Submitted by Luiz Felipe Barbosa (luiz.fbabreu2@ufpe.br) on 2015-03-12T13:03:02Z No. of bitstreams: 2 Dissertaçao Péricles Miranda.pdf: 2165606 bytes, checksum: d9dd28b8af21e867949112bcb33578ac (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Approved for entry into archive by Daniella Sodre (daniella.sodre@ufpe.br) on 2015-03-13T13:13:38Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertaçao Péricles Miranda.pdf: 2165606 bytes, checksum: d9dd28b8af21e867949112bcb33578ac (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-13T13:13:38Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertaçao Péricles Miranda.pdf: 2165606 bytes, checksum: d9dd28b8af21e867949112bcb33578ac (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2013-02-22 / Vem sendo dada grande atenção às Máquinas de Vetores de Suporte (SVMs) devido à sua fundamentação teórica e seu bom desempenho quando comparadas a outros algoritmos de aprendizado em diferentes aplicações. Porém, seu bom desempenho depende fortemente da escolha adequada de seus parâmetros de controle. Como a abordagem de tentativa e erro se torna impraticável devido às combinações entre os possíveis valores dos parâmetros, a seleção de parâmetros passou a ser tratada como um problema de otimização, de modo que o objetivo é encontrar a combinação de valores dos parâmetros mais adequada para um determinado problema. Embora a utilização de algoritmos de otimização e busca automatizem a seleção de parâmetros de SVM, ela pode se tornar inviável caso o número de parâmetros a serem selecionados aumente consideravelmente. Uma alternativa é o uso de Meta-Aprendizado (MA), que trata a tarefa de seleção de parâmetros como uma tarefa de aprendizado supervisionado. Cada exemplo de treinamento para o MA (meta-exemplo) armazena características de problemas passados e o desempenho obtido pelas configurações de parâmetros candidatas. Este conjunto de meta-exemplos forma a meta-base, sendo esta utilizada para auxiliar no módulo de sugestão ou meta-aprendiz. O meta-aprendiz tem a função de prever as configurações de parâmetros mais adequadas para um problema novo baseado em suas características. Deste modo, MA se torna uma alternativa menos custosa comparada aos algoritmos de otimização, pois faz uso de execuções passadas no processo de sugestão. Neste trabalho, as sugestões do meta-aprendiz são utilizadas como soluções iniciais da técnica de busca, sendo esta responsável pelo refinamento das soluções sugeridas. Neste trabalho, foi criada uma arquitetura híbrida multi-objetivo, que combina MA com algoritmos de otimização, inspirados em enxames de partículas, com múltiplos objetivos aplicado ao problema de seleção de parâmetros de SVMs. Os algoritmos de otimização utilizados no experimento foram: MOPSO, MOPSO-CDR, MOPSO-CDRS, CSS-MOPSO, m-DNPSO e MOPSO-CDLS, e os objetivos levados em consideração foram: maximização da taxa de acerto na classificação e minimização do número de vetores de suporte. De acordo com os resultados alcançados, ficou comprovado o potencial do MA na sugestão de soluções para os algoritmos de otimização. O início da busca em regiões promissoras favoreceu a convergência e geração de soluções ainda melhores, quando comparada a aplicação de algoritmos de busca tradicionais. Os Pareto fronts gerados foram analisado em 4 perspectivas (spacing, max. spread, hypervolume e coverage), sendo os resultados da abordagem híbrida superiores aos das técnicas de otimização tradicionais.

Em sentido geral, a quimiotaxia é o movimento dirigido que desenvolvem alguns seres vivos em resposta aos gradientes químicos presentes no seu ambiente. Uma bactéria é um organismo unicelular que usa a quimiotaxia como mecanismo de mobilização para encontrar os nutrientes de que precisa para sobreviver e para escapar de ambientes nocivos. Evoluída durante milhões de anos pela natureza, a quimiotaxia de bactérias é um processo altamente otimizado de busca e exploração em espaços desconhecidos. Graças aos avanços no campo da computação, as estratégias quimiotácticas das bactérias e sua excelente capacidade de busca podem ser modeladas, simuladas e emuladas para desenvolver métodos de otimização inspirados na natureza que sejam uma alternativa aos métodos já existentes. Neste trabalho, desenvolvem-se dois algoritmos baseados em estratégias quimiotácticas de bactérias: o BCBTOA (Bacterial Chemotaxis Based Topology Optimization Algorithm) e o BCMOA (Bacterial Chemotaxis Multiobjective Optimization Algorithm) os quais são um algoritmo de otimização topológica e um algoritmo de otimização multi-objetivo, respectivamente. O desempenho dos algoritmos é avaliado mediante a sua aplicação à solução de diversos problemas de prova e os resultados são comparados com os de outros algoritmos atualmente relevantes. O algoritmo de otimização multi-objetivo desenvolvido, também foi aplicado na solução de três problemas de otimização de projeto mecânico de eixos. Os resultados obtidos e os analise comparativos feitos, permitem concluir que os algoritmos desenvolvidos são altamente competitivos e demonstram o potencial do processo de quimiotaxia de bactérias como fonte de inspiração de algoritmos de otimização distribuída, contribuindo assim, a dar resposta à constante demanda por técnicas de otimização mais eficazes e robustas. / In general, chemotaxis is the biased movement developed by certain living organisms as a response to chemical gradients present in their environment. A bacterium is a unicellular organism that uses chemotaxis as a mechanism for mobilization that allows it to find nutrients needed to survive and to escape from harmful environments. Millions of years of natural evolution became bacterial chemotaxis a highly optimized process in searching and exploration of unknown spaces. Thanks to advances in the computing field, bacterial chemotactical strategies and its excellent ability in searching can be modeled, simulated and emulated developing bio-inspired optimization methods as alternatives to classical methods. Two algorithms based on bacterial chemotactical strategies were designed, developed and implemented in this work: i) the topology optimization algorithm, BCBTOA (Bacterial Chemotaxis Based Topology Optimization Algorithm) and ii) the multi-objective optimization algorithm, BCMOA (Bacterial Chemotaxis Multiobjective Optimization Algorithm). Algorithms performances were evaluated by their applications in the solution of benchmark problems and the results obtained were compared with other algorithms also relevant today. The BCMOA developed here was also applied in the solution of three mechanical design problems. The results obtained as well as the comparative analysis conducted lead to conclude that the algorithms developed were competitive. This also demonstrates the potential of bacterial chemotaxis as a process in which distributed optimization techniques can be inspired.

O problema reconstrução filogenética têm como objetivo determinar as relações evolutivas das espécies, usualmente representadas em estruturas de árvores. No entanto, esse problema tem se mostrado muito difícil uma vez que o espaço de busca das possíveis árvores é muito grande. Diversos métodos de reconstrução filogenética têm sido propostos. Vários desses métodos definem um critério de otimalidade para avaliar as possíveis soluções do problema. Porém, a aplicação de diferentes critérios resulta em árvores diferentes, inconsistentes entre sim. Nesse contexto, uma abordagem multi-objetivo para a reconstrução filogenética pode ser útil produzindo um conjunto de árvores consideradas adequadas por mais de um critério. Nesta tese é proposto um algoritmo evolutivo multi-objetivo, denominado PhyloMOEA, para o problema de reconstrução filogenética. O PhyloMOEA emprega os critérios de parcimônia e verossimilhança que são dois dos métodos de reconstru ção filogenética mais empregados. Nos experimentos, o PhyloMOEA foi testado utilizando quatro bancos de seqüências freqüentemente empregados na literatura. Para cada banco de teste, o PhyloMOEA encontrou as soluções da fronteira de Pareto que representam um compromisso entre os critérios considerados. As árvores da fronteira de Pareto foram validadas estatisticamente utilizando o teste SH. Os resultados mostraram que o PhyloMOEA encontrou um número de soluções intermediárias que são consistentes com as soluções obtidas por análises de máxima parcimônia e máxima verossimilhança realizados separadamente. Além disso, os graus de suporte dos clados pertencentes às árvores encontradas pelo PhyloMOEA foram comparadas com a probabilidade posterior dos clados calculados pelo programa Mr.Bayes aplicados aos quatro bancos de teste. Os resultados indicaram que há uma relação entre ambos os valores para vários grupos de clados. Em resumo, o PhyloMOEA é capaz de encontrar uma diversidade de soluções intermediárias que são estatisticamente tão boas quanto as melhores soluções de máxima parcimônia e máxima verossimilhança. Tais soluções apresentam um compromisso entre os dois objetivos / The phylogeny reconstruction problem consists of determining the evolutionary relationships (usually represented as a tree) among species. This is a very complex problem since the tree search space is huge. Several phylogenetic reconstruction methods have been proposed. Many of them defines an optimality criterion for evaluation of possible solutions. However, different criteria may lead to distinct phylogenies, which often conflict with each other. In this context, a multi-objective approach for phylogeny reconstruction can be useful since it could produce a set of optimal trees according to mdifficultultiple criteria. In this thesis, a multi-objective evolutionary algorithm for phylogenetic reconstruction, called PhyloMOEA, is proposed. PhyloMOEA uses the parsimony and likelihood criteria, which are two of the most used phylogenetic reconstruction methods. PhyloMOEA was tested using four datasets of nucleotide sequences found in the literature. For each dataset, the proposed algorithm found a Pareto front representing a trade-off between the used criteria. Trees in the Pareto front were statistically validated using the SH-test, which has shown that a number of intermediate solutions from PhyloMOEA are consistent with solutions found by phylogenetic methods using one criterion. Moreover, clade support values from trees found by PhyloMOEA was compared to clade posterior probabilities obtained by Mr.Bayes. Results indicate a correlation between these probabilities for several clades. In summary, PhyloMOEA is able to find diverse intermediate solutions, which are not statistically worse than the best solutions for the maximum parsimony and maximum likelihood criteria. Moreover, intermediate solutions represent a trade-off between these criteria

El problema del taller de flujo surge hace unos 60 años como una aproximación de la realidad de los procesos industriales de fabricación, más exactamente de la programación de la producción. La programación de la producción se refiere a la ordenación de las tareas productivas pendientes en una industria fabril. A pesar de que han pasado muchos años desde sus comienzos, aun hoy existe una gran diferencia entre los problemas teóricos propuestos y la realidad industrial de las empresas. Una de las diferencias más evidentes es el hecho de que al intentar resolver un problema de programación de la producción casi nunca se tiene en mente un único objetivo. Normalmente se tienen en mente varias cosas a la vez, como por ejemplo, terminar cuanto antes la producción, al mismo tiempo maximizar el uso de recursos y también cumplir con las fechas de entregas. En este contexto han surgido los problemas de taller de flujo multi-objetivo. En los últimos 20 años los problemas de taller de flujo multi-objetivo han tenido un gran empuje, acercado el desarrollo teórico a los problemas reales. En este trabajo de tesis presentaremos un recorrido por algunos de los problemas de taller de flujo multi-objetivo, partiendo desde los más básicos y yendo hacia los más complejos, y al mismo tiempo, los que reflejan mejor la realidad. Este trabajo tiene además otros objetivos. Uno de los problemas que más se ha dejado de lado en la optimización multi-objetivo es la medición y comparación correcta de los resultados. Presentaremos un recorrido por los métodos existentes para la medición de resultados multi-objetivo, señalando los problemas y ventajas de cada uno, con la finalidad de obtener una metodología válida, clara y consistente para la comparación de los resultados de problemas multi-objetivo. Para comenzar el recorrido por el taller de flujo planteamos una tarea que nunca se ha llevado a cabo hasta la fecha: la implementación y comparación experimental de 23 algoritmos multi-objetivo. Alguno de ellos propuestos para el taller de flujo multi-objetivo y otros de carácter general. Esto nos dará un importante punto de partida para conocer las metodologías existentes en la literatura parar resolver problemas multiobjetivo. Como resultado conoceremos metodologías que van desde algoritmos genéticos, pasando por la búsqueda tabú, colonias de hormigas, recocido simulado, etc. Todo este trabajo inicial nos permitirá ver las ventajas y desventajas de cada método propuesto y determinar los puntos fuertes de los mejores para, finalmente, proponer un método de resolución de problemas de taller de flujo general, eficaz y eficiente. El recorrido por distintos problemas de taller de flujo nos permitirá conocer el estado actual de la literatura y acercarnos paso a paso a los problemas que mejor representan la realidad. En cada paso realizaremos un profundo estudio del estado actual de la literatura, comparando los métodos existentes contra un método propuesto por nosotros mismos. En este aspecto partiremos del problema del taller de flujo de permutación multi-objetivo, luego ampliaremos este problema añadiéndole tiempos de cambio dependientes de la secuencia y finalmente estudiaremos el problema del taller de flujo híbrido multi-objetivo. / Minella, GG. (2014). Optimización multi-objetivo para la programación de la producción [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/37980 / TESIS

Muitos problemas de otimização multi-objetivo utilizam os algoritmos evolutivos para encontrar as melhores soluções. Muitos desses algoritmos empregam as fronteiras de Pareto como estratégia para obter tais soluções. Entretando, conforme relatado na literatura, há a limitação da fronteira para problemas com até três objetivos, podendo tornar seu emprego insatisfatório para os problemas com quatro ou mais objetivos. Além disso, as propostas apresentadas muitas vezes eliminam o emprego dos algoritmos evolutivos, os quais utilizam tais fronteiras. Entretanto, as características dos algoritmos evolutivos os qualificam para ser empregados em problemas de otimização, como já vem sendo difundido pela literatura, evitando eliminá-lo por causa da limitação das fronteiras de Pareto. Assim sendo, neste trabalho se buscou eliminar as fronteiras de Pareto e para isso utilizou a lógica Fuzzy, mantendo-se assim o emprego dos algoritmos evolutivos. O problema escolhido para investigar essa substituição foi o problema de predição de estrutura terciária de proteínas, pois além de se encontrar em aberto é de suma relevância para a área de bioinformática. / Several multi-objective optimization problems utilize evolutionary algorithms to find the best solution. Some of these algoritms make use of the Pareto front as a strategy to find these solutions. However, according to the literature, the Pareto front limitation for problems with up to three objectives can make its employment unsatisfactory in problems with four or more objectives. Moreover, many authors, in most cases, propose to remove the evolutionay algorithms because of Pareto front limitation. Nevertheless, characteristics of evolutionay algorithms qualify them to be employed in optimization problems, as it has being spread out by literature, preventing to eliminate it because the Pareto front elimination. Thus being, this work investigated to remove the Pareto front and for this utilized the Fuzzy logic, remaining itself thus the employ of evolutionary algorithms. The choice problem to investigate this remove was the protein tertiary structure prediction, because it is a open problem and extremely relevance to bioinformatic area.

A demanda criada pelos estudos biológicos resultou para predição da estrutura terciária de proteínas ser uma alternativa, uma vez que menos de 1% das sequências conhecidas possuem sua estrutura terciária determinada experimentalmente. As predições Ab initio foca nas funções baseadas da física, a qual se trata apenas das informações providas pela sequência primária. Por consequência, um espaço de busca com muitos mínimos locais ótimos deve ser pesquisado. Este cenário complexo evidencia uma carência de algoritmos eficientes para este espaço, tornando-se assim o principal obstáculo para este tipo de predição. A optimização Multi-Objetiva, principalmente os Algoritmos Evolutivos, vem sendo aplicados na predição da estrutura terciária já que na mesma se envolve um compromisso entre os objetivos. Este trabalho apresenta o framework ProtPred-PEO-GROMACS, ou simplesmente 3PG, que não somente faz predições com a mesma acurácia encontrada na literatura, mas também, permite investigar a predição por meio da manipulação de combinações de objetivos, tanto no aspecto energético quanto no estrutural. Além disso, o 3PG facilita a implementação de novas opções, métodos de análises e também novos algoritmos evolutivos. A fim de salientar a capacidade do 3PG, foi então discorrida uma comparação entre os algoritmos NSGA-II e SPEA2 aplicados na predição Ab initio da estrutura terciária de proteínas em seis combinações de objetivos. Ademais, o uso da técnica de refinamento por Dinâmica Molecular é avaliado. Os resultados foram adequados quando comparado com outras técnicas de predições: Algoritmos Evolutivo Multi-Objetivo, Replica Exchange Molecular Dynamics, PEP-FOLD e Folding@Home. / The demand created by biological studies resulted the structure prediction as an alternative, since less than 1% of the known protein primary sequences have their 3D structure experimentally determined. Ab initio predictions focus on physics-based functions, which regard only information about the primary sequence. As a consequence, a search space with several local optima must be sampled, leading to insucient sampling of this space, which is the main hindrance towards better predictions. Multi-Objective Optimization approaches, particularly the Evolutionary Algorithms, have been applied in protein structure prediction as it involves a compromise among conicting objectives. In this paper we present the ProtPred-PEO-GROMACS framework, or 3PG, which can not only make protein structure predictions with the same accuracy standards as those found in the literature, but also allows the study of protein structures by handling several energetic and structural objective combinations. Moreover, the 3PG framework facilitates the fast implementation of new objective options, method analysis and even new evolutionary algorithms. In this study, we perform a comparison between the NSGA-II and SPEA2 algorithms applied on six dierent combinations of objectives to the protein structure. Besides, the use of Molecular Dynamics simulations as a renement technique is assessed. The results were suitable when comparated with other prediction methodologies, such as: Multi-Objective Evolutionary Algorithms, Replica Exchange Molecular Dynamics, PEP-FOLD and Folding@Home.

Esta tesis explora el problema de la integración de procesos, dentro de la logística y también con otras áreas de la empresa, desde el punto de vista de la planificación estratégica.El primer estudio, explora tres estrategias de distribución: el problema clásico de rutas de vehículos; la estrategia de "master routing", y una estrategia multi-objetivo: minimización de costes y mejoría del servicio al cliente. Una meta-heurística, Búsqueda Local Iterativa, se usa para resolver los modelos y comparar estrategias. El modelo multi-objetivo ofrece varias soluciones no-dominadas que pueden verse como un equilibrio bueno entre perfeccionar el servicio al cliente y reducir costes de transporte. En el segundo estudio, se desarrollan dos modelos para un sistema de inventario en el que el inventario es manejado por el distribuidor. La conclusión principal es que los modelos de decisión integrados producirán un proceso de decisión global bueno. El tercer estudio, explora la coordinación de funciones de la logística: Transporte e Inventario. La conclusión principal es de qué podrían obtenerse reducciones del coste cuando se consideran el inventario y el transporte de una manera integrada. / This thesis explores the key issue integrating logistic processes both inside the logistics field and with other areas of the firm, from a strategic planning point of view.The first study, explores three different distribution strategies: the classical vehicle routing problem; the master route strategy, and the third is a multi-objective strategy: minimizing cost and improving customer service. A meta-heuristic based on Iterated Local Search is used to solve the models and compare the strategies. The main conclusion is that the multi-objective model gives several non-dominated solutions that can be seen as a good balance between optimizing the transportation cost and the customer service.In the second study, two models for an inventory system in which the distributor manages the inventory at the retailers' location, were developed. The main conclusion of this chapter is that developing integrated decision models will result in a better global decision process.In the third study, explores the coordination of two logistics planning functions: Transportation and Inventory. The main conclusion was that cost reductions could be obtained when considering inventory and routing in an integrated manner.

A demanda criada pelos estudos biológicos resultou para predição da estrutura terciária de proteínas ser uma alternativa, uma vez que menos de 1% das sequências conhecidas possuem sua estrutura terciária determinada experimentalmente. As predições Ab initio foca nas funções baseadas da física, a qual se trata apenas das informações providas pela sequência primária. Por consequência, um espaço de busca com muitos mínimos locais ótimos deve ser pesquisado. Este cenário complexo evidencia uma carência de algoritmos eficientes para este espaço, tornando-se assim o principal obstáculo para este tipo de predição. A optimização Multi-Objetiva, principalmente os Algoritmos Evolutivos, vem sendo aplicados na predição da estrutura terciária já que na mesma se envolve um compromisso entre os objetivos. Este trabalho apresenta o framework ProtPred-PEO-GROMACS, ou simplesmente 3PG, que não somente faz predições com a mesma acurácia encontrada na literatura, mas também, permite investigar a predição por meio da manipulação de combinações de objetivos, tanto no aspecto energético quanto no estrutural. Além disso, o 3PG facilita a implementação de novas opções, métodos de análises e também novos algoritmos evolutivos. A fim de salientar a capacidade do 3PG, foi então discorrida uma comparação entre os algoritmos NSGA-II e SPEA2 aplicados na predição Ab initio da estrutura terciária de proteínas em seis combinações de objetivos. Ademais, o uso da técnica de refinamento por Dinâmica Molecular é avaliado. Os resultados foram adequados quando comparado com outras técnicas de predições: Algoritmos Evolutivo Multi-Objetivo, Replica Exchange Molecular Dynamics, PEP-FOLD e Folding@Home. / The demand created by biological studies resulted the structure prediction as an alternative, since less than 1% of the known protein primary sequences have their 3D structure experimentally determined. Ab initio predictions focus on physics-based functions, which regard only information about the primary sequence. As a consequence, a search space with several local optima must be sampled, leading to insucient sampling of this space, which is the main hindrance towards better predictions. Multi-Objective Optimization approaches, particularly the Evolutionary Algorithms, have been applied in protein structure prediction as it involves a compromise among conicting objectives. In this paper we present the ProtPred-PEO-GROMACS framework, or 3PG, which can not only make protein structure predictions with the same accuracy standards as those found in the literature, but also allows the study of protein structures by handling several energetic and structural objective combinations. Moreover, the 3PG framework facilitates the fast implementation of new objective options, method analysis and even new evolutionary algorithms. In this study, we perform a comparison between the NSGA-II and SPEA2 algorithms applied on six dierent combinations of objectives to the protein structure. Besides, the use of Molecular Dynamics simulations as a renement technique is assessed. The results were suitable when comparated with other prediction methodologies, such as: Multi-Objective Evolutionary Algorithms, Replica Exchange Molecular Dynamics, PEP-FOLD and Folding@Home.

Muitos problemas de otimização multi-objetivo utilizam os algoritmos evolutivos para encontrar as melhores soluções. Muitos desses algoritmos empregam as fronteiras de Pareto como estratégia para obter tais soluções. Entretando, conforme relatado na literatura, há a limitação da fronteira para problemas com até três objetivos, podendo tornar seu emprego insatisfatório para os problemas com quatro ou mais objetivos. Além disso, as propostas apresentadas muitas vezes eliminam o emprego dos algoritmos evolutivos, os quais utilizam tais fronteiras. Entretanto, as características dos algoritmos evolutivos os qualificam para ser empregados em problemas de otimização, como já vem sendo difundido pela literatura, evitando eliminá-lo por causa da limitação das fronteiras de Pareto. Assim sendo, neste trabalho se buscou eliminar as fronteiras de Pareto e para isso utilizou a lógica Fuzzy, mantendo-se assim o emprego dos algoritmos evolutivos. O problema escolhido para investigar essa substituição foi o problema de predição de estrutura terciária de proteínas, pois além de se encontrar em aberto é de suma relevância para a área de bioinformática. / Several multi-objective optimization problems utilize evolutionary algorithms to find the best solution. Some of these algoritms make use of the Pareto front as a strategy to find these solutions. However, according to the literature, the Pareto front limitation for problems with up to three objectives can make its employment unsatisfactory in problems with four or more objectives. Moreover, many authors, in most cases, propose to remove the evolutionay algorithms because of Pareto front limitation. Nevertheless, characteristics of evolutionay algorithms qualify them to be employed in optimization problems, as it has being spread out by literature, preventing to eliminate it because the Pareto front elimination. Thus being, this work investigated to remove the Pareto front and for this utilized the Fuzzy logic, remaining itself thus the employ of evolutionary algorithms. The choice problem to investigate this remove was the protein tertiary structure prediction, because it is a open problem and extremely relevance to bioinformatic area.

Submitted by Cláudia Bueno (claudiamoura18@gmail.com) on 2016-01-29T14:45:57Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Flávio Augusto Xavier Carneiro Pinho - 2015.pdf: 5478560 bytes, checksum: 3507be4593cbd586348d2f5a2bfe2f9f (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2016-02-01T11:53:05Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Flávio Augusto Xavier Carneiro Pinho - 2015.pdf: 5478560 bytes, checksum: 3507be4593cbd586348d2f5a2bfe2f9f (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-02-01T11:53:05Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Flávio Augusto Xavier Carneiro Pinho - 2015.pdf: 5478560 bytes, checksum: 3507be4593cbd586348d2f5a2bfe2f9f (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Previous issue date: 2015-04-10 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Optimization techniques have been widely used in different engineering applications. In the case of structural conception, these techniques can be applied from the architectural concept, determining, for example, bracing structures to setting the best topology for concrete structures, as those compared to strut and tie models. In this context, this thesis presents techniques applied to topology optimization in subsystems of buildings. It is also presented a new software tool, modelled in object-oriented programming, seeking the solution for topology optimization problems assembling various technical problems unified in a single approach. The software tool was used to determine the best shape to bracing frames on a building submited to different loading combinations as well to compare the strut and tie models to foundation blocks. Results were compared to literature review, validating the unified computational procedure. Strut and tie models found in literature were compared to piled foundation blocks varying the number of piles, and whose geometry for larger number of piles are still not clearly defined. / Técnicas de otimização têm sido especialmente utilizadas em diversos problemas de engenharia. No caso da concepção estrutural de grandes edifícios, essas técnicas podem ser utilizadas desde o partido arquitetônico. Neste caso, podem ser determinadas, por exemplo, estruturas de contraventamento. Outro exemplo é a aplicação da otimização de topologia para determinação do modelo de bielas e tirantes de estruturas de concreto armado. Neste trabalho, são utilizadas técnicas de otimização de topologia aplicadas em subsistemas de edifícios. Apresenta-se um software em linguagem de programação orientada a objeto para a solução de problemas de otimização de topologia em que são reunidas diferentes técnicas características do problema as quais são unificadas em uma única abordagem. Esse software é aplicado para determinar a melhor forma da estrutura de contraventamento de edifícios altos submetidos a diversas combinações de carregamentos e para determinação do modelo de bielas e tirantes de blocos de fundações. Os resultados encontrados validam a utilização da uma abordagem unificada já que são condizentes com a literatura. Os modelos de bielas e tirantes encontrados para os blocos de fundações são iguais aos modelos clássicos encontrados na literatura. Também foram estudados blocos de fundações com uma maior quantidade de estacas cujos modelos ainda não possuem geometria bem definida na literatura.