Este trabalho propõe uma metodologia baseada em técnicas inteligentes capaz de fornecer uma coordenação otimizada de relés direcionais de sobrecorrente instalados em sistemas de energia elétrica. O problema é modelado como um caso de programação não linear inteira mista, em que os relés permitem ajustes discretizados de múltiplos de tempo e/ou múltiplos de corrente. A solução do problema de otimização correspondente é obtida através de uma metaheurística nomeada como Discrete Particle Swarm Optimization. Na literatura técnico-científica esse problema geralmente é linearizado e aplicam-se arredondamentos das variáveis discretas. Na metodologia proposta, as variáveis discretas são tratadas adequadamente para utilização na metaheurística e são apresentados os resultados que foram comparados com os obtidos pelo modelo clássico de otimização implementado no General Algebraic Modeling System (GAMS). Tendo em vista os aspectos observados, o método permite ao engenheiro de proteção ter um subsídio adicional na tarefa da coordenação dos relés direcionais de sobrecorrente, disponibilizando uma técnica eficaz e de fácil aplicabilidade ao sistema elétrico a ser protegido, independentemente da topologia e condição operacional. / This work proposes a methodology that based on intelligent technique to obtain an optimized coordination of directional overcurrent relays in electric power systems. The problem is modeled as a mixed integer nonlinear problem, because the relays allows a discrete setting of time and/or current multipliers. The solution of the proposed optimization problem is obtained from the proposed metaheuristic named as Discrete Particle Swarm Optimization. In scientific and technical literature this problem is usually linearized and discrete variables are rounded off. In the proposed method, the discrete variables are modeled adequately in the metaheuristic and the results are compared to the classical optimization solvers implemented in General Algebraic Modeling System (GAMS). The method provides an important method for helping the engineers in to coordinate directional overcurrent relays in a very optimized way. It has high potential for the application to realistic systems, regardless of topology and operating condition.

Submitted by Jaqueline Silva (jtas29@gmail.com) on 2014-10-06T17:24:11Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - André Assis Lôbo de Oliveira- 2013.pdf: 3915731 bytes, checksum: 2447fa437e5dca74e295727bd8fed4d1 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Approved for entry into archive by Jaqueline Silva (jtas29@gmail.com) on 2014-10-06T19:18:43Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - André Assis Lôbo de Oliveira- 2013.pdf: 3915731 bytes, checksum: 2447fa437e5dca74e295727bd8fed4d1 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-10-06T19:18:43Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - André Assis Lôbo de Oliveira- 2013.pdf: 3915731 bytes, checksum: 2447fa437e5dca74e295727bd8fed4d1 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Previous issue date: 2013-12-05 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Verification and Validation Activities (V&V) consume about 50% to 60% of the total cost of a software lifecycle. Among those activities, Software Testing technique is one which is mostly used during this process. One of the main problems related to detected in Software Testing is to find a set of tests (subset from input domain of the problem) which is effective to detect the remaining bugs in the software. The Search-Based Software Testing (SBST) approach uses metaheuristics to find low cost set of tests with a high effectiveness to detect bugs. From several existing test criteria, Mutation Testing is considered quite promising to reveal bugs, despite its high computational cost, due to the great quantity of mutant programs generated. Therefore, this dissertation addresses the problem of selecting mutant programs and test cases in Mutation Testing context. To this end, it is proposed a Coevolutionary Genetic Algorithm (CGA) and the concept of Genetic Effectiveness, implemented by Genetic Classification (GC) and new genetic operators adapted to the proposed representation. Furthermore, the Genetic Algorithm Coevolutionary with Controlled Genetic Classification (CGA􀀀CGCop) is proposed for improving the efficiency of CGA’s GC. The CGA is applied in three categories of benchmarks and compared to other five methods. The results show a better performance of the CGA in subsets selection with better mutation score, as well as improvement of CGA􀀀CGCop in use of GC. These results evidence the proposal approach with promising use in the context of Mutation Testing. / Atividades de Validação e Verificação (V&V) consomem cerca de 50% a 60% do custo total no ciclo de vida de um software. Dentre essas, o Teste de Software é uma das atividades mais empregadas. Um dos maiores problemas do Teste de Software é encontrar um conjunto de teste (subconjunto do domínio de entrada do problema) que seja eficaz em detectar os defeitos remanescentes no software. Neste contexto, a Search-Based Software Testing (SBST) é uma linha de pesquisa recente que vem propondo boas soluções, uma vez que utiliza-se de metaheurísticas para encontrar um conjunto de teste com baixo custo e grande eficácia na detecção de defeitos. Dentre os diversos critérios de teste existentes, o Teste de Mutação é bastante promissor na revelação de defeitos, entretanto apresenta um alto custo computacional em termos de aplicabilidade. Por isso, a pesquisa aborda o problema de seleção de programas mutantes e casos de teste no contexto do Teste de Mutação. Para tal, propõe o Algoritmo Genético Coevolucionário (AGC) que traz o conceito de Efetividade Genética, implementado pela Classificação Genética (CG) e por novos operadores genéticos adaptados à representação proposta. Além disso, propõe o Algoritmo Genético Coevolucionário com Classificação Genética Controlada (AGC 􀀀CGCop) para a melhoria da eficiência da CG do AGC. O algoritmo AGC é aplicado em três classes de benchmarks e comparado com outros cinco métodos. Os resultados demonstram um melhor desempenho do AGC na seleção de subconjuntos com melhor escore de mutação, bem como um aprimoramento do AGC􀀀CGCop no uso da CG. Tais resultados evidenciam a abordagem proposta com uso promissor no contexto do Teste de Mutação.

Este trabalho propõe uma metodologia baseada em técnicas inteligentes capaz de fornecer uma coordenação otimizada de relés direcionais de sobrecorrente instalados em sistemas de energia elétrica. O problema é modelado como um caso de programação não linear inteira mista, em que os relés permitem ajustes discretizados de múltiplos de tempo e/ou múltiplos de corrente. A solução do problema de otimização correspondente é obtida através de uma metaheurística nomeada como Discrete Particle Swarm Optimization. Na literatura técnico-científica esse problema geralmente é linearizado e aplicam-se arredondamentos das variáveis discretas. Na metodologia proposta, as variáveis discretas são tratadas adequadamente para utilização na metaheurística e são apresentados os resultados que foram comparados com os obtidos pelo modelo clássico de otimização implementado no General Algebraic Modeling System (GAMS). Tendo em vista os aspectos observados, o método permite ao engenheiro de proteção ter um subsídio adicional na tarefa da coordenação dos relés direcionais de sobrecorrente, disponibilizando uma técnica eficaz e de fácil aplicabilidade ao sistema elétrico a ser protegido, independentemente da topologia e condição operacional. / This work proposes a methodology that based on intelligent technique to obtain an optimized coordination of directional overcurrent relays in electric power systems. The problem is modeled as a mixed integer nonlinear problem, because the relays allows a discrete setting of time and/or current multipliers. The solution of the proposed optimization problem is obtained from the proposed metaheuristic named as Discrete Particle Swarm Optimization. In scientific and technical literature this problem is usually linearized and discrete variables are rounded off. In the proposed method, the discrete variables are modeled adequately in the metaheuristic and the results are compared to the classical optimization solvers implemented in General Algebraic Modeling System (GAMS). The method provides an important method for helping the engineers in to coordinate directional overcurrent relays in a very optimized way. It has high potential for the application to realistic systems, regardless of topology and operating condition.

Made available in DSpace on 2014-07-29T15:08:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao geraldo valeriano eec.pdf: 1215973 bytes, checksum: 4ceb98a1d5250ad33d16a8997882d277 (MD5) Previous issue date: 2009-06-29 / This work presents two methods to solve the problem of Electric Distribution Networks (EDN) with geographical and power restrictions. The high cost of the project involving EDN together with lack of efficient methods when working with real applications justifies the development of this research. Taking into account concepts of heuristic and metaheuristic two methods are proposed: The first is based on the Hill-Climbing (HC) heuristic and the second is based on the Simulated Annealing (SA) metaheuristic. The possible paths are provided by the Delaunay triangulation and it is considered the natural and socio-political obstacles of the site where you want to locate a new energy network. The dimension of the EDN feeders is calculated using the power flow results from the Forward-Backward method. The initial solution is found using an intelligent method. Then the SA metaheuristic and/or HC heuristic are used providing a good solution for a new EDN in comparison with the heuristic used to find the initial solution. A comparison is also made between the two proposed methods / RESUMO Neste trabalho são apresentados dois métodos para resolver o problema de planejamento de rede de distribuição de energia elétrica (RDEE) com restrições geográficas e elétricas. O custo elevado que envolve o projeto de RDEE unido à escassez de métodos eficientes quando se trata de aplicações reais justificam o desenvolvimento desta pesquisa. Considerando os conceitos de heurística e metaheurística são propostos dois métodos: o primeiro é baseado na heurística Hill-Climbing (HC) e o segundo é baseado na metaheurística Simulated Annealing (SA). Os possíveis caminhos são fornecidos pela triangulação de Delaunay e são considerados os obstáculos naturais e políticosociais (restrições geográficas) do local onde se deseja implantar a nova rede de energia elétrica. O dimensionamento dos alimentadores da RDEE é feito utilizando-se do fluxo de potência calculado pelo método Backward-Forward. A solução inicial é encontrada utilizando-se um método inteligente. A metaheurística SA e/ou a heurística HC são então utilizadas, fornecendo uma boa solução para uma nova RDEE, em relação à heurística utilizada para encontrar a solução inicial. Também é realizada uma comparação entre os dois métodos propostos.

Submitted by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2016-10-04T12:46:23Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Bruno Nunes Machado - 2016.pdf: 954291 bytes, checksum: 2b4b0a80a709d8803e7d0857e9aad0dd (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2016-10-04T12:46:59Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Bruno Nunes Machado - 2016.pdf: 954291 bytes, checksum: 2b4b0a80a709d8803e7d0857e9aad0dd (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-04T12:46:59Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Bruno Nunes Machado - 2016.pdf: 954291 bytes, checksum: 2b4b0a80a709d8803e7d0857e9aad0dd (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2016-09-01 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Goiás - FAPEG / The software testing is an important component of software development life cycle, that directly affects quality of software products. Some problems in software testing phase can not be optimized only with traditional Software Engineering techniques. It is possible to do the mathematical modelling of those problems in an attempt to optimize them through the search techniques. However, the use of optimization approaches tend to incorporate more and more activities decisions to the tester, making more complex test activity. So, in order that optimization techniques are in fact employed at the Software Test solutions, the ability to abstract the details of optimization are required. Thus, the objective of this research is to propose a framework for search-based software testing (SBST). The proposed framework works as a top-level layer over generic optimization frameworks and testing software tools, it's target is supporting software testers that are not able to use optimization frameworks during a testing activity due to short deadlines and limited resources or skills, also supporting expert or beginners users from optimization area that need or want to compare their metaheuristics with ones from literature and offered by the proposed framework. The framework was evaluated in a case study of software testing scenario. This scenario was modeled as test case selection problem in which experiments were executed with different metaheuristics and benchmarks offered by framework. The results indicate it's capability to support the SBST area with emphasis on the test cases selection. The framework was evaluated and compared with other SBST frameworks in terms of quality metrics, that indicated its extensibility and flexibility as framework. / O Teste de Software é uma parte essencial do processo de desenvolvimento de software, com impacto direto na qualidade do produto de software. Alguns problemas detectados durante a fase de teste de software não são possíveis de serem resolvidos apenas com as técnicas tradicionais da Engenharia de Software. Nestes casos é possível realizar a modelagem matemática desses problemas e tentar otimizá-los por meio das técnicas de busca. Entretanto, a utilização de abordagens de otimização tende a incorporar mais decisões e mais atividades para o testador, tornando a atividade de teste mais complexa. Assim, para que as técnicas de otimização sejam de fato empregadas no Teste de Software, soluções com a capacidade de abstrair detalhes da otimização são necessárias. Diante disso, o objetivo desta pesquisa consiste em propor um framework para apoiar o Teste de Software Baseado em Busca. O framework proposto funciona como uma camada de alto nível sobre os frameworks genéricos de otimização e as ferramentas de teste de software, apoiando testadores de software que não são capazes de utilizar os frameworks de otimização durante uma atividade de teste devido a prazos curtos e recursos ou habilidades limitadas, além de apoiar usuários iniciantes ou especialistas da área de otimização que precisam ou desejam comparar suas metaheurísticas ou heurísticas com as da literatura e as oferecidas pelo framework proposto. O framework foi avaliado em um estudo de caso no cenário de teste de software. Tal cenário foi modelo como um problema de seleção de casos de teste, em que experimentos foram executados com diferentes metaheurísticas e benchmarks oferecidos pelo framework. Os resultados indicaram a capacidade do framework em apoiar a aréa de SBST, com destaque para o problema de seleção de casos de teste. Além disso, o framework também foi avaliado e comparado com outro framework SBST em termos de métricas de qualidade, que indicaram a extensibilidade e flexibilidade do framework proposto.

Esta Dissertação aborda o Problema de Alocação de Aulas a Salas (PAAS), também conhecido como Problema de Alocação de Salas (PAS). As instituições de ensino superior, no começo de seus calendários letivos, resolvem um PAAS ao determinar os espaços a serem utilizados para as atividades didáticas. Porém, em muitas destas instituições o PAAS é ainda resolvido manualmente, gerando altas cargas de trabalho para os responsáveis. Neste trabalho, o Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da Universidade de São Paulo (USP) foi tomado como caso de estudo para o PAAS. Um modelo de programação matemática inteiro é proposto e abordado por técnicas de resolução exata, metaheurísticas mono-objetivo e uma abordagem multi-objetivo. Uma estrutura de vizinhança proposta obteve resultados comparáveis à da metodologia exata, para um tempo fixo de execução. Demonstra-se que, a abordagem multi-objetivo é uma possibilidade de contornar algumas dificuldades clássicas do problema, como incertezas sobre a escolha dos pesos das métricas. Os métodos de solução propostos para o problema fornecem, aos responsáveis, bons instrumentos de auxílio à tomada de decisão para o PAAS. / This Dissertation addresses the Classroom Assignment Problem (CAP). All Higher Education Institutes, at the schoolyear\'s begin, faces a CAP to define where the classes will be taught. However, many of those still solves this problem manually, demanding high efforts from the responsible staff. In this study, the Universidade de São Paulo\'s (USP) Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) was tackled as study case for the CAP. An Integer Programming Model is proposed and tackled by exact methods, meta-heuristics and a multi-objective approach. A novel neighborhood operator is proposed for the local search and obtains good results, even comparable to the exact method. The multi-objective approach is shown to overcome some of the classical adversity of the mono-objective approach, e.g., choosing weights to quality metric. Those CAP\'s proposed solution methods, gives the responsible staff a good decision making support.

Tesis por compendio / [ES] El diseño de infraestructuras está fuertemente influido por la búsqueda de soluciones que tengan en cuenta el impacto en la economía, el medio ambiente y la sociedad. Estos criterios están muy relacionados con la definición de sostenibilidad que hizo la Comisión Brundtland en 1987. Este hito supuso un reto para técnicos, científicos y legisladores. Este reto consistía en generar métodos, criterios, herramientas y normativas que permitieran incluir el concepto de sostenibilidad en el desarrollo y diseño de nuevas infraestructuras. Desde entonces, se han producido pequeños avances en la búsqueda de la sostenibilidad, pero se necesitan más a corto plazo. Como plan de acción, las Naciones Unidas establecieron los Objetivos de Desarrollo Sostenible, fijando el año 2030 como meta para alcanzarlos. Dentro de estos objetivos, las infraestructuras se postulan como un punto crítico. Tradicionalmente, se han desarrollado métodos para obtener diseños óptimos desde el punto de vista del impacto económico. Sin embargo, aunque en los últimos tiempos se ha avanzado en la aplicación y utilización de métodos de análisis del ciclo de vida completo, aún falta un consenso claro, especialmente en el pilar social de la sostenibilidad. Dado que la sostenibilidad engloba diferentes criterios, que en principio no van necesariamente de la mano, el problema de la búsqueda de la sostenibilidad se plantea no sólo como un problema de optimización, sino también como un problema de toma de decisiones multi-criterio. El objetivo principal de esta tesis doctoral es proponer diferentes metodologías para la obtención de diseños óptimos que introduzcan los pilares de la sostenibilidad en el diseño de puentes mixtos acero-hormigón. Como problema estructural representativo se propone un puente viga en cajón de tres vanos mixto. Dada la complejidad de la estructura, en la que intervienen 34 variables discretas, la optimización con métodos matemáticos resulta inabordable. Por ello, se propone el uso de algoritmos metaheurísticos. Esta complejidad también se traduce en un alto coste computacional para el modelo, por lo que se implementa un modelo de redes neuronales profundas que permite la validación del diseño sin necesidad de computación. Dada la naturaleza discreta del problema, se proponen técnicas de discretización para adaptar los algoritmos al problema de optimización estructural. Además, para mejorar las soluciones obtenidas a partir de estos algoritmos discretos, se introducen métodos de hibridación basados en la técnica K-means y operadores de mutación en función del tipo de algoritmo. Los algoritmos utilizados se clasifican en dos ramas. La primera son los basados en trayectorias como el Simulated Annealing, Threshold Accepting y el Algoritmo del Solterón. Por otra parte, se utilizan algoritmos de inteligencia de enjambre como Jaya, Sine Cosine Algorithm y Cuckoo Search. La metodología de Análisis del Ciclo de Vida definida en la norma ISO 14040 se utiliza para evaluar el impacto social y medioambiental de los diseños propuestos. La aplicación de esta metodología permite evaluar el impacto y compararlo con otros diseños. La evaluación mono-objetivo de los diferentes criterios lleva a la conclusión de que la optimización de costes está asociada a una reducción del impacto medioambiental y social de la estructura. Sin embargo, la optimización de los criterios medioambientales y sociales no reduce necesariamente los costes. Por ello, para realizar una optimización multi-objetivo y encontrar una solución de compromiso, se implementa una técnica basada en la Teoría de Juegos, proponiendo una estrategia de juego cooperativo. La técnica multi-criterio utilizada es la Teoría de la Entropía para asignar pesos a los criterios para la función objetivo agregada. Los criterios considerados son los tres pilares de la sostenibilidad y la facilidad constructiva de la losa superior. Aplicando esta técnica se obtiene un diseño óptimo relativo a los tres pilares de la soste / [CAT] El disseny d'infraestructures està fortament influït per la cerca de solucions que tinguen en compte l'impacte en l'economia, el medi ambient i la societat. Aquests criteris estan molt relacionats amb la definició de sostenibilitat que va fer la Comissió Brundtland en 1987. Aquesta fita va suposar un repte per a tècnics, científics i legisladors. Aquest repte consistia a generar mètodes, criteris, eines i normatives que permeteren incloure el concepte de sostenibilitat en el desenvolupament i disseny de noves infraestructures. Des de llavors, s'han produït xicotets avanços en la cerca de la sostenibilitat, però es necessiten més a curt termini. Com a pla d'acció, les Nacions Unides van establir els Objectius de Desenvolupament Sostenible, fixant l'any 2030 com a meta per aconseguir-los. Dins d'aquests objectius, les infraestructures es postulen com un punt crític. Tradicionalment, s'han desenvolupat mètodes per a obtindre dissenys òptims des del punt de vista de l'impacte econòmic. No obstant això, encara que en els últims temps s'ha avançat en l'aplicació i utilització de mètodes d'anàlisis del cicle de vida complet, encara falta un consens clar, especialment en el pilar social de la sostenibilitat. Atés que la sostenibilitat engloba diferents criteris, que en principi no van necessàriament de la mà, el problema de la cerca de la sostenibilitat es planteja no sols com un problema d'optimització, sinó també com un problema de presa de decisions multi-criteri. L'objectiu principal d'aquesta tesi doctoral és proposar diferents metodologies per a l'obtenció de dissenys òptims que introduïsquen els pilars de la sostenibilitat en el disseny de ponts mixtos. Com a problema estructural representatiu es proposa un pont viga en calaix de tres vans mixt. Donada la complexitat de l'estructura, en la qual intervenen 34 variables discretes, l'optimització amb mètodes matemàtics resulta inabordable. Per això, es proposa l'ús d'algorismes metaheurísticos. Aquesta complexitat també es tradueix en un alt cost computacional per al model, per la qual cosa s'implementa un model de xarxes neuronals profundes que permet la validació del disseny sense necessitat de computació. Donada la naturalesa discreta del problema, es proposen tècniques de discretització per a adaptar els algorismes al problema d'optimització estructural. A més, per a millorar les solucions obtingudes a partir d'aquests algorismes discrets, s'introdueixen mètodes d'hibridació basats en la tècnica K-*means i operadors de mutació en funció del tipus d'algorisme. Els algorismes utilitzats es classifiquen en dues branques. La primera són els basats en trajectòries com la Simulated Annealing, Threshold Accepting i el Old Bachelor Acceptance. D'altra banda, s'utilitzen algorismes d'intel·ligència d'eixam com Jaya, Sine Cosine Algorithm i Cuckoo Search. La metodologia d'Anàlisi del Cicle de Vida definida en la norma ISO 14040 s'utilitza per a avaluar l'impacte social i mediambiental dels dissenys proposats. L'aplicació d'aquesta metodologia permet avaluar l'impacte i comparar-lo amb altres dissenys. L'avaluació mono-objectiu dels diferents criteris porta a la conclusió que l'optimització de costos està associada a una reducció de l'impacte mediambiental i social de l'estructura. No obstant això, l'optimització dels criteris mediambientals i socials no redueix necessàriament els costos. Per això, per a realitzar una optimització multi-objectiu i trobar una solució de compromís, s'implementa una tècnica basada en la Teoria de Jocs, proposant una estratègia de joc cooperatiu. La tècnica multi-criteri utilitzada és la Teoria de l'Entropia per a assignar pesos als criteris per a la funció objectiu agregada. Els criteris considerats són els tres pilars de la sostenibilitat i la facilitat constructiva de la llosa superior. Aplicant aquesta tècnica s'obté un disseny òptim relatiu als tres pilars de la sostenibilitat i a partir del qual es millora la facilitat constructiva. / [EN] Infrastructure design is strongly influenced by the search for solutions considering the impact on the economy, the environment, and society. These criteria were strongly related to the definition of sustainability by the Brundtland Commission in 1987. This milestone posed a challenge for technicians, scientists, and legislators alike. This challenge consisted of generating methods, criteria, tools, and regulations that would allow the inclusion of the concept of sustainability in developing and designing new infrastructures. Since then, small advances have been made in the search for sustainability, but they need more in the short term. As an action plan, the United Nations established the Sustainable Development Goals, setting the year 2030 as the target for achieving them. Within these goals, infrastructure is postulated as a critical point. Traditionally, methods have been developed to obtain optimal designs from the point of view of economic impact. However, although recent advances have been made in implementing and using complete life cycle analysis methods, there still needs to be a clear consensus, especially in the social pillar of sustainability. Given that sustainability encompasses different criteria, which in principle do not necessarily go hand in hand, the problem of finding sustainability is posed not only as an optimization problem but also as a multi-criteria decision-making problem. The main objective of this doctoral thesis is to propose different methodologies for obtaining optimal designs that introduce the pillars of sustainability in the design of steel-concrete composite bridges. A three-span box-girder bridge is proposed as a representative structural problem. Given the complexity of the structure, which involves 34 discrete variables, optimization with mathematical methods is unaffordable. Therefore, the use of metaheuristic algorithms is proposed. This complexity also translates into a high computational cost for the model, so a deep neural networks model is implemented to allow the validation of the design without the need for computation. Given the problem's discrete nature, discretization techniques are proposed to adapt the algorithms to the structural optimization problem. In addition, to improve the solutions obtained from these discrete algorithms, hybridization methods based on the K-means technique and mutation operators are introduced depending on the type of algorithm. The algorithms used are classified into two branches. The first are those based on trajectories such as Simulated Annealing, Threshold Accepting, and Old Bachelor Acceptance. Moreover, swarm intelligence algorithms such as Jaya, Sine Cosine Algorithm, and Cuckoo Search are used. The Life Cycle Assessment methodology defined in the ISO 14040 standard is used to evaluate the social and environmental impact of the proposed designs. The application of this methodology allows the evaluation of the impact and comparison with other designs. The single-objective evaluation of the different criteria leads to the conclusion that cost optimization is associated with a reduction of the environmental and social impact of the structure. However, optimizing environmental and social criteria does not necessarily reduce costs. Therefore, to perform a multi-objective optimization and find a compromise solution, a technique based on Game Theory is implemented, proposing a cooperative game strategy. The multi-criteria technique used is the Entropy Theory to assign criteria weights for the aggregate objective function. The criteria considered are the three pillars of sustainability and the constructive ease of the top slab. Applying this technique results in an optimal design concerning the three pillars of sustainability and from which the constructive ease is improved. / I would like to thank the Spanish Ministry of Science and Innovation. This research would not have been possible without the support of grant FPU-18/01592, funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033, "ESF invests in your future", as well as the financial assistance provided by DIMALIFE (BIA2017-85098-R) and HYDELIFE (PID2020-117056RB-I00), both funded by MCIN/AEI/10.13039/5011-00011033, and "ERDF A way of making Europe". / Martínez Muñoz, D. (2023). Optimal Deep Learning Assisted Design of Socially and Environmentally Efficient Steel Concrete Composite Bridges under Constrained Budgets [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/195967 / Compendio