutions with load diversity and unbalanced loads. In order to adequately apply these heuristics, a metaheuristic evolutionary method to build feasible solutions is proposed and applied, and ranked according to Pareto´s concept. For each dominance frontier or group of frontiers, the application builds the probabilistic: current and load flow distribution of for each branch, voltage level for each bar and circuit technical losses. The mathematical formulation of optimization is flexible enough to be effectively applied taking into account different levels of supervisory systems developed in the utilities. The metaheuristic evolutionary model proposed was applied to a representative case with main potentialities and weak points to be improved.

Submitted by Silvana Teresinha Dornelles Studzinski (sstudzinski) on 2016-11-18T11:12:32Z No. of bitstreams: 1 Robermilton Sant´Anna de Oliveira Rodrigues_.pdf: 3942890 bytes, checksum: cd68235e6f58b7b97f966958f932b60d (MD5) / Made available in DSpace on 2016-11-18T11:12:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Robermilton Sant´Anna de Oliveira Rodrigues_.pdf: 3942890 bytes, checksum: cd68235e6f58b7b97f966958f932b60d (MD5) Previous issue date: 2016-06-10 / IFRR - Instituto Federal de Educação Ciência e Tecnologia de Roraima / Com o advento da Internet, aliado à constante evolução das tecnologias de distribuição de Banda Larga, juntamente com um público cada vez mais exigente, surge o IPTV (Internet Protocol Television). Atualmente, existem várias pesquisas sobre como melhorar sua distribuição de conteúdo, através dos mais diversos dispositivos disponíveis no mercado, tais como: TV Digital, Tablets e Smartphones. Este trabalho apresenta uma ferramenta computacional, baseada em um modelo matemático, para otimização dos parâmetros do módulo IPTV de uma Plataforma de Convergência Digital (DIGICONV). Essa ferramenta computacional é baseada em aplicações das metaheurísticas Busca Tabu e Algoritmo Genético, a fim de obter melhorias em todos os segmentos da transmissão, além de identificar os motivos de uma possível sobrecarga do sistema, quando não há banda disponível suficiente para atender a todos os clientes, através de configurações específicas nos parâmetros de entrada que são: a taxa de transmissão (Tt), a qualidade de vídeo (Qv), a qualidade de áudio (Qa), os tipos de clientes (Tc), a largura de banda do cliente (Lb) e a quantidade de banda disponível (Bd). Os resultados obtidos neste trabalho comprovaram que tanto a Busca Tabu quanto o Algoritmo Genético obtiveram resultados satisfatórios e otimizados, conforme o aumento da Função Objetivo, atestando sua eficiência. / With the advent of the Internet, combined with the constant evolution of the broadband distribution technologies, along with the public increasingly demanding, IPTV (Internet Protocol Television) arises. Currently, there are several studies on how to improve the distribution of content through a variety of devices available in the market, such as Digital TV, Tablets and Smartphones. This paper presents a computational tool based on a mathematical model to optimize IPTV module parameters of a Digital Convergence Platform (DIGICONV). This software tool is based on applications of metaheuristics Tabu Search and Genetic Algorithm in order to achieve improvements in all segments of the transmission, and to identify the reasons for a possible system overload, when there is not enough available bandwidth to meet all customers through specific settings in the input parameters are: the transmission rate (Tt), the video quality (Qv), audio quality (Qa), the types of customers (Tc), the bandwidth of client (Lb) and the amount of available bandwidth (BD). The results of this study showed that both the tabu search and the genetic algorithm achieved satisfactory results and optimized, with increasing Objective Function, attesting to its effectiveness.

Orientador: Rubén Augusto Romero Lázaro / Resumo: Neste trabalho apresenta-se uma nova meta-heurística, o Algoritmo Genético Evolucionário Especializado (AGE-E) para resolver uma das categorias dos Problemas de Carregamento de Contêiners, objeto de estudo que pertence à otimização, na Pesquisa Operacional. Considera-se a existência de múltiplos contêiners de iguais dimensões que permitem o carregamento completo da carga disponível em um contexto de transporte industrial. Esta carga é composta por caixas de sortimento fortemente hete-rogêneo e que permite a rotação em qualquer dasseis possibilidades, tornando o problema ainda mais complexo, e, porisso,menos estudado na literatura. Uma revisão bibliográfica é também apresentada, contendo uma visão geral das classificações do problema e, em particular, um estudo aprofundado sobre algoritmos genéticos. A implementação do AGE-E foi realizada, e os resultados computacionais foram comparados com as melhores soluções já apresentadas na literatura, demonstrando o potencial do AGE-E para estudosfuturos. / Doutor

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Com o passar do tempo, a demanda elétrica de diversas áreas varia tornando necessária a construção de novos geradores elétricos e a expansão da rede de transmissão de energia elétrica. Nesta dissertação, focamos no problema de expansão da rede de transmissão, assumindo que novos geradores estão construídos para suprir as novas demandas. Essa expansão exige altos investimentos que precisam ser cuidadosamente planejados. O problema pode ser modelado como um problema de otimização não linear inteira mista e pertence à classe dos problemas NP-difíceis. Desta forma, uma abordagem heurística pode ser adequada para a sua solução pois pode vir a fornecer boas soluções em tempo computacional aceitável. Esta dissertação se propõe a apresentar um estudo do problema de planejamento da expansão de redes de transmissão de energia elétrica estático e multiestágio. Mostramos o que já existe na literatura para o que é chamado de problema sem redimensionamento e as inovações feitas por nós para o problema com redimensionamento. Quanto aos métodos de solução, utilizamos a metaheurística GRASP para o problema estático e combinamos o GRASP com o procedimento Backward-Forward quando falamos em problema multiestágio. Nesta dissertação comparamos os resultados computacionais obtidos com resultados encontrados na literatura. / At times, the electrical load in diferent areas varies, claiming the construction of new electric generators and the expansion of the electrical transmission network. In this dissertation we focus on the transmission expansion planning problem, assuming that new generators are built to meet the new demands. This expansion requires large investments, which need to be carefully planned. This problem can be modeled as a mixed nonlinear programming problem, considered to be a NP-hard problem. Therefore a heuristic approach may be appropriate for its solution because it might be able to provide good solutions in satisfactory computational time. This dissertation intends to present a study of both the static and multistage transmission expansion planning problem. We present first a review of the most interesting works found in the technical literature. Then, we present metaheuristics for the static and multistage problems with re-design. These etaheuristics extend known algorithms for the problems without re-design. For the static problem, we extend a GRASP procedure and for the multistage problem, we embed the GRASP (or an exact method) into a backward-forward algorithm. We test our algorithms on real-based power transmission networks and compare them to the results found in the litterature.