Geradores de referência, ou fontes de tensão de referência, são largamente empregados na composição de diversos circuitos eletrônicos, pois são responsáveis por gerar e manter uma tensão constante para o restante do circuito. Como se trata de um circuito analógico e que possui diversas condições a serem atendidas (baixo coeficiente de temperatura, baixa tensão de alimentação, baixa regulação de linha, dentre outras), sua complexidade é alta e isso se reflete no tempo/dificuldade de um projeto. Com a finalidade de aumentar a qualidade do circuito e diminuir o tempo de projeto, foi estudado o projeto de fontes de tensão de referência através da aplicação de metaheurísticas, que são métodos de otimização utilizados em problemas que não possuem solução analítica. As metaheurísticas aplicadas foram: algoritmos genéticos, simulated annealing e pattern search, todos disponíveis em uma toolbox de otimização do Matlab. A fonte projetada, utilizando uma topologia proposta neste trabalho, fornece uma tensão de referência de 0,302 V em 300 K a uma tensão mínima de operação de 1,01 V. O coeficiente de temperatura, no intervalo de -10°C a 90°C, é de 19 ppm/°C a 1,01 V e a regulação de linha, com tensão de alimentação no intervalo de 1,01 V a 2,5 V, é de 81 ppm/V a 300 K. O consumo de potência é de 4,2 \'mü\'W, também em 300 K e a 1,01 V e a área é de 0,061 \'MM POT.2\'. Como resultado, mostrou-se a eficiência da utilização destes métodos no dimensionamento de elementos do circuito escolhido e foi obtida uma fonte de tensão de referência que atende aos critérios estabelecidos e é superior quanto ao critério de regulação de linha, quando comparada a outras fontes da literatura. Neste trabalho, foi utilizada a tecnologia CMOS de 0,35 \'mü\'m da Austria Micro Systems (AMS). / Voltage references are widely employed to compose electronic circuits, since they are responsible for generating and maintaining a constant voltage to the rest of the circuit. As it is an analog circuit and it has several conditions to fulfill (low temperature coefficient, low supply voltage, low line regulation, among others), its complexity is high, which reflects at the time/difficulties of a design. In order to increase the quality of the circuit and to minimize the design time, it was studied voltage references design using metaheuristics, which are optimization methods used in problems with no analytical solution. The applied metaheuristics were: genetic algorithms, simulated annealing and pattern search, they are all available in an optimization toolbox at Matlab. The designed voltage reference, applying a topology proposed in this work, provides a reference voltage of 0.302 V at 300 K at a minimum supply voltage of 1.01 V. The temperature coefficient, from -10°C to 90°C, is 19 ppm/°C at 1.01 V and the line regulation, using a supply voltage from 1.01 V to 2.5 V, is 81 ppm/V at 300 K. The power consumption is 4.2 W also at 300 K and 1.01 V and the area is 0.061 \'MM POT.2\'. As a result, it was shown that those methods are efficient in sizing the devices of the chosen topology and it was obtained a voltage reference that fulfills all established criteria and that is superior at the line regulation criterion, when compared to other voltage reference of the literature. In this work, the 0.35-\'mü\'m CMOS technology provided by Austria Micro Systems (AMS) was used.

O presente documento tem por objetivo apresentar o desenvolvimento de uma ferramenta computacional para auxiliar profissionais da área de otimização na implementação de métodos e resolução de problemas. O projeto foi desenvolvido como tema de dissertação no Programa de Mestrado em Ciência da Computação e Matemática Computacional do ICMC/USP. A ferramenta pode ser enquadrada como um ambiente de desenvolvimento (framework) e será chamada de ProOF - Professional Optimization Framework. O ProOF tem como foco principal nortear a implementação computacional de métodos variados para problemas de otimização, utilizando como paradigma a programação orientada a objetos. Esse framework incorpora as principais características encontradas por outras ferramentas propostas na literatura. Além disso, procura facilitar a implementação de métodos e resolução de problemas ao permitir alto reuso de códigos, dar suporte a geração de códigos em diferentes linguagens de programação e gerar uma Graphical User Interface (GUI) automática para parametrização dos métodos inseridos pelo usuário. Alguns trabalhos publicados recentemente utilizaram versões em desenvolvimento do ProOF e serão citados como estudo de caso para atestar a robustez do framework proposto. Por fim, uma comparação será realizada entre o ProOF e outros frameworks existentes na literatura / This paper aims to present the development of a computational tool to assist professionals in the optimization field in implementation of methods and problem solving. The project was developed as dissertation topic in the Masters Program in Computer Science and Computational Mathematics at ICMC/USP. The tool can be considered as a development environment (framework) and will be called ProOF - Professional Optimization Framework. The ProOF is mainly focused on guiding the implementation of various computational methods for optimization problems using as a paradigm the object-oriented programming. This framework incorporating the principal features found in other tools proposed in the literature. Moreover, seeks to facilitate the implementation of methods and problem resolution by allowing high code reuse, give support to code generation in different programming languages and generate a Graphical User Interface (GUI) automatic for parameter setting of methods implemented by the user. Some recently published studies have used previous versions of the ProOF and they will be cited as a case study to attest the robustness of the proposed framework. Finally, a comparison will be made between the ProOF and other existing frameworks in the literature

In the field of operations research, the set of scheduling problems of activities is considered as one of the most relevant ones due to its great applicability and complexity. Within the broad variety of problems in this set, it is remarkable the Resource-Constrained Project Scheduling Problem (RCPSP), since it is regarded as the most important-base problem in this area and it has been the object of study in countless research projects. Basically, this problem consists of a project split into sets of activities that are related to each other by means of precedence-constraints, and require an amount of each limited resource, to be performed. The objective, then, is to allocate in the most efficient way those resources to the activities in order to optimize a scoring function such as the makespan. Similar in importance is the multimodal-version of the RCPSP, called MRCPSP, in which for each activity there exists multiple execution modes that involve a different combination of limited resources, giving rise to a different execution time. In the literature, it has been addressed widely these two problems with both exact methods and approximation methods, being these latter the most successful. These research works have focused mainly on obtaining economic advantages such as costs and project time minimization. However, with the accelerating globalization and the fast countries' growing economies, the race for power resources have increased sharply. In fact, the importance of taking into account the energy consumption on modeling has become so important that it is now considered as important as other performance measures such as productivity and costs. Hence, the main goal of this Ph.D. dissertation is to develop a new RCPSP and MRCPSP approach based on the energetic efficiency, which is aimed at searching for sustainable solutions in terms of time and energy consumption. To this end, it has been proposed an extension of the RCPSP, named MRCPSP-ENERGY, which considers besides the traditional resources of the RCPSP, a variable energetic consumption that generates different execution modes for the activities. This proposal includes a new optimization criterion based on the energetic efficiency of a project, which considers simultaneously the minimization of both the total duration and the energy consumption of such project. Moreover, in order to assess the solution methods for the MRCPSP-ENERGY, the standard library mostly used for this purpose has been extended and a new one has been proposed, called PSPLIB-ENERGY. In order to solve the proposed problem, firstly, the most successful metaheuristics methods, which address the RCPSP, were analyzed. Secondly, it was shown that these methods lead to redundant solutions, hindering the search. Therefore, an evolutive method was proposed, whose main contribution is the development of a new mutation operator that reduces the number of redundant solutions. Similarly, in the multimodal case, it was determined that the most widespread searching methods are also focused on the activity list representation and therefore they yield redundant solutions. As a solution alternative for the MRCPSP-ENERGY, it was shown that such search can be carried out by focusing on the mode list representation, as different mode lists also reach diverse solutions, giving rise to a less number of redundant solutions. Keeping in mind this finds, it was proposed a new evolutive method for solving the MRCPSP-ENERGY, which unifies both searching methods such that the search is conducted with two optimization phases. Based on the obtained results given by the PSPLIB-ENERGY library, the proposed method proved to be able to reach highly efficient solutions. / En la investigación operativa, el conjunto de problemas de secuenciación de actividades es considerado como uno de los más relevantes debido a su gran aplicabilidad y complejidad. Dentro de la amplia variedad de problemas en este conjunto, destaca el problema de programación de tareas con recursos restringidos (RCPSP por su sigla en inglés), pues es considerado como el problema base más importante en esta área y ha sido objeto de estudio de numerosas investigaciones. Básicamente, consiste de un proyecto subdividido en un conjunto de actividades que se encuentran relacionadas mediante restricciones de precedencia y requieren, para ser ejecutadas, una cantidad de cada tipo de recurso cuya disponibilidad máxima se encuentra limitada. El objetivo es asignar los recursos a las actividades de la manera más eficiente posible para optimizar una medida de desempeño, por ejemplo, la duración total del proyecto. Igualmente importante es la versión multi-modal del RCPSP, llamada MRCPSP, en la que para cada actividad existen múltiples modos de ejecución que involucran una combinación diferente de recursos limitados, dando origen a un tiempo de ejecución distinto. En la literatura se han abordado ampliamente estos dos problemas tanto con métodos exactos como de aproximación, siendo estos últimos los más exitosos. Estos trabajos se han centrado principalmente en la obtención de beneficios económicos, como la minimización de los costes o la obtención de la mínima duración del proyecto. Sin embargo, con la aceleración de la globalización y el rápido desarrollo de los países, la competencia por recursos energéticos ha aumentado drásticamente. Incluso, la importancia de tener en cuenta el consumo de energía en los modelos ha crecido de tal manera que, ahora es considerado con la misma relevancia que otras medidas de desempeño como la productividad y los costes. Así, el objetivo principal de esta tesis es desarrollar un nuevo enfoque del RCPSP y del MRCPSP, basado en la eficiencia energética, la cual busca soluciones sostenibles en términos de tiempo y de consumo energético. Para este fin, se ha propuesto una extensión del RCPSP denominada MRCPSP-ENERGY, la cual considera, además de los recursos tradicionales del RCPSP, un consumo de energía variable que da origen a distintos modos de ejecución de las actividades. Esta propuesta incluye un nuevo criterio de optimización basado en la eficiencia energética del proyecto, que tiene en cuenta de manera simultánea la minimización de la duración del proyecto y el consumo total de energía. Adicionalmente, con el objetivo de evaluar los métodos de solución para el MRCPSP-ENERGY, se ha ampliado la librería estándar de prueba más extendida para el RCPSP y se ha propuesto una nueva librería, denominada PSPLIB-ENERGY. Para encontrar solución al problema propuesto, primero se analizaron los mejores métodos metaheurísticos que abordan el RCPSP. Luego, se identificó que estos métodos conducen a soluciones redundantes, entorpeciendo la búsqueda. Por tanto, se propuso un método evolutivo cuya principal aportación es el desarrollo de un nuevo operador de mutación que disminuye la generación de soluciones redundantes. Similarmente, en el caso multi-modal se detectó que los principales métodos de búsqueda también se centran en la representación de lista de actividades y por tanto generan soluciones redundantes. Como alternativa de solución para el MRCPSP-ENERGY, se mostró que la búsqueda puede realizarse enfocándose en la lista de modos, ya que diferentes listas de modos también pueden alcanzar soluciones distintas, generando un menor número de soluciones redundantes. Teniendo en cuenta estos hallazgos, se propuso un nuevo método evolutivo para resolver el MRCPSP-ENERGY, que unifica ambos métodos de búsqueda para realizarla en dos fases de optimización. Basándose en los resultados obtenidos en la PSPLIB-ENERGY, se concluye que el m / En la investigació operativa, el conjunt de problemes de seqüenciació d'activitats és considerat com un dels més rellevants a causa de la seua gran aplicabilitat i complexitat. Dins de l'àmplia varietat de problemes en este conjunt, destaca el problema de programació de tasques amb recursos restringits (RCPSP per la seua sigla en anglés) , perquè és considerat com el problema base més important en esta àrea i ha sigut objecte d'estudi de nombroses investigacions. Bàsicament, consistix d'un projecte subdividit en un conjunt d'activitats que es troben relacionades per mitjà de restriccions de precedència i requerixen, per a ser executades, una quantitat de cada tipus de recurs la disponibilitat màxima de la qual es troba limitada. L'objectiu és assignar els recursos a les activitats de la manera més eficient possible per a optimitzar una mesura d'exercici, per exemple, la duració total del projecte. Igualment important és la versió multi- modal del RCPSP, crida MRCPSP, en la que per a cada activitat hi ha múltiples modes d'execució que involucren una combinació diferent de recursos limitats, donant origen a un temps d'execució distint. En la literatura s'han abordat àmpliament estos dos problemes tant amb mètodes exactes com d'aproximació, sent estos últims els més reeixits. Estos treballs s'han centrat principalment en l'obtenció de beneficis econòmics, com la minimització dels costos o l'obtenció de la mínima duració del projecte. No obstant això, amb l'acceleració de la globalització i el ràpid desenrotllament dels països, la competència per recursos energètics ha augmentat dràsticament. Inclús, la importància de tindre en compte el consum d'energia en els models ha crescut de tal manera que, ara és considerat amb la mateixa rellevància que altres mesures d'exercici com la productivitat i els costos. Així, l'objectiu principal d'esta tesi és desenrotllar un nou enfocament del RCPSP i del MRCPSP, basat en l'eficiència energètica, la qual busca solucions sostenibles en termes de temps i de consum energètic. Per a este fi, s'ha proposat una extensió del RCPSP denominada MRCPSP- ENERGY, la qual considera, a més dels recursos tradicionals del RCPSP, un consum d'energia variable que dóna origen a distints modes d'execució de les activitats. Esta proposta inclou un nou criteri d'optimització basat en l'eficiència energètica del projecte, que té en compte de manera simultània la minimització de la duració del projecte i el consum total d'energia. Addicionalment, amb l'objectiu d'avaluar els mètodes de solució per al MRCPSP-ENERGY, s'ha ampliat la llibreria estàndard de prova més estesa per al RCPSP i s'ha proposat una nova llibreria, denominada PSPLIB-ENERGY. Per a trobar solució al problema proposat, primer es van analitzar els millors mètodes metaheurísticos que aborden el RCPSP. Després, es va identificar que estos mètodes conduïxen a solucions redundants, entorpint la busca. Per tant, es va proposar un mètode evolutiu la principal aportació del qual és el desenrotllament d'un nou operador de mutació que disminuïx la generació de solucions redundants. Semblantment, en el cas multi- modal es va detectar que els principals mètodes de busca també se centren en la representació de llista d'activitats i per tant generen solucions redundants. Com a alternativa de solució per al MRCPSP-ENERGY, es va mostrar que la busca pot realitzar-se enfocant-se en la llista de modes, ja que diferents llistes de modes també poden aconseguir solucions distintes, generant un menor nombre de solucions redundants. Tenint en compte estes troballes, es va proposar un nou mètode evolutiu per a resoldre el MRCPSP-ENERGY, que unifica ambdós mètodes de busca per a realitzar-la en dos fases d'optimització. Basant-se en els resultats obtinguts en la PSPLIB-ENERGY, es conclou que el mètode proposat és capaç d'aconseguir solucions altament eficients. / Morillo Torres, D. (2017). Eficiencia energética en la programación de tareas con recursos restringidos [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/90654 / TESIS

O presente trabalho visa a investigação e o desenvolvimento de estratégias de otimização contínua e discreta para problemas de Fluxo de Potência Ótimo com Restrições de Segurança (FPORS) Multiobjetivo, incorporando variáveis de controle associadas a taps de transformadores em fase, chaveamentos de bancos de capacitores e reatores shunt. Um modelo Problema de Otimização Multiobjetivo (POM) é formulado segundo a soma ponderada, cujos objetivos são a minimização de perdas ativas nas linhas de transmissão e de um termo adicional que proporciona uma maior margem de reativos ao sistema. Investiga-se a incorporação de controles associados a taps e shunts como grandezas fixas, ou variáveis contínuas e discretas, sendo neste último caso aplicadas funções auxiliares do tipo polinomial e senoidal, para fins de discretização. O problema completo é resolvido via meta-heurísticas Evolutionary Particle Swarm Optimization (EPSO) e Differential Evolutionary Particle Swarm Optimization (DEEPSO). Os algoritmos foram desenvolvidos utilizando o software MatLab R2013a, sendo a metodologia aplicada aos sistemas IEEE de 14, 30, 57, 118 e 300 barras e validada sob os prismas diversidade e qualidade das soluções geradas e complexidade computacional. Os resultados obtidos demonstram o potencial do modelo e estratégias de resolução propostas como ferramentas auxiliares ao processo de tomada de decisão em Análise de Segurança de redes elétricas, maximizando as possibilidades de ação visando a redução de emergências pós-contingência. / The goal of the present work is to investigate and develop continuous and discrete optimization strategies for SCOPF problems, also taking into account control variables related to in-phase transformers, capacitor banks and shunt reactors. Multiobjective optimization model is formulated under a weighted sum criteria whose objectives are the minimization of active power losses and an additional term that yields a greater reactive support to the system. Controls associated with taps and shunts are modeled either as fixed quantities, or continuous and discrete variables, in which case auxiliary functions of polynomial and sinusoidal types are applied for discretization purposes. The complete model is solved via EPSO and DEEPSO metaheuristics. Routines coded in Matlab were applied to the IEEE 14,30, 57, 118 and 300-bus test systems, where the method was validated in terms of diversity and quality of solutions and computational complexity. The results demonstrate the robustness of the model and solution approaches and uphold it as an effective support tool for the decision-making process in Power Systems Security Analysis, maximizing preventive actions in order to avoid insecure operating conditions.

Submitted by JOSIANE SANTOS DE OLIVEIRA (josianeso) on 2017-11-29T16:00:55Z No. of bitstreams: 1 André da Silva Davi_.pdf: 2370087 bytes, checksum: dcaf9c82247a500748da7c104102054b (MD5) / Made available in DSpace on 2017-11-29T16:00:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 André da Silva Davi_.pdf: 2370087 bytes, checksum: dcaf9c82247a500748da7c104102054b (MD5) Previous issue date: 2017-09-12 / Nenhuma / Neste trabalho foi desenvolvido um modelo computacional para a otimização de layout de um Armazém. Além da abordagem do Problema de Layout de Armazém, também é abordado o Problema de Família de Partes. Para o desenvolvimento do modelo foi aplicada a metaheurística Algoritmo Genético. O objetivo do estudo é projetar a configuração de um armazém que otimize a alocação de mercadorias nas prateleiras tal que proporcione a minimização da movimentação das mesmas durante a seleção de pedidos, pois a operação e a gerência são partes essenciais das operações e serviços realizados. Para isto, as variáveis de decisão são: a distância absoluta da localização da mercadoria e o número de pedidos por dia. O resultado deste trabalho é a geração de um layout capaz de comportar as mercadorias de acordo com as necessidades de alocação, realizando uma otimização de aproximadamente 15%. / In this work a computational model was developed for a warehouse layout optimization. In addition to the Warehouse Layout Problem approach, the Part Family Problem is also addressed. For the development of the model was applied the metaheuristic Genetic Algorithm. The objective of the study is to design the configuration of a warehouse that optimizes an allocation of goods on the shelves that provides a minimization of the warehouse's movement during order selection, operation and management with essential uses of the operations and services performed. The decision variables are: the absolute distance of the location of the merchandise and the number of requests per day. The result is a set of new layouts, according to the conditions of service and the realization of an optimization of approximately 15%.

Submitted by Silvana Teresinha Dornelles Studzinski (sstudzinski) on 2015-07-03T17:52:39Z No. of bitstreams: 1 Iris Corrêa das Chagas Linck.pdf: 1456080 bytes, checksum: ea4a6f659a229e845649c58baaf8cb23 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-07-03T17:52:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Iris Corrêa das Chagas Linck.pdf: 1456080 bytes, checksum: ea4a6f659a229e845649c58baaf8cb23 (MD5) Previous issue date: 2012 / FINEP - Financiadora de Estudos e Projetos / Neste trabalho é desenvolvido um algoritmo híbrido que simula o comportamento do Codificador/Decodificador de vídeo H.264/AVC, ou simplesmente CODEC H.264, utilizado no Sistema Brasileiro de Televisão Digital. O algoritmo proposto tem a finalidade de buscar a melhor configuração possível de seis dos principais parâmetros utilizados para a configuração do CODEC H.264. Este problema é abordado como um problema de otimização combinatória conhecido como Problema de Seleção de Partes e que é classificado como NP-Difícil. O algoritmo híbrido proposto, denominado Simulador de Metaheurísticas aplicado a um CODEC (SMC), foi desenvolvido com base em duas metaheurísticas: Busca Tabu e Algoritmo Genético. Os seis parâmetros de configuração a serem otimizados pelo SMC são: o bit rate; o frame rate; os parâmetros de quantização de quadros tipo B, tipo P e tipo I e a quantidade de quadros tipo B em um grupo de imagens (GOP – Group of Pictures). Os dois primeiros parâmetros mencionados atuam basicamente sobre a qualidade da imagem do vídeo enquanto que os demais parâmetros atuam diretamente na compressão do vídeo. Experimentos e testes foram feitos utilizandose o CODEC H.264 desenvolvido no Projeto Plataforma de Convergência Digital IPTV/TV Digital (DigConv). Nos experimentos o CODEC tem seus parâmetros configurados de acordo com os resultados obtidos pelo SMC. Um vídeo é codificado no CODEC H.264 para que se possa analisar a sua qualidade de imagem e o seu grau de compressão após o processo de codificação. É feita uma correlação entre esses resultados e a Função Objetivo do SMC. A qualidade da imagem é medida através da métrica mais utilizada na literatura, o PSNR (Peak Signal to Noise Ratio), que é calculada pelo próprio CODEC ao final da codificação de um vídeo. Verificouse que à medida que a Função Objetivo aumenta, o CODEC H.264 consegue obter uma melhor qualidade de imagem e um maior grau de compressão de vídeo. / In this work is developed a hybrid algorithm that simulates the behavior of the H.264/AVC video encoder/decoder, or simply H.264 video CODEC, used in the Brazilian System of Digital Television. The proposed algorithm intends to seek the best possible configuration of the six main parameters used for configuring the H.264 video CODEC. This problem is treated as a combinatorial optimization problem known as the Parties Selection Problem, which is classified as NP-Hard. The proposed hybrid algorithm, called Simulator Metaheuristcs applied to a CODEC (SMC), was developed based on two metaheuristics: Tabu Search and Genetic Algorithm. The six configuration parameters to be optimized by the SMC are the bit rate, frame rate, the parameters of quantization tables of type B, type I and type P and the amount of frames type B in a group of pictures (GOP - Group of Pictures).The first two parameters mentioned, work primarily on the quality of the video image while the other parameters act directly on the video compression. Experiments and tests were done using the video CODEC H.264 developed in Digital Convergence Platform IPTV/Digital TV Project (DigConv). DigConv Project. In the experiments the CODEC has its parameters set according to the results obtained by the SMC. Then, a video is encoded by the CODEC in order to analyze the video image quality and the video compression degree reached after the encoding process. It is made a correlation between these results and the objective function of the SMC. The picture quality is measured by the metric most often used in literature, the PSNR (Peak Signal to Noise Ratio), which is calculated by the CODEC at the end of a video encoding process. It was found that as the objective function has increased, the CODEC reached a better image quality and a higher video compression.

O presente trabalho visa a investigação e o desenvolvimento de estratégias de otimização contínua e discreta para problemas de Fluxo de Potência Ótimo com Restrições de Segurança (FPORS) Multiobjetivo, incorporando variáveis de controle associadas a taps de transformadores em fase, chaveamentos de bancos de capacitores e reatores shunt. Um modelo Problema de Otimização Multiobjetivo (POM) é formulado segundo a soma ponderada, cujos objetivos são a minimização de perdas ativas nas linhas de transmissão e de um termo adicional que proporciona uma maior margem de reativos ao sistema. Investiga-se a incorporação de controles associados a taps e shunts como grandezas fixas, ou variáveis contínuas e discretas, sendo neste último caso aplicadas funções auxiliares do tipo polinomial e senoidal, para fins de discretização. O problema completo é resolvido via meta-heurísticas Evolutionary Particle Swarm Optimization (EPSO) e Differential Evolutionary Particle Swarm Optimization (DEEPSO). Os algoritmos foram desenvolvidos utilizando o software MatLab R2013a, sendo a metodologia aplicada aos sistemas IEEE de 14, 30, 57, 118 e 300 barras e validada sob os prismas diversidade e qualidade das soluções geradas e complexidade computacional. Os resultados obtidos demonstram o potencial do modelo e estratégias de resolução propostas como ferramentas auxiliares ao processo de tomada de decisão em Análise de Segurança de redes elétricas, maximizando as possibilidades de ação visando a redução de emergências pós-contingência. / The goal of the present work is to investigate and develop continuous and discrete optimization strategies for SCOPF problems, also taking into account control variables related to in-phase transformers, capacitor banks and shunt reactors. Multiobjective optimization model is formulated under a weighted sum criteria whose objectives are the minimization of active power losses and an additional term that yields a greater reactive support to the system. Controls associated with taps and shunts are modeled either as fixed quantities, or continuous and discrete variables, in which case auxiliary functions of polynomial and sinusoidal types are applied for discretization purposes. The complete model is solved via EPSO and DEEPSO metaheuristics. Routines coded in Matlab were applied to the IEEE 14,30, 57, 118 and 300-bus test systems, where the method was validated in terms of diversity and quality of solutions and computational complexity. The results demonstrate the robustness of the model and solution approaches and uphold it as an effective support tool for the decision-making process in Power Systems Security Analysis, maximizing preventive actions in order to avoid insecure operating conditions.

Vários problemas do mundo real podem ser modelados como problemas de otimização global, os quais são comuns em diversos campos da Engenharia e Ciência. Em geral, problemas complexos e de larga-escala não podem ser resolvidos de forma eficiente por técnicas determinísticas. Desse modo, algoritmos probabilísticos, como as metaheurísticas, têm sido amplamente empregados para otimização global. Duas das principais dificuldades nesses problemas são escapar de regiões sub-ótimas e evitar convergência prematura do algoritmo. À medida que a complexidade do problema aumenta, devido a um grande número de variáveis ou de regiões sub-ótimas, o tempo computacional torna-se grande e a possibilidade de que o algoritmo encontre o ótimo global diminui consideravelmente. Para solucionar esses problemas, propõe-se o uso de técnicas de aumento ou melhoria de eficiência. Com essas técnicas, buscase desenvolver estratégias que sejam aplicáveis a diversos algoritmos de otimização global, ao invés de criar um novo algoritmo de otimização ou um algoritmo híbrido. No contexto de problemas contínuos, foram desenvolvidas técnicas para determinação de uma ou mais regiões promissoras do espaço de busca, que contenham uma grande quantidade de soluções de alta qualidade, com maior chance de conterem o ótimo global. Duas das principais técnicas propostas, o Algoritmo de Otimização de Domínio (DOA) e a arquitetura de Amostragem Inteligente (SS), foram testadas com sucesso significativo em vários problemas de otimização global utilizados para benchmark na literatura. A aplicação do DOA para metaheurísticas produziu melhoria de desempenho em 50% dos problemas testados. Por outro lado, a aplicação da SS produziu reduções de 80% da quantidade de avaliações da função objetivo, bem como aumentou a taxa de sucesso em encontrar o ótimo global. Em relação a problemas discretos (binários), foram abordados problemas nos quais existem correlações entre as variáveis, que devem ser identificadas por um modelo probabilístico. Das duas técnicas de aumento de eficiência propostas para esses problemas, a técnica denominada Gerenciamento do Tamanho da População (PSM) possibilita a construção de modelos probabilísticos mais representativos. Com o PSM foi possível atingir uma redução de cerca de 50% na quantidade de avaliações, mantendo a taxa de sucesso em 100%. Em resumo, as técnicas de aumento de eficiência propostas mostramse capazes de aumentar significativamente o desempenho de metaheurísticas, tanto para problemas contínuos quanto para discretos / Several real-world problems from various fields of Science and Engineering can be modeled as global optimization problems. In general, complex and large-scale problems can not be solved eficiently by exact techniques. In this context, Probabilistic algorithms, such as metaheuristics, have shown relevant results. Nevertheless, as the complexity of the problem increases, due to a large number of variables or several regions of the search space with sub-optimal solutions, the running time augments and the probability that the metaheuristics will find the global optimum is significantly reduced. To improve the performance of metaheuristics applied to these problems, new eficiency-enhancement techniques (EETs) are proposed in this thesis. These EETs can be applied to different types of global optimization algorithms, rather than creating a new or a hybrid optimization algorithm. For continuous problems, the proposed EETs are the Domain Optimization Algorithm (DOA) and the Smart Sampling (SS) architecture. In fact, they are pre-processing algorithms that determine one or more promising regions of the search-space, containing a large amount of high-quality solutions, with higher chance of containing the global optimum. The DOA and SS were tested with signicant success in several global optimization problems used as benchmark in the literature. The application of DOA to metaheuristics produced a performance improvement in 50% of problems tested. On the other hand, the application of SS have produced reductions of 80% of the evaluations of the objective function, as well as increased the success rate of finding the global optimum. For discrete problems (binary), we focused on metaheuristics that use probabilistic models to identify correlations among variables that are frequent in complex problems. The main EET proposed for discrete problems is called Population Size Management (PSM), which improves the probabilistic models constructed by such algorithms. The PSM produced a reduction of 50% of function evaluations maintaining the success rate of 100%. In summary, the results show that the proposed EETs can significantly increase the performance of metaheuristics for both discrete and continuous problems

El documento de esta tesis por compendio de publicaciones se divide en dos partes: la síntesis donde se resume la fundamentación, resultados y conclusiones de esta tesis, y las propias publicaciones en su formato original, que se incluyen como apéndices. Dado que existen acuerdo de confidencialidad (véase "Derechos" más adelante) que impiden su publicación en formato electrónico de forma pública y abierta (como es el repositorio de la UA), y acorde con lo que se dictamina en el punto 6 del artículo 14 del RD 99/2011, de 28 de enero, no se incluyen estos apéndices en el documento electrónico que se presenta en cedé, pero se incluyen las referencias completas y sí se incluyen integramente en el ejemplar encuadernado. Si el CEDIP y el RUA así lo decidiesen más adelante, podría modificarse este documento electrónico para incluir los enlaces a los artículos originales. / Ministerio de Educación y Ciencia y los programas FEDER y FSE de la UE (proyecto ref. BEC2003-02391 y Programa de Personal Técnico de Apoyo en la modalidad de Proyectos de I+D, ref. solicitud PTA-2003-02-00178, 495); Ministerio de Fomento (proyecto ref. T 75/2006); Ministerio de Ciencia e Innovación y el programa FEDER de la UE (proyectos ref. SEJ2007-67767-C04-02 y ref. CSO2011-29943-C03-02); Universidad de Alicante.

Etudes sur des problèmes de conception de réseau .Ce travail trouve sa motivation dans le grand nombre d’applications liées aux problèmes deconception de réseau, ainsi que dans leur complexités. En particulier, nous nous focalisonsur deux problèmes de conception de réseau, le Fixed Charge Uncapacitated NetworkDesign Problem with User-optimal Flow (FCNDP-UOF) et le Transmission ExpansionPlanning Problem with Redesign (TEPR). Bien qu’appartenant tout deux à la classe desproblèmes de conception de réseau, ils ont des structures différentes et spécifiques qui lesrendent intéressants.Le FCNDP-UOF est relatif au transport de produits dans les grands centres urbainset peut être modélisé comme un problème de programmation linéaire discret à deuxniveaux. Ce type de problème implique deux agents agissant simultanément plutôt queséquentiellement lors de la prise décisions. Au niveau supérieur, le leader est chargéde choisir un sous-ensemble d’arrêtes qui seront ouvertes afin de minimiser la somme descoûts fixes (d’ouverture d’arrête) et variable (de transport des commodités sur les arrêtes).Au niveau inférieur, le suiveur doit choisir un ensemble de plus courts chemins dans leréseau, par lesquels les produits seront envoyé. L’effet d’un agent sur l’autre est indirect:la décision du suiveur est affectée par le réseau conçu par le niveau supérieur, alors quela décision du leader est affectée par les coûts variables imposés par les chemins établisau niveau inférieur.Le TEPR est un problème permettant d’établir une stratégie d’expansion des réseaux detransport d’électricité en ajoutant ou supprimant des lignes de transmission. Au contrairedes autres problèmes de conception de réseau, tels que les problème des transport public,de transport de marchandises (problème de tournées de véhicules), transport de données(conception de réseau de télécommunication), l’ajout d’une ligne de transmission peutrendre impraticable une configuration qui avant etait réalisable. Cette caractéristique estdue au fait que le gestionnaire du réseau ne peut pas choisir la façon dont les lignes detransmission seront utilisées. Il ne peut agir que sur la répartition de la production etn’affecter qu’indirectement l’acheminement de l?énergie et ne peut que choisir les anglesde voltage. Cette caracteristique rend le problème a la fois très difficile et très intérêssant.L’objectif principal de cette thèse est d’étudier ces deux problèmes et de développer desalgorithmes exacts, des métaheuristiques et des méthodes hybrides. Pour le premièrproblème, on a étudié trois formulations mathemátiques, deux méthodes permettant detrouver des limites inférieures (une génération de colonnes et une heuristique) et on adéveloppé plusieurs méthodes qui ont été combinées pour obtenir une méthode de typeGRASP et une méthode de type Recherche Locale Itérative. Pour le deuxième problèmenous avons généré de nouvelles instances, développé deux nouvelles méthodes et testé cesdeux approches comme des alternatives à la résolution directe du modèle mathématique.La première méthode est une méthode de décomposition de Benders. La seconde est unecombinaison de la formulation mathématique avec un local branching.Toutes les méthodes ont été testées intensivement. Les résultats montrent l’efficacité desméthodes par rapport à l’état de l’art de chaque problème. / This thesis deals with two network design problems by means of exact, metaheuristic and hybrid techniques. The first problem studied here is the Fixed Charge Uncapacitated Network Design Problem with User-optimal Flow (FCNDP-UOF), which concerns routing multiple commodities from its origin to its destination by designing a network through selecting arcs, with an objective of minimizing the sum of the fixed costs of the selected arcs plus the sum of variable costs associated to the flows on each arc. Besides that, since the FCNDP-UOF is a bilevel problem, each commodity has to be transported through a shortest path, concerning the edges length, in the built network. To this problem existent mathematical formulations were studied and had its linear relaxations compared. After that, new heuristics and two new hybrid methods were tested. Computational experiments shows that the proposed algorithms for the FCNDP-UOF worked very well leading to a new state of the art method. The second problem studied is the Transmission Expansion Planning Problem with Redesign (TEPr), which given a new set of loads and an initial network, consists of adding or removing transmission lines in order to satisfy the new imposed loads, while minimizing the operational cost. The developed method is call Ring Partition Search and can be used as both exact and heuristic method. Computational experiments shows the impact of this method in comparison to the straight forward application of the mathematical formulation in a commercial solver. / Esta tese trata de dois problemas de planejamento de redes por meio de técnicas exatas,metaheurísticos e híbridos. O primeiro problema aqui estudado é o Problema de Planejamentode Redes com Rotas Ótimas para o Usuário (FCNDP-UOF), que diz respeitoao roteamento de múltiplos produtos desde sua origem até ao seu destino. Para realizareste roteamento uma rede é construída, minimizando a soma dos custos de adição dosarcos selecionados mais a soma dos custos variáveis associados aos fluxos em cada arco.Além disso, uma vez que o FCNDP-UOF é um problema de dois níveis, cada mercadoriatem que ser transportados por um caminho mais curto, relativo à ao comprimento dosarcos, na rede construída. Para este problema formulações matemáticas existentes foramestudadas e tiveram a força de suas relaxações lineares comparada. Depois disso, umanova heurística e dois novos métodos híbridos foram testados. Os experiências computacionaismostram que os algoritmos propostos para o FCNDP-UOF funcionam muito bemsuperando o estado da arte do problema. O segundo problema estudado é o problema dePlanejamento de Expansão de Redes de Transmissão com Redimensionamento (TEPR),que dado um novo conjunto de demandas e uma rede inicial, consiste na adição ou remoçãode linhas de transmissão, a fim de satisfazer as novas demandas impostas, minimizandoo custo operacional. Dois métodos foram desenvolvidos. O primeiro é uma decomposiçãode benders onde um conjunto de variáveis continuas é permitido no problema mestre,melhorando assim o limite da relaxação inicial. O segundo, chamado Busca Particionadaem Anéis, pode ser usado tanto como método exato e heurística. Experimentos computacionaismostraram o impacto destes métodos em comparação com a aplicação direta daformulação matemática em um solver comercial.