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[en] CONSTRUCTIVE METAHEURISTIC ALGORITHM FOR SOLVING TRANSMISSION EXPANSION PLANNING PROBLEMS / [pt] ALGORITMO METAHEURÍSTICO CONSTRUTIVO PARA SOLUÇÃO DO PROBLEMA DE PLANEJAMENTO DA EXPANSÃO DA TRANSMISSÃO

FERNANDO APARECIDO DE ASSIS 04 December 2018 (has links)
[pt] O planejamento da expansão da transmissão (PET) visa identificar reforços para a rede a fim de permitir uma adequada interligação entre a demanda e a geração de energia elétrica, ambas previstas para um determinado horizonte futuro de planejamento. Um bom plano de expansão deve garantir o adequado equilíbrio entre o custo de investimento e o custo de operação, mantendo ainda um nível satisfatório de confiabilidade no fornecimento da energia. Entretanto, a identificação de bons planos de expansão para a rede de transmissão tem se tornado uma tarefa cada vez mais difícil. Isso se deve, principalmente, às características e dimensões dos sistemas atuais e, ainda, às incertezas inerentes ao problema. Dessa forma, torna-se necessário o desenvolvimento de ferramentas cada vez mais ela-boradas para auxílio dos planejadores. Neste sentido, é proposto nesta tese de dou-torado um algoritmo metaheurístico construtivo, denominado AMC-PET, o qual realiza um processo gradual e concomitante de construção de soluções viáveis (planos de expansão). Por meio de mecanismos baseados principalmente em índices de sensibilidade para avaliação dos reforços candidatos e na troca de informações entre as soluções correntes, o processo construtivo proposto é conduzido, parcimoniosamente, na direção de planos de excelente qualidade. Para validação da metodologia proposta, é utilizado o problema PET estático de longo prazo, considerando o critério de segurança N-1 para a rede de transmissão. Um mode-lo linearizado de rede com a inclusão de perdas ôhmicas é utilizado para análise das configurações obtidas. Dois sistemas teste, comumente utilizados neste tópico de pesquisa e, também, um sistema real de grande porte, que corresponde à rede elétrica do sul do Brasil, são empregados na validação. / [en] The transmission expansion planning (TEP) aims to identify reinforcements for the network in order to allow an adequate interconnection between load and electric power generation, both foreseen for a given future planning horizon. A good expansion plan must ensure the proper balance between investment and operating costs, while preserving a satisfactory reliability level in the energy supply. However, identifying good expansion plans for the transmission network has become an increasingly difficult task. This is mainly due to the characteristics and dimensions of current power systems and also to the uncertainties inherent to the problem. Thus, it becomes necessary to develop even more elaborate tools to assist system planners. This doctoral thesis proposes a new optimization tool named constructive metaheuristic algorithm (CMA-TEP). The proposed CMA-TEP tool performs a gradual and parallel process of building feasible solutions (expansion plans). By means of mechanisms mainly based on sensitivity indices for the evaluation of candidate reinforcements and on the information exchange among current solutions, the proposed constructive process is parsimoniously conducted towards high quality plans. To verify the performance of the proposed methodology, the long-term static PET problem considering the N-1 security criterion for the transmission network is solved. A linearized network model with the inclusion of ohmic losses is used to analyze the obtained configurations. Two test systems, commonly utilized in this research area, and also a real large network, which corresponds to the electric grid of Southern Brazil, are used to validate the proposed method.
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[en] HEURISTICS FOR ROUTING AND WAVELENGTH ASSIGNMENT BY PARTITION COLORING / [pt] HEURÍSTICAS PARA ROTEAMENTO E ATRIBUIÇÃO MÍNIMA DE COMPRIMENTOS DE ONDA POR COLORAÇÃO DE PARTIÇÕES

THIAGO FERREIRA DE NORONHA 22 July 2004 (has links)
[pt] Nas redes de fibras óticas, as informações são transmitidas na forma de um sinal luminoso através de uma fibra ótica. A tecnologia de multiplexação WDM permite a transmissão simultânea de vários sinais em um mesmo enlace. As conexões entre estações terminais são estabelecidas na forma de caminhos óticos, que são definidos em função de sua rota e do comprimento de onda no qual são multiplexados. Conversores de comprimentos de onda não são considerados neste trabalho. Conseqüentemente, os caminhos óticos devem permanecer com o mesmo comprimento de onda em todos os enlaces do transmissor ao receptor. O Problema de Roteamento e Atribuição Mínima de Comprimentos de Onda (min- RWA) consiste em estabelecer um conjunto de conexões entre pares de estações e atribuir um determinado comprimento de onda para cada uma delas, de forma que caminhos óticos que compartilhem algum enlace da rede tenham comprimentos de onda diferentes e que o número total de comprimentos de onda utilizados seja mínimo. Neste trabalho, uma nova heurística é proposta para min-RWA, onde k possíveis rotas são calculadas para cada conexão e, em seguida, uma rota (dentre as rotas pré-calculadas) e um comprimento de onda são atribuídos a cada conexão resolvendo-se um Problema de Coloração de Partições (PCP). O PCP é um problema de coloração em grafos particionados, ou seja, grafos onde os vértices estão particionados em subconjuntos disjuntos. O PCP consiste em selecionar e colorir um único vértice de cada subconjunto, de modo que dois vértices adjacentes, no grafo induzido pelos vértices selecionados tenham cores diferentes e que o número total de cores utilizadas seja mínimo. Nesta dissertação, são apresentadas e propostas novas heurísticas para PCP e min-RWA. Estas heurísticas são comparadas com as melhores conhecidas na literatura. / [en] In optical networks, the information is transmitted along the optical fibers as optical signals. Wavelength Division Multiplexing (WDM) allows more efficient use of the huge capacity of optical fibers, as far as it permits the simultaneous transmission of different channels along the same fiber, each of them using a different wavelength. The connections are established by lightpaths, in which the signal is converted to the optical domain and reaches the receptor without conversion to the electrical domain. A lightpath is defined by a route and a wavelength. We assume that wavelength conversion along a lightpath is not permitted, since this technology is not yet fully available. Therefore, each lightpath should use the same wavelength from the transmitter to the receiver. The Routing and Wavelength Assignment problem consists in routing a set of lightpaths and assigning a wavelength to each of them. All connection requirements are known beforehand and one seeks to minimize the total number of wavelengths used for routing these connections, so as that two lightpaths sharing a common link use different wavelengths. In this work, we propose a new heuristic in which min-RWA is solved by a combined approach involving the computation of alternative routes for the lightpaths, followed by the solution of a Parttion Coloring Problem (PCP). Given a graph where the vertex set is partitioned in disjoint susets, PCP consists in selecting and coloring only one vertex in each subset, so as that every two adjacent colored nodes have different colors and the total number of colors used is minimum. We present and propose new heuristics for PCP and min-RWA. Computational experiments are reported comparing the new heuristics and those which already appeared in the literature.
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Reconfiguração de alimentadores em sistemas de distribuição usando a metaheurística GRASP

Oliveira, Marlon Borges Correia de [UNESP] 20 May 2011 (has links) (PDF)
Made available in DSpace on 2014-06-11T19:22:32Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2011-05-20Bitstream added on 2014-06-13T18:08:28Z : No. of bitstreams: 1 oliveira_mbc_me_ilha.pdf: 670316 bytes, checksum: 7becc0c6eda68736bd3c8cea58146dea (MD5) / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / Neste trabalho a metaheurística GRASP é utilizada para resolver o problema de reconfiguração de sistemas de distribuição de energia elétrica modelado como um problema de programação não linear binário misto. O objetivo é minimizar as perdas de potência ativa do sistema sujeito a restrições físicas e operacionais do sistema de distribuição. As variáveis binárias do problema representam a abertura e/ou fechamento de chaves de interconexão existentes nos ramos do sistema e as variáveis contínuas representam as tensões nodais e ângulos das tensões nodais. Na metodologia utilizada todas as chaves de interconexão do sistema de distribuição estão fechadas no início do processo e a cada passo da fase construtiva do GRASP um ramo é desconectado do sistema e um fluxo de carga é resolvido. Na fase de melhoria, tendo em vista que a solução da fase construtiva é um sistema radial, foi utilizado a cada iteração um fluxo de carga especializado para sistemas radiais. Para garantir que o sistema de distribuição opere de forma radial, foi introduzido na metodologia de solução uma rotina na qual é verificada a formação de laços e a conectividade do sistema em cada iteração das fases de construção e de melhoria local. São apresentados testes realizados utilizando os sistemas de 14, 33, 84,119 e 136 barras para avaliar a eficiência e robustez da metodologia proposta. Os resultados obtidos foram comparados aos resultados encontrados na literatura com o objetivo de validar a proposta deste trabalho / In this work the GRASP is used to solve the problem of reconfiguring systems for electricity distribution modeled as a nonlinear programming problem of binary mixture. The goal is to minimize the power losses of the system subject to physical constraints and operating the distribution system. The problem of binary variables represents the opening and/or closing braces interconnecting branches existing in the system and the continuous variables represent the nodal voltages and angles of nodal voltages. In the methodology used to interconnect all the keys of the distribution system are closed at the beginning of the process and every step of the constructive phase of GRASP a branch is disconnected from the system and a load flow is solved. In the improvement phase, given that the solution of the constructive phase is a radial system was used at each iteration a load flow for radial systems specialist. To ensure that the distribution system operates in a radial manner, was introduced into the solution methodology is a routine in which verified the formation of linkages and connectivity of the system in each iteration of the phases of construction and local improvement. Tests are presented using the systems 14, 33, 84, 119 and 136 bus to evaluate the efficiency and robustness of the proposed methodology. The results were compared to results from the literature in order to validate the proposal of this work
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Uma abordagem heurística para o problema de roteamento DIAL-A-RIDE.

Costa, Daniel Leite Viana 22 March 2013 (has links)
Made available in DSpace on 2015-05-14T12:36:37Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ArquivoTotalDaniel.pdf: 2752447 bytes, checksum: 5dbeb5dd6c935f25f004b1edb1df7d70 (MD5) Previous issue date: 2013-03-22 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Problems of traffic jam, lack of vacancies in garages and cars underutilized are part of the current scenario of big cities. In this work is created a module for creating efficient routes for a system using the approach Dial-a-Ride Problem. The DARP is a vehicle routing problem that belongs to NP-complete class. It aims is to minimize operating costs while maintaining quality of service to the client. It is presented an algorithm that uses the metaheuristics Iterated Local Search with the Variable Neighborhood Search to solve the DARP. Compared to related work in the area, the results were better regarding to distance traveled and average travel time of customers. / Problemas de congestionamentos, falta de vagas em garagens e carros subutilizados fazem parte do cenário atual das grandes cidades. Neste trabalho é criado um módulo para criação de rotas eficiente para sistemas de caronas utilizando a abordagem Dial-a-Ride Problem. O DARP é um problema de roteamento pertencente a classe NP-Completo. Este tem como objetivo minimizar os custos operacionais, mas mantendo uma qualidade de serviço para o usuário. É apresentado um algoritmo que utiliza as metaheurística Iterated Local Search juntamente com a Variable Neighborhood Search para solucionar o DARP. Comparados com outros trabalhos relevantes na área, os resultados encontrados foram melhores no que se refere à distância percorrida e no tempo médio de viagem dos clientes.
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Métodos heurísticos aplicados ao problema da árvore de Steiner rectilinear

Silva, Thiago Gouveia da 28 August 2009 (has links)
Made available in DSpace on 2015-05-14T12:36:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 parte1.pdf: 1169586 bytes, checksum: 685986454ee5e2cc58d709e7d646732f (MD5) Previous issue date: 2009-08-28 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This work presents a new heuristic, called Heurística 1, and the implementations of the GRASP, Simulated Annealing and Genetic Algorithms metaheuristics for the rectilinear Steiner minimum tree problem (RSMTP), talking about its theoretical aspects, like computational complexity, and practical ones, like pseudo-codes and implementation strategies. The new techniques for RSMTP presented, especially the Genetic Algorithms, have computational results of superior quality in comparison to the best heuristics in present litera / Este trabalho apresenta uma nova heurística, denominada Heurística 1, e a implementação das metaheurísticas GRASP, Simulated Annealing e Algoritmos Genéticos para o problema da árvore retilínea mínima de Steiner (RSMTP), discorrendo sobre seus aspectos teóricos, como a complexidade computacional; e práticos, como pseudocódigos e estratégias de implementação. As novas abordagens para o RSMTP apresentadas, em especial os Algoritmos Genéticos, ostentam resultados computacionais de qualidade superior às apresentadas pelas melhores heurísticas da literatura atual.
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Algoritmo Q-learning como estrat?gia de explora??o e/ou explota??o para metaheur?sticas GRASP e algoritmo gen?tico

Lima J?nior, Francisco Chagas de 20 March 2009 (has links)
Made available in DSpace on 2014-12-17T14:54:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 FranciscoCLJ.pdf: 1181019 bytes, checksum: b3894e0c93f85d3cf920c7015daef964 (MD5) Previous issue date: 2009-03-20 / Techniques of optimization known as metaheuristics have achieved success in the resolution of many problems classified as NP-Hard. These methods use non deterministic approaches that reach very good solutions which, however, don t guarantee the determination of the global optimum. Beyond the inherent difficulties related to the complexity that characterizes the optimization problems, the metaheuristics still face the dilemma of xploration/exploitation, which consists of choosing between a greedy search and a wider exploration of the solution space. A way to guide such algorithms during the searching of better solutions is supplying them with more knowledge of the problem through the use of a intelligent agent, able to recognize promising regions and also identify when they should diversify the direction of the search. This way, this work proposes the use of Reinforcement Learning technique - Q-learning Algorithm - as exploration/exploitation strategy for the metaheuristics GRASP (Greedy Randomized Adaptive Search Procedure) and Genetic Algorithm. The GRASP metaheuristic uses Q-learning instead of the traditional greedy-random algorithm in the construction phase. This replacement has the purpose of improving the quality of the initial solutions that are used in the local search phase of the GRASP, and also provides for the metaheuristic an adaptive memory mechanism that allows the reuse of good previous decisions and also avoids the repetition of bad decisions. In the Genetic Algorithm, the Q-learning algorithm was used to generate an initial population of high fitness, and after a determined number of generations, where the rate of diversity of the population is less than a certain limit L, it also was applied to supply one of the parents to be used in the genetic crossover operator. Another significant change in the hybrid genetic algorithm is the proposal of a mutually interactive cooperation process between the genetic operators and the Q-learning algorithm. In this interactive/cooperative process, the Q-learning algorithm receives an additional update in the matrix of Q-values based on the current best solution of the Genetic Algorithm. The computational experiments presented in this thesis compares the results obtained with the implementation of traditional versions of GRASP metaheuristic and Genetic Algorithm, with those obtained using the proposed hybrid methods. Both algorithms had been applied successfully to the symmetrical Traveling Salesman Problem, which was modeled as a Markov decision process / T?cnicas de otimiza??o conhecidas como metaheur?sticas t?m obtido sucesso na resolu??o de problemas classificados como NP - ?rduos. Estes m?todos utilizam abordagens n?o determin?sticas que geram solu??es pr?ximas do ?timo sem, no entanto, garantir a determina??o do ?timo global. Al?m das dificuldades inerentes ? complexidade que caracteriza os problemas NP-?rduos, as metaheur?sticas enfrentam ainda o dilema de explora??o/explota??o, que consiste em escolher entre intensifica??o da busca em uma regi?o espec?fica e a explora??o mais ampla do espa?o de solu??es. Uma forma de orientar tais algoritmos em busca de melhores solu??es ? supri-los de maior conhecimento do problema atrav?s da utiliza??o de um agente inteligente, capaz de reconhecer regi?es promissoras e/ou identificar em que momento dever? diversificar a dire??o de busca, isto pode ser feito atrav?s da aplica??o de Aprendizagem por Refor?o. Neste contexto, este trabalho prop?e o uso de uma t?cnica de Aprendizagem por Refor?o - especificamente o Algoritmo Q-learning - como uma estrat?gia de explora??o/explota??o para as metaheur?sticas GRASP (Greedy Randomized Adaptive Search Procedure) e Algoritmo Gen?tico. Na implementa??o da metaheur?stica GRASP proposta, utilizou-se o Q-learning em substitui??o ao algoritmo guloso-aleat?rio tradicionalmente usado na fase de constru??o. Tal substitui??o teve como objetivo melhorar a qualidade das solu??es iniciais que ser?o utilizadas na fase de busca local do GRASP, e, ao mesmo tempo, suprir esta metaheur?sticas de um mecanismo de mem?ria adaptativa que permita a reutiliza??o de boas decis?es tomadas em itera??es passadas e que evite a repeti??o de decis?es n?o promissoras. No Algoritmo Gen?tico, o algoritmo Q-learning foi utilizado para gerar uma popula??o inicial de alta aptid?o, e ap?s um determinado n?mero de gera??es, caso a taxa de diversidade da popula??o seja menor do que um determinado limite L, ele ? tamb?m utilizado em uma forma alternativa de operador de cruzamento. Outra modifica??o importante no algoritmo gen?tico h?brido ? a proposta de um processo de intera??o mutuamente cooperativa entre o os operadores gen?ticos e o Algoritmo Q-learning. Neste processo interativo/cooperativo o algoritmo Q-learning recebe uma atualiza??o adicional na matriz dos Q-valores com base na solu??o elite da popula??o corrente. Os experimentos computacionais apresentados neste trabalho consistem em comparar os resultados obtidos com a implementa??o de vers?es tradicionais das metaheur?sticas citadas, com aqueles obtidos utilizando os m?todos h?bridos propostos. Ambos os algoritmos foram aplicados com sucesso ao problema do caixeiro viajante sim?trico, que por sua vez, foi modelado como um processo de decis?o de Markov
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Escalonamento de projetos com restrições de recursos e múltiplos modos de processamento : soluções heurísticas e uma aplicação à programação de manutenção industrial

Cravo, Gildásio Lecchi 25 June 2009 (has links)
Made available in DSpace on 2016-12-23T14:33:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao_CRAVO_G_L_2009.pdf: 1278828 bytes, checksum: ebab7f313edc64bb51241b5c7d587d33 (MD5) Previous issue date: 2009-06-25 / This master s thesis presents an implementation of the GRASP meta-heuristic for solving the Multi-mode Resource constrained Problem of Scheduling Project (MRCPSP). The MRCPSP belongs to the class NP-Hard and therefore has received attention of many researchers. In this thesis, a case study problem of Scheduling Industrial Maintenance is viewed as a MRCPSP. The GRASP was tested with a set of benchmark tests obtained from PSPLIB (Project Scheduling Library). The results showed that the GRASP is a good strategy for solving MRCPSP instances. / Esse trabalho apresenta uma implementação da meta-heurística GRASP para a resolução do Problema de Escalonamento de Projetos com Restrições de Recursos e Múltiplos Modos de Processamento (MRCPSP). O MRCPSP é um problema da classe NP Difícil e por isso vem recebendo atenção dos pesquisadores. Nessa dissertação, também é apresentado um estudo de caso cujo problema de Programação de Manutenção Industrial é visto como um problema de escalonamento de projeto. O GRASP foi testado com o conjunto de instâncias do MRCPSP disponíveis na PSPLIB (Project Scheduling Problem Library). Os resultados obtidos mostraram que o GRASP proposto se configura como uma boa estratégia de solução para o MRCPSP.
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Uma aplicação do algoritmo colonia de formigas no problema de corte ordenado / Ant colony optimization for the ordered cutting stock problem

Marciniuk, Fernanda Ledo 03 August 2010 (has links)
Orientadores: Antonio Carlos Moretti, Luis Leduino de Salles Neto / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-15T18:13:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Marciniuk_FernandaLedo_M.pdf: 1221484 bytes, checksum: b1408936331c027b4c3cc1129bc0105a (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: O problema de corte de estoque ordenado, um problema relativamente novo na literatura, e uma adaptação do problema de corte de estoque tradicional onde algumas restrições quanto a limitação do numero de ordens de produção em processamento são adicionadas. Esta dissertação tem como objetivo estudar uma nova abordagem deste problema utilizando uma aplicação da metaheurística colônia de formigas. Esta metaheurística utiliza os princípios de auto-organização de uma população de formigas visando a resolução de problemas de otimização combinatorial / Abstract: The Ordered Cutting Stock Problem (OCSP), a relatively recent problem in technical literarture, is a variant of the more well-known Cutting Stock Problem (CSP). This variant includes some new constraints in the mathematical formulation, regarding the number of production orders being processed simultaneously. This work studies a new approach to solve the OCSP, applying the Ant Colony Optimization (ACO) metaheurisitic. This metaheuristic is based in the self-organizing principles that govern ant population's behaviour, solving combinatorial optimization problems / Mestrado / Pesquisa Operacional / Mestre em Matemática Aplicada
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ComitÃs de Classificadores Baseados nas Redes SOM e Fuzzy ART com Sintonia de ParÃmetros e SeleÃÃo de Atributos via MetaheurÃsticas EvolucionÃrias / Ensembles of classifiers based on SOM and Fuzzy ART networks with parameter tuning and feature selection through evolutionary metaheuristics.

CÃsar Lincoln Cavalcante Mattos 28 November 2011 (has links)
CoordenaÃÃo de AperfeiÃoamento de Pessoal de NÃvel Superior / O paradigma de classificaÃÃo baseada em comitÃs tem recebido considerÃvel atenÃÃo na literatura cientÃfica em anos recentes. Neste contexto, redes neurais supervisionadas tÃm sido a escolha mais comum para compor os classificadores base dos comitÃs. Esta dissertaÃÃo tem a intenÃÃo de projetar e avaliar comitÃs de classificadores obtidos atravÃs de modificaÃÃes impostas a algoritmos de aprendizado nÃo-supervisionado, tais como as redes Fuzzy ART e SOM, dando origem, respectivamente, Ãs arquiteturas ARTIE (ART in Ensembles) e MUSCLE (Multiple SOM Classifiers in Ensembles). A sintonia dos parÃmetros e a seleÃÃo dos atributos das redes neurais que compÃem as arquiteturas ARTIE e MUSCLE foram tratados por otimizaÃÃo metaheurÃstica, a partir da proposiÃÃo do algoritmo I-HPSO (Improved Hybrid Particles Swarm Optimization). As arquiteturas ARTIE e MUSCLE foram avaliadas e comparadas com comitÃs baseados nas redes Fuzzy ARTMAP, LVQ e ELM em 12 conjuntos de dados reais. Os resultados obtidos indicam que as arquiteturas propostas apresentam desempenhos superiores aos dos comitÃs baseados em redes neurais supervisionadas.
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Silicon neural networks : implementation of cortical cells to improve the artificial-biological hybrid technique / Réseau de neurones in silico : contribution au développement de la technique hybride pour les réseaux corticaux

Grassia, Filippo Giovanni 07 January 2013 (has links)
Ces travaux ont été menés dans le cadre du projet européen FACETS-ITN. Nous avons contribué à la simulation de cellules corticales grâce à des données expérimentales d'électrophysiologie comme référence et d'un circuit intégré neuromorphique comme simulateur. Les propriétés intrinsèques temps réel de nos circuits neuromorphiques à base de modèles à conductance, autorisent une exploration détaillée des différents types de neurones. L'aspect analogique des circuits intégrés permet le développement d'un simulateur matériel temps réel à l'échelle du réseau. Le deuxième objectif de cette thèse est donc de contribuer au développement d'une plate-forme mixte - matérielle et logicielle - dédiée à la simulation de réseaux de neurones impulsionnels. / This work has been supported by the European FACETS-ITN project. Within the frameworkof this project, we contribute to the simulation of cortical cell types (employingexperimental electrophysiological data of these cells as references), using a specific VLSIneural circuit to simulate, at the single cell level, the models studied as references in theFACETS project. The real-time intrinsic properties of the neuromorphic circuits, whichprecisely compute neuron conductance-based models, will allow a systematic and detailedexploration of the models, while the physical and analog aspect of the simulations, as opposedthe software simulation aspect, will provide inputs for the development of the neuralhardware at the network level. The second goal of this thesis is to contribute to the designof a mixed hardware-software platform (PAX), specifically designed to simulate spikingneural networks. The tasks performed during this thesis project included: 1) the methodsused to obtain the appropriate parameter sets of the cortical neuron models that can beimplemented in our analog neuromimetic chip (the parameter extraction steps was validatedusing a bifurcation analysis that shows that the simplified HH model implementedin our silicon neuron shares the dynamics of the HH model); 2) the fully customizablefitting method, in voltage-clamp mode, to tune our neuromimetic integrated circuits usinga metaheuristic algorithm; 3) the contribution to the development of the PAX systemin terms of software tools and a VHDL driver interface for neuron configuration in theplatform. Finally, it also addresses the issue of synaptic tuning for future SNN simulation.

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