A complexidade das ações no plano decisório da Gestão das Águas e a necessidade do atendimento simultâneo das exigências que visam à obtenção do desenvolvimento sustentável, impõem uma abordagem multiobjetivo. O uso múltiplo das águas, o caráter multidisciplinar e subjetivo dos agentes envolvidos no processo, a aleatoriedade dos eventos hidrológicos, a incerteza dos processos econômicos, sociais e ambientais, a necessária consideração de aspectos de difícil mensuração, como o bem estar social, a preservação do ambiente e as questões culturais e estéticas, além da tradicional eficiência econômica, caracterizam o contexto presente. Este trabalho apresenta, descreve e compara algumas técnicas de análise multiobjetivo como importante meio de apoio à tomada de decisões diante dos problemas de Gestão das Águas. Três métodos são aplicados e comparados em um estudo de caso, para suporte à decisão em um Comitê de Gerenciamento, tendo como objetivo estratégico o desenvolvimento sustentável em uma Bacia Hidrográfica, com um cenário configurado a partir da experiência acumulada na última década no Rio Grande do Sul e à luz da legislação vigente para a Política de Recursos Hídricos. Na análise desenvolvida através dos métodos ELECTRE I e II, Programação de Compromisso e Analítico Hierárquico, consideram-se a participação de múltiplos decisores, a questão da subjetividade e o reconhecimento da incerteza como inerente ao processo.

A complexidade das ações no plano decisório da Gestão das Águas e a necessidade do atendimento simultâneo das exigências que visam à obtenção do desenvolvimento sustentável, impõem uma abordagem multiobjetivo. O uso múltiplo das águas, o caráter multidisciplinar e subjetivo dos agentes envolvidos no processo, a aleatoriedade dos eventos hidrológicos, a incerteza dos processos econômicos, sociais e ambientais, a necessária consideração de aspectos de difícil mensuração, como o bem estar social, a preservação do ambiente e as questões culturais e estéticas, além da tradicional eficiência econômica, caracterizam o contexto presente. Este trabalho apresenta, descreve e compara algumas técnicas de análise multiobjetivo como importante meio de apoio à tomada de decisões diante dos problemas de Gestão das Águas. Três métodos são aplicados e comparados em um estudo de caso, para suporte à decisão em um Comitê de Gerenciamento, tendo como objetivo estratégico o desenvolvimento sustentável em uma Bacia Hidrográfica, com um cenário configurado a partir da experiência acumulada na última década no Rio Grande do Sul e à luz da legislação vigente para a Política de Recursos Hídricos. Na análise desenvolvida através dos métodos ELECTRE I e II, Programação de Compromisso e Analítico Hierárquico, consideram-se a participação de múltiplos decisores, a questão da subjetividade e o reconhecimento da incerteza como inerente ao processo.

A complexidade das ações no plano decisório da Gestão das Águas e a necessidade do atendimento simultâneo das exigências que visam à obtenção do desenvolvimento sustentável, impõem uma abordagem multiobjetivo. O uso múltiplo das águas, o caráter multidisciplinar e subjetivo dos agentes envolvidos no processo, a aleatoriedade dos eventos hidrológicos, a incerteza dos processos econômicos, sociais e ambientais, a necessária consideração de aspectos de difícil mensuração, como o bem estar social, a preservação do ambiente e as questões culturais e estéticas, além da tradicional eficiência econômica, caracterizam o contexto presente. Este trabalho apresenta, descreve e compara algumas técnicas de análise multiobjetivo como importante meio de apoio à tomada de decisões diante dos problemas de Gestão das Águas. Três métodos são aplicados e comparados em um estudo de caso, para suporte à decisão em um Comitê de Gerenciamento, tendo como objetivo estratégico o desenvolvimento sustentável em uma Bacia Hidrográfica, com um cenário configurado a partir da experiência acumulada na última década no Rio Grande do Sul e à luz da legislação vigente para a Política de Recursos Hídricos. Na análise desenvolvida através dos métodos ELECTRE I e II, Programação de Compromisso e Analítico Hierárquico, consideram-se a participação de múltiplos decisores, a questão da subjetividade e o reconhecimento da incerteza como inerente ao processo.

Un algoritmo basado en región de confianza es considerado para el problema de optimización multiobjetivo no convexo sin restricciones. Éste es una generalización del algoritmo propuesto por Fliege, Graña Drummond y Svaiter en 2009 para problemas convexos. En forma similar al caso escalar en cada iteración se resuelve un subproblema y se evalua el paso. Las nociones de condiciones de decrecimiento predicho es adaptada al caso vectorial. Se introduce una regla para adaptar el radio de la regi´on de confianza. Bajo hipótesis de diferenciabilidad, el algoritmo converge a puntos que satisfacen una condición necesaria para ser Pareto y en el caso convexo a puntos Pareto optimales. En el caso convexo la sucesión generada por el algoritmo converge a un punto Pareto que satisface, como el algoritmo de Fliege y sus colaboradores, condiciones necesarias y suficientes. Bajo hipótesis locales estándares el algoritmo converge con velocidad q-cuadrática. / A trust-region-based algorithm for the non convex unconstrained multiobjective optimization problem is considered. It is a generalization of the algorithms proposed by Fliege, Gra˜na Drummond and Svaiter, 2009 for the convex problem. Similarly to the scalar case, at each iteration a subproblem is solved and the step needs to be evaluated. The notions of decrease condition and of predicted reduction are adapted to the vector case. A rule to update the trust region radius is introduced. Under differentiability assumptions, the algorithm converges to points satisfying a necessary condition for Pareto optimal and in the convex case to a Pareto solution, satisfying necessary and sufficient conditions, like in the procedure proposed by the cited authors. Under standard local assumptions the convergence results to be q-quadratic.

Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Centro Universitário FEI, São Bernardo do Campo, 2016

Made available in DSpace on 2014-06-12T15:56:18Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo2839_1.pdf: 6993291 bytes, checksum: 09ffd9fa6a055cf66ddb65d681cdf1c2 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2010 / No âmbito das redes de computadores destaca-se o problema encontrado na criação, ampliação ou manutenção das redes de longa distância (Wide Area Network - WAN), onde muitas vezes os especialistas designados a essas tarefas não conseguem levar em consideração a combinação de algumas métricas de qualidade de serviço (quality of service - QoS). Isto se deve a complexidade dessas combinações juntamente com um número elevado de equipamentos existentes em redes dessa magnitude, logo, muitas redes WAN não são conectadas de forma ótima. O presente trabalho tem como objetivo combinar métricas de QoS (atraso de um enlace, largura de banda, tamanho do caminho e probabilidade de falha) para que seja possível encontrar soluções ótimas, utilizando algoritmos evolucionários multiobjetivo (AEMO), mas especificamente o algoritmo evolucionário de força de Pareto (Strength Pareto Evolutionary Algorithm - SPEA). O SPEA determina o Pareto ótimo para atendimento de cada demanda na rede. Além disto, foi realizado um estudo sobre a sinergia dos operadores de cruzamento (de um ponto com conhecimento heurístico, de ciclo, de ordenamento, de aresta e parcialmente mapeado) para problemas de permutação, como é o caso da otimização das redes de longa distância

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Made available in DSpace on 2014-06-12T17:38:07Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo2435_1.pdf: 3502745 bytes, checksum: 4d9345dea9759878dee2a393aa22325a (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2009 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Com o rápido aumento da capacidade computacional, o tema otimização avançou de maneira notável nos últimos anos. Atualmente inúmeras aplicações de projetos ótimos em diferentes especialidades, como mecânica estrutural, custos de produção, escoamento de fluidos, acústica, etc. têm sido descritas na literatura. Entretanto, na maioria das aplicações da engenharia, a abordagem tradicional é considerar modelos e parâmetros determinísticos. Infelizmente a abordagem determinística pode levar a soluções cujo desempenho pode cair significativamente devido às perturbações decorrentes das incertezas. Nestas circunstâncias, um objetivo melhor seria um projeto ótimo que tenha um alto grau de robustez. O processo de encontrar este ótimo é chamado Otimização Robusta (OR). Aqui, abordaremos duas técnicas para a análise de propagação de incerteza, não intrusivas, que utiliza modelos computacionais determinísticos: o método de Monte Carlo (MC) e o método da Colocação Probabilística ( Probabilistic Collocation Method ) (PCM). A análise de propagação de incerteza essencialmente envolve o cálculo de momentos estatísticos da função de interesse. Várias medidas de robustez têm sido propostas na literatura, em particular, o valor médio e o desvio padrão da função envolvida no problema de otimização serão considerados aqui. Quando estas medidas de robustez são usadas combinadas, a procura de projetos ótimos robustos surge como um problema de Otimização Multiobjetivo Robusta (OMR). Técnicas de Otimização Multiobjetiva permitem o projetista modelar um problema específico considerando um comportamento mais realista, o qual comumente envolve o atendimento de vários objetivos simultaneamente. O procedimento adequado, quando um problema multiobjetivo precisa ser resolvido, é determinar a fronteira de Pareto. Nos últimos 15 anos, distribuições eficientes de pontos de Pareto têm sido obtidas através de novos algoritmos como o NBI (Normal-Boundary Intersection) e o NNC (Normalized Normal-Constraint). Estas estratégias são implementadas aqui, junto com outras abordagens comumente utilizadas na literatura, como o método da soma ponderada e o método Min-Max. Como a geração de pontos de Pareto e a análise de incerteza podem ser muito custosas, técnicas de aproximação, baseada no uso do Método da Base Reduzida (MBR), são incorporadas ao nosso procedimento. O propósito do método é obter um modelo de alta fidelidade com custo computacional aceitável. Além disto, uma estratégia de separabilidade com uma decomposição afim, permite o desenvolvimento de uma estratégia eficiente de cálculo off-line/on-line , para a implementação computacional do MBR. Problemas contínuos em duas dimensões submetidos a carregamentos estáticos e térmicos são as aplicações consideradas neste trabalho, os desempenhos das diferentes estratégias examinadas são comparadas. A combinação das várias técnicas de aproximação descritas permitiu a obtenção das soluções OMR em pouco tempo computacional

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Submitted by Maike Costa (maiksebas@gmail.com) on 2016-04-27T12:05:09Z No. of bitstreams: 1 aquivo total.pdf: 6385698 bytes, checksum: e405abafe77b914dfaead617fb32ee44 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-04-27T12:05:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 aquivo total.pdf: 6385698 bytes, checksum: e405abafe77b914dfaead617fb32ee44 (MD5) Previous issue date: 2015-06-18 / Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq / The bi-objective Pollution-Routing Problem (b-PRP) is a PRP (Pollution-Routing Problem Bekta¸s e Laporte (2011)) extension that considers separately two conflicting objectives: minimization of carbon emission costs and minimization of operational costs. To the best of our knowledge, only few papers in the literature present multi-objective analysis concerning transportation environmental issues. Due to the lack of specific methods that are capable of finding good results for this kind of problem, this dissertation aims to propose a new heuristic method for solving the b-PRP. In this method, solution sets are generated so as to represent possible scenarios for the problem. The proposed method is based on the Two-Phase Pareto Local Search (2PPLS) proposed by Lust e Teghem (2009). During the first phase of the method, efficient solutions are generated solving parametrized problems. In the second phase, each solution is explored by means of a Pareto Local Search procedure. In other to speed up the method, an efficient scheme is employed for assessing the news solutions. Despite of its simplicity, the proposed method was capable of finding a large number of efficient solutions in a reasonable time. Computational results show that the proposed approach leads to better results than those obtained by multiobjective techniques available in the literature. The quality indicators Hypervolume (H) and R Measure (R) have been used for assessing the efficient solutions sets. Because of the random behavior presented in the sequential method used to solve the parametrized problems, Mann-Whitney Nonparametric Test has been used for comparing the results. Outperformance Relations have also been used on the results analysis. We concluded that the majority of solutions generated by 2PPLS dominates those generated by others multi-objective methods found in the literature. / O Pollution-Routing Problem bi-Objetivo (b-PRP) ´e uma extens˜ao do PRP (Pollution- Routing Problem proposto por Bekta¸s e Laporte (2011)) que considera separadamente dois objetivos conflitantes: minimiza¸c˜ao dos custos com as emiss˜oes de carbono e minimiza¸c˜ao dos custos operacionais. Na literatura, poucos trabalhos apresentam an´alises multiobjetivo relacionadas aos problemas de transporte resolvidos no contexto ambiental. Devido `a aus ˆencia de m´etodos capazes de encontrar bons resultados para esses tipos de problemas, esta disserta¸c˜ao tem por objetivo desenvolver um m´etodo heur´ıstico para a resolu¸c˜ao do b-PRP. S˜ao gerados conjuntos de solu¸c˜oes eficientes, que representam os poss´ıveis trade-offs entre os objetivos. A abordagem heur´ıstica proposta ´e baseada no m´etodo Two-Phase Pareto Local Search (2PPLS). A primeira fase do m´etodo ´e dedicada `a gera¸c˜ao de um conjunto de solu¸c˜oes eficientes suportadas, atrav´es da resolu¸c˜ao de problemas multiobjetivo agregados. Na segunda fase, as solu¸c˜oes geradas na primeira fase s˜ao exploradas aplicando-se um procedimento de Pareto Local Search. Nessa fase, emprega-se uma estrutura eficiente para a avalia¸c˜ao das novas solu¸c˜oes geradas. Apesar da simplicidade do m´etodo empregado, ele foi capaz de gerar um elevado n´umero de solu¸c˜oes eficientes e em um tempo computacional aceit´avel. Os resultados computacionais mostraram que a abordagem utilizada leva a resultados melhores do que os obtidos pelas t´ecnicas dispon´ıveis na literatura. Os indicadores de qualidade Hipervolume (H) e Medida R (R) foram considerados na avalia¸c˜ao dos conjuntos de solu¸c˜oes eficientes. Devido `a natureza aleat´oria do m´etodo, os resultados foram comparados por meio do Teste N˜ao Param´etrico de Mann-Whitney. Rela¸c˜oes de desempenho ainda foram empregadas na an´alise dos resultados, e mostraram que as Fronteiras de Pareto geradas pelo 2PPLS dominam, na grande maioria dos casos, aquelas geradas por outros m´etodos existentes na literatura.