Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

M.Sc., Faculty of Sciences, University of the Witwatersrand, 2011 / Abstract This dissertation is concerned with discrete global optimization of nonlinear problems. These problems are constrained and unconstrained and are not easily solvable since there exists multiplicity of local and global minima. In this dissertation, we study the current methods for solving such problems and highlight their ine ciencies. We introduce a new local search procedure. We study the rapidly-exploring random tree (RRT) method, found mostly in the research area of robotics. We then design two global optimization algorithms based on RRT. RRT has never been used in the eld of global optimization. We exploit its attractive properties to develop two new algorithms for solving the discrete nonlinear optimization problems. The rst method is called RRT-Optimizer and is denoted as RRTOpt. RRTOpt is then modi ed to include probabilistic elements within the RRT. We have denoted this method by RRTOptv1. Results are generated for both methods and numerical comparisons are made with a number of recent methods.

Submitted by NATALIA PATINO CARDONA null (npatcar@gmail.com) on 2016-03-15T18:03:52Z No. of bitstreams: 1 Natalia_Patino_Cardona.pdf: 3586616 bytes, checksum: 280eb15150f150a3d1e6d5b25ffb2c20 (MD5) / Approved for entry into archive by Sandra Manzano de Almeida (smanzano@marilia.unesp.br) on 2016-03-15T18:17:50Z (GMT) No. of bitstreams: 1 cardona_np_me_ilha.pdf: 3586616 bytes, checksum: 280eb15150f150a3d1e6d5b25ffb2c20 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-03-15T18:17:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 cardona_np_me_ilha.pdf: 3586616 bytes, checksum: 280eb15150f150a3d1e6d5b25ffb2c20 (MD5) Previous issue date: 2016-02-16 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Este trabalho apresenta uma proposta baseada na metodologia multipartida para a resolução do Problema de Reconfiguração de Sistemas de Distribuição de Energia Elétrica, de natureza combinatória e modelado como um problema de Programação Não Linear Inteiro Misto. O objetivo principal deste trabalho é encontrar a topologia radial ótima para minimizar as perdas ativas dos sistemas de distribuição, e para isso é preciso, primeiramente, a resolução de um problema de fluxo de potência para sistemas fracamente malhados onde é calculada a potência aparente do sistema, a qual vai ser utilizada pelo algoritmo de Prim como o peso para a geração das soluções iniciais radiais de boa qualidade. Para implementar a metodologia proposta deve-se desenvolver também um algoritmo de fluxo de potência radial, utilizado para calcular tanto as perdas ativas do sistema (função objetivo do problema), como para verificar a factibilidade das propostas de solução. Nesta primeira etapa é feita uma variação aleatória dos pesos dos ramos, e são resolvidos tantos problemas de fluxo de potência radial quanto soluções aleatórias obtidas, para encontrar soluções de boa qualidade próximas ao ótimo. Finalmente, é feita uma busca local através da troca de ramos como tentativa para encontrar a solução ótima. As soluções obtidas pela metodologia proposta são obtidas através da programação de algoritmos implementados em linguagem C++. Os resultados obtidos mostram a eficiência da aplicação da metodologia, estes resultados foram comparados com os existentes na literatura e os obtidos pela resolução de um modelo de otimização resolvido com o solver comercial CPLEX. / This work presents a proposal based on multi-start methodology for the solution of the distribution network reconfiguration problem, of combinatorial nature and modeled as a mixed-integer nonlinear programming problem. The main objective of this work is to find the optimal radial topology to minimize active power losses in distribution systems. This requires, at first, the resolution of a power flow problem for weakly meshed systems where the apparent power of the system is calculated, which will be used by the Prim algorithm as the weight for generating the radial initial good quality solution. To implement the proposed methodology is also developed a radial power flow algorithm, used to calculate both the active system losses (objective function of the problem) and to verify the feasibility of the proposed solutions. In this first stage is made a random variation of the weights of branches, and there are solved as many radial power flows as random solutions obtained, to find good quality solutions close to optimal. Finally, a local search is made by doing an exchange of branches as an attempt to find the optimal solution. The solutions obtained by the proposed method are acquired by programming algorithms implemented in C ++ language. The results show the effectiveness of the application of the methodology. These results were compared with those in the literature and those obtained by solving an optimization model solved by the commercial solver CPLEX.

Orientador: Rubén Augusto Romero Lázaro / Resumo: Este trabalho apresenta uma proposta baseada na metodologia multipartida para a resolução do Problema de Reconfiguração de Sistemas de Distribuição de Energia Elétrica, de natureza combinatória e modelado como um problema de Programação Não Linear Inteiro Misto. O objetivo principal deste trabalho é encontrar a topologia radial ótima para minimizar as perdas ativas dos sistemas de distribuição, e para isso é preciso, primeiramente, a resolução de um problema de fluxo de potência para sistemas fracamente malhados onde é calculada a potência aparente do sistema, a qual vai ser utilizada pelo algoritmo de Prim como o peso para a geração das soluções iniciais radiais de boa qualidade. Para implementar a metodologia proposta deve-se desenvolver também um algoritmo de fluxo de potência radial, utilizado para calcular tanto as perdas ativas do sistema (função objetivo do problema), como para verificar a factibilidade das propostas de solução. Nesta primeira etapa é feita uma variação aleatória dos pesos dos ramos, e são resolvidos tantos problemas de fluxo de potência radial quanto soluções aleatórias obtidas, para encontrar soluções de boa qualidade próximas ao ótimo. Finalmente, é feita uma busca local através da troca de ramos como tentativa para encontrar a solução ótima. As soluções obtidas pela metodologia proposta são obtidas através da programação de algoritmos implementados em linguagem C++. Os resultados obtidos mostram a eficiência da aplicação da metodologia, estes resul... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: This work presents a proposal based on multi-start methodology for the solution of the distribution network reconfiguration problem, of combinatorial nature and modeled as a mixed-integer nonlinear programming problem. The main objective of this work is to find the optimal radial topology to minimize active power losses in distribution systems. This requires, at first, the resolution of a power flow problem for weakly meshed systems where the apparent power of the system is calculated, which will be used by the Prim algorithm as the weight for generating the radial initial good quality solution. To implement the proposed methodology is also developed a radial power flow algorithm, used to calculate both the active system losses (objective function of the problem) and to verify the feasibility of the proposed solutions. In this first stage is made a random variation of the weights of branches, and there are solved as many radial power flows as random solutions obtained, to find good quality solutions close to optimal. Finally, a local search is made by doing an exchange of branches as an attempt to find the optimal solution. The solutions obtained by the proposed method are acquired by programming algorithms implemented in C ++ language. The results show the effectiveness of the application of the methodology. These results were compared with those in the literature and those obtained by solving an optimization model solved by the commercial solver CPLEX. / Mestre

Orientadores: Ana Friedlander de Martinez Perez, Roberto Andreani / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-17T18:28:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Gouveia_PauloSergiodaSilva_D.pdf: 2266379 bytes, checksum: 85bb53a412744c3d168ac6fed4b701e0 (MD5) Previous issue date: 2011 / Resumo: A comparação estrutural entre proteínas é um problema fundamental na Biologia Molecular, pois estruturas similares entre proteínas, frequentemente refletem uma funcionalidade ou origem em comum entre as mesmas. No Problema de Alinhamento Estrutural entre Proteínas, buscamos encontrar o melhor alinhamento estrutural entre duas proteínas, ou seja, a melhor sobreposição entre duas estruturas proteicas, uma vez que alinhamentos locais podem levar a conclusões distorcidas sobre as características c funcionalidades das proteínas em estudo. A maioria dos métodos atuais para abordar este problema ou tem um custo computacional muito elevado ou não tem nenhuma garantia de convergência para o melhor alinhamento entre duas proteínas. Neste trabalho, propomos métodos computacionais para o Problema de Alinhamento Estrutural entre Proteínas que tenham boas garantias de encontrar o melhor alinhamento, mas em um tempo computacional razoável, utilizando as mais variadas técnicas de Otimização Global. A análise sobre os desempenhos de cada método tanto em termos quantitativos quanto qualitativos, além de um gráfico de Pareto, são apresentados de forma a facilitar a comparação entre os métodos com respeito à qualidade da solução e ao tempo computacional / Abstract: The structural comparison of proteins is a fundamental problem in Molecular Biology because similar structures often reflect a comrnon origin or funcionality. In the Protein Alignment problem onc seeks the best structural alignment between two proteins, i.e. the best overlap between two protein structures. Merely local alignments can lead to distorted conclusions on the problem features and functions. Most methods addressing this problem have a very high computational cost or are not supported with guarantecs of convergence to the best alignment. In this work we des-cribe computational methods for Protein Structural Alignment with good certificatea of optimality and reasonable computational execution time. We employ several Global Op-timization techniques. The performance is visualized by means of profile graphics and Pareto curves in order to take into account simultaneously emeiency and robustness of the methods / Doutorado / Otimização / Doutor em Matemática Aplicada

Pattern discovery in protein structures is a fundamental task in computational biology, with important applications in protein structure prediction, profiling and alignment. We propose a novel approach for pattern discovery in protein structures using Particle Swarm-based flying windows over potentially promising regions of the search space. Using a heuristic search, based on Particle Swarm Optimization (PSO) is, however, easily trapped in local optima due to the sparse nature of the problem search space. Thus, we introduce a novel fitness-based stagnation detection technique that effectively and efficiently restarts the search process to escape potential local optima. The proposed fitness-based method significantly outperforms the commonly-used distance-based method when tested on eight classical and advanced (shifted/rotated) benchmark functions, as well as on two other applications for proteomic pattern matching and discovery. The main idea is to make use of the already-calculated fitness values of swarm particles, instead of their pairwise distance values, to predict an imminent stagnation situation. That is, the proposed fitness-based method does not require any computational overhead of repeatedly calculating pairwise distances between all particles at each iteration. Moreover, the fitness-based method is less dependent on the problem search space, compared with the distance-based method. The proposed pattern discovery algorithms are first applied to protein contact maps, which are the 2D compact representation of protein structures. Then, they are extended to work on actual protein 3D structures and interaction networks, offering a novel and low-cost approach to protein structure classification and interaction prediction. Concerning protein structure classification, the proposed PSO-based approach correctly distinguishes between the positive and negative examples in two protein datasets over 50 trials. As for protein interaction prediction, the proposed approach works effectively on complex, mostly sparse protein interaction networks, and predicts high-confidence protein-protein interactions — validated by more than one computational and experimental source — through knowledge transfer between topologically-similar interaction patterns of close proximity. Such encouraging results demonstrate that pattern discovery in protein structures and interaction networks are promising new applications of the fast-growing and far-reaching PSO algorithms, which is the main argument of this thesis. / Thesis (Ph.D, Computing) -- Queen's University, 2014-04-21 12:54:03.37