A produção de alimentos, de grande importância para a humanidade, é realizada por meio de processos produtivos muitas vezes responsáveis pelo consumo desordenado de recursos naturais. Tais atividades também são consideradas de alto risco econômico, pois utilizam, em sua maioria, técnicas de baixo rendimento, culturas inapropriadas e até mesmo a utilização de técnicas avançadas, sem o devido controle, como a irrigação, acarretam desperdício de recursos. O uso de técnicas multiobjetivo permite um ordenamento de sistemas produtivos sendo capaz de levar em conta critérios muitas vezes conflitantes e essenciais para a produção agrícola, como: retorno econômico da atividade ao produtor, impacto ambiental, geração de emprego e aproveitamento da mão de obra. O objetivo do presente trabalho é utilizar a técnica multiobjetivo SPEA - Strenght Pareto Evolutionary Algorithm - no auxílio ao produtor rural quanto à tomada de decisão, oferecendo uma alternativa para a gestão de processos produtivos em propriedades rurais do Estado de São Paulo. As técnicas multiobjetivo foram empregadas para obter a ordenação em relação ao tipo de sistema de irrigação a ser adotado, cultura de frutíferas a ser empregada e seus possíveis desempenhos. Investiga-se também o impacto do valor unitário a ser aplicado pelo uso da água de irrigação. Os resultados obtidos permitiram confirmar que a técnica multiobjetivo utilizada se mostrou adequada para as condições adotadas neste trabalho, sendo a cultura da atemóia e o sistema de irrigação por gotejamento as que mais se destacaram em termos de viabilidade econômica de acordo com os parâmetros utilizados. / Food production, of great importance to humanity, is realized through agricultural activities, responsible for disorderly consumption of natural resources. Those activities are considered of high economic risk, for using low yield techniques, inappropriate crops, and even using advanced techniques, such as irrigation, without proper control, leading to natural resources waste. The use of multiobjective techniques allows the ordering of productive systems, being able to consider conflicting criteria such as: economic income, environmental impact, employment generation and workforce utilization. The objective of this study is to use the multiobjective optimization technique SPEA - Strenght Pareto Evolutionary Algorithm - to auxiliate rural producers concerning to decision making, offering an alternative for productive process management for small agricultural properties from São Paulo state, Brazil. The multiobjective techniques were used to obtain the ranking of irrigation system to be adopted, fruit crop and related performance. This work also studies the impact of unit cost to be applied for irrigation water. The results confirmed that the multiobjective technique used was appropriate to the actual conditions of this work, and atemoya crop in a drip irrigation the one that stood out as the best economic performance according to adopted parameters.

A operação eficiente do sistema é uma ferramenta fundamental para que sua vida útil se prolongue o máximo possível, garantindo o perfeito atendimento aos consumidores, além de manter os custos com energia elétrica e manutenção dentro de padrões aceitáveis. Para uma eficiente operação, é fundamental o conhecimento do sistema, pois, através deste, com ferramentas como modelos de simulação hidráulica, otimização e definição de regras, é possível fornecer ao operador condições de operacionalidade das unidades do sistema de forma racional, não dependendo exclusivamente de sua experiência pessoal, mantendo a confiabilidade do mesmo. Neste trabalho é desenvolvido um modelo computacional direcionado ao controle operacional ótimo de sistemas de macro distribuição de água potável, utilizando um simulador hidráulico, um algoritmo de otimização, considerando dois objetivos (custos de energia elétrica e benefícios hidráulicos) e um algoritmo de aprendizado para extração de regras operacionais para o sistema. Os estudos foram aplicados no sistema de macro distribuição da cidade de Goiânia. Os resultados demonstraram que podem ser produzidas estratégias operacionais satisfatórias para o sistema em substituição ao julgamento pessoal do operador. / The efficient operation of a system is a fundamental tool to postpone the system’s service life as much as possible, thus ensuring a good service to the consumer while keeping electrical energy and maintenance costs at acceptable levels. Efficient operation requires knowledge of the system, for this knowledge, supported by tools such as models for hydraulic simulation, optimization, and definition of rules, provides the operator with proper conditions for the rational operating of the system’s units without depending exclusively on personal experience while maintaining the system’s reliability. In this work is developed a computational model for the optimal operation control of macro water distribution systems using a hydraulic simulator, an optimization algorithm, and a learn algorithm to extract operational rules (strategies) for the system. These studies are to be based on the macro system of the city of Goiânia, in Brazil. The results show that solutions for satisfactory operation can be quickly produced as a substitute to the personal judgment of the operator.

Este trabalho apresenta um modelo de otimização multiobjetivo aplicado ao projeto de concepção de submarinos convencionais (i.e. de propulsão dieselelétrica). Um modelo de síntese que permite a estimativa de pesos, volume, velocidade, carga elétrica e outras características de interesse para a o projeto de concepção é formulado. O modelo de síntese é integrado a um modelo de otimização multiobjetivo baseado em algoritmos genéticos (especificamente, o algoritmo NSGA II). A otimização multiobjetivo consiste na maximização da efetividade militar do submarino e na minimização de seu custo. A efetividade militar do submarino é representada por uma Medida Geral de Efetividade (OMOE) estabelecida por meio do Processo Analítico Hierárquico (AHP). O Custo Básico de Construção (BCC) do submarino é estimado a partir dos seus grupos de peso. Ao fim do processo de otimização, é estabelecida uma Fronteira de Pareto composta por soluções não dominadas. Uma dessas soluções é selecionada para refinamento preliminar e os resultados são discutidos. Subsidiariamente, esta dissertação apresenta discussão sucinta sobre aspectos históricos e operativos relacionados a submarinos, bem como sobre sua metodologia de projeto. Alguns conceitos de Arquitetura Naval, aplicada ao projeto dessas embarcações, são também abordados. / This thesis presents a multi-objective optimization model applied to concept design of conventional submarines (i.e. diesel-electric powered boats). A synthesis model that allows the estimation of weights, volume, speed, electrical load and other design features of interest is formulated. The synthesis model is integrated with a multi-objective optimization model based on genetic algorithms (specifically, the NSGA II algorithm). The multi-objective optimization consists of maximizing the submarine\'s military effectiveness and minimizing its cost. The military effectiveness is represented by an Overall Measure of Effectiveness (OMOE) established via the Analytic Hierarchy Process (AHP). The submarine\'s Basic Construction Cost (BCC) is estimated from its weight groups. At the end of the optimization process, a Pareto Front composed of non-dominated solutions is established. One of these solutions is selected for preliminary refinement and the results are discussed. This work also presents succinct discussion about submarine historical and operational aspects and design methodology. Some Naval Architectural concepts, applied to submarine design, are also discussed.

Submitted by Cássia Santos (cassia.bcufg@gmail.com) on 2014-09-19T11:19:07Z No. of bitstreams: 2 Dissertacao Daniel Vitor de Lucena.pdf: 708978 bytes, checksum: 466a21a76649073c30364b80f17037fc (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2014-09-19T11:25:02Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertacao Daniel Vitor de Lucena.pdf: 708978 bytes, checksum: 466a21a76649073c30364b80f17037fc (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-09-19T11:25:02Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertacao Daniel Vitor de Lucena.pdf: 708978 bytes, checksum: 466a21a76649073c30364b80f17037fc (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Previous issue date: 2013-05-03 / This work proposes the use of multi-objective genetics algorithms NSGA-II and SPEA-II on the variable selection in multivariate calibration problems. These algorithms are used for selecting variables for a Multiple Linear Regression (MLR) by two conflicting objectives: the prediction error and the used variables number in MLR. For the case study are used wheat data obtained by NIR spectrometry with the objective for determining a variable subgroup with information about protein concentration. The results of traditional techniques of multivariate calibration as the Partial Least Square (PLS) and Successive Projection Algorithm (SPA) for MLR are presents for comparisons. The obtained results showed that the proposed approach obtained better results when compared with a monoobjective evolutionary algorithm and with traditional techniques of multivariate calibration. / Este trabalho propõe a utilização dos algoritmos genéticos multiobjetivo NSGA-II e SPEA-II na seleção de variáveis em problemas de calibração multivariada. Esses algoritmos são utilizados para selecionar variáveis para Regressão Linear Múltipla (MLR) com dois objetivos conflitantes: o erro de predição e do número de variáveis utilizadas na MLR. Para o estudo de caso são usado dados de trigo obtidos por espectrometria NIR com o objetivo de determinar um subgrupo de variáveis com informações sobre a concentração de proteína. Os resultados das técnicas tradicionais de calibração multivariada como dos Mínimos Quadrados Parciais (PLS) e Algoritmo de Projeções Sucessivas (APS) para a MLR estão presentes para comparações. Os resultados obtidos mostraram que a abordagem proposta obteve melhores resultados quando comparado com um algoritmo evolutivo monoobjetivo e com as técnicas tradicionais de calibração multivariada.

Orientador: José Roberto Sanches Mantovani / Resumo: Neste trabalho é proposto o desenvolvimento de uma ferramenta computacional para o planeja-mento e despacho ótimo de fontes de potência ativa, considerando as incertezas das cargas (le-ve, nominal e pesada) e fontes de energia renováveis não despacháveis através de uma aborda-gem probabilística. O modelo matemático é um problema de programação não linear inteiro misto, multiobjetivo, não convexo e probabilístico na sua forma original sem a necessidade de realizar qualquer tipo de simplificação ou linearização tanto das funções objetivo como das res-trições. Um algoritmo baseado na meta-heurística Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II) é proposto para resolver o problema de maneira eficaz. Os resultados obtidos com as simulações realizadas usando a implementação computacional nos sistemas de testes IEEE30 barras e IEEE118 barras mostram a eficiência e robustez da metodologia proposta. / Abstract: This work proposes the development of a computational tool for the planning and optimal dispatch of active power sources, considering the uncertainties of the loads (light, nominal and heavy) and non-dispatchable renewable energy sources through a probabilistic approach. The mathematical model is a multi-objective mixed-integer nonlinear programing problem, that is nonconvex and probabilistic in its original form, without the need to perform any kind of simplification or linearization of both objective functions and constraints. An algorithm based on the Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II) meta-heuristic is pro-posed to solve the problem effectively. The results obtained with the simulations performed using the computational implementation in the IEEE30 bus and IEEE118 bus test systems show the efficiency and robustness of the proposed methodology. / Doutor

Submitted by Maria Medeiros (maria.dilva1@ufcg.edu.br) on 2018-10-02T15:03:23Z No. of bitstreams: 1 ALLAN SARMENTO VIEIRA - TESE PPGRN) 2011.pdf: 3588977 bytes, checksum: 796c34c01f0797a7b020aa902fa99eeb (MD5) / Made available in DSpace on 2018-10-02T15:03:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ALLAN SARMENTO VIEIRA - TESE PPGRN) 2011.pdf: 3588977 bytes, checksum: 796c34c01f0797a7b020aa902fa99eeb (MD5) Previous issue date: 2011-08-12 / Capes / A utilização de modelos matemáticos na análise de sistemas de recursos hídricos é bastante discutida na literatura, entretanto todos apresentam simplificações quanto a representação matemática da dinâmica dos seus processos ou nas aproximações numéricas das equações não-lineares que descrevem o seu comportamento. Dependendo da aplicabilidade, tais simplificações podem comprometer uma tomada de decisão. Em geral, os modelos de simulação disponíveis para planejamento de sistemas de recursos hídricos a nível de bacia hidrográfica, apesar de serem bastante versáteis, não conseguem considerar certas complexidades devido a algumas limitações matemáticas dos seus algoritmos. Neste contexto foi proposto um modelo de simulação para esta finalidade, que tem como principais características o desenvolvimento de um modelo quali-quantitativo integrado com os múltiplos usos de águas superficiais, a incorporação de não-linearidades dos processos hidráulicos e operacionais e uma função multiobjetivo que otimize, segundo critérios de prioridade, o atendimento das demandas quantitativas hídricas dos diferentes usos e qualitativas relativas ao atendimento de metas de enquadramento para uso, segundo as normas do CONAMA, assim como o atendimento de outras metas operacionais. Os parâmetros de qualidade da água envolvidos são: Demanda Bioquímica de Oxigênio, Oxigênio Dissolvido, Fósforo Total, Nitrogênio Total, Clorofila-a e Coliformes Fecais. As limitações operacionais e hidráulicas foram incluídas no modelo através de restrições lineares (balanço hídrico nos nós, volumes metas, volumes mínimos, capacidade dos componentes, etc.) e não-lineares (vazão vertida máxima, vazão descarregada máxima, área da superfície líquida do reservatório, etc.). As restrições não-lineares foram tratadas a partir de aproximações por segmentos lineares (artifícios de linearização) e resolvidas num processo iterativo (programação linear sequencial) até a convergência do processo a uma tolerância desejada para o erro relativo da função objetivo. As equações do balanço de massa para os parâmetros de qualidade da água, que geralmente requerem o produto de variáveis de decisão, foram linearizadas pelo Método das Aproximações Lineares e agregadas, num mesmo algoritmo, às equações do balanço hídrico. Para avaliar o desempenho do atendimento das demandas hídricas, foram incluídos, no modelo, alguns indicadores de análise de desempenho, como a confiabilidade, vulnerabilidade, resiliência e sustentabilidade. Sua aplicabilidade foi verificada através de uma análise sistêmica dos reservatórios Engenheiro Ávidos e São Gonçalo da bacia hidrográfica do Rio Alto Piranhas - PB e suas demandas quali-quantitativas. A análise deste sistema foi realizada através da idealização de quatro cenários de operação que envolvia o uso de prioridades diferentes e a inclusão de uma Estação de Tratamento de Esgoto - ETE no último cenário. O horizonte de tempo foi de 360 meses. Foram analisados o atendimento às demandas e o enquadramento dos níveis de concentração dos parâmetros de qualidade da água à Classe II do CONAMA 357/05. Os resultados demonstraram que todas as restrições do sistema foram satisfeitas e que as demandas quantitativas obtiveram diferentes garantias de atendimento de acordo com o cenário utilizado. A inclusão da ETE considerada no cenário 04 foi imprescindível para aumentar o atendimento aos usos da água e melhorar a qualidade da água no sistema. O modelo proposto mostrou-se eficiente, quer seja quanto ao tempo de processamento quanto ao atendimento de todas as restrições impostas ao sistema. Apresentou, também, um erro numérico relativamente baixo. / The use of mathematical models in the analysis of water resources systems has been widely discussed in the literature, although all of them present simplifications regarding or to the mathematical representation of its dynamic processes or numerical approximations of the nonlinearities that describe their behavior. Depending upon the model applicability, such simplifications may compromise a decison making. All simulation models available for riverbasin water resources system planning, although being very versatile, are not able to include certain complexities due to some mathematical limitations of their algorithms. Based on this context, to deal with these problems, a new simulation model has been proposed, which has, as main characteristics, the development of an integrated qualiquantitative multiuse surface water systems model, the inclusion of nonlinearities of hydraulic and operational processes and a multiobjective function that otimizes, according to priorities criteria, the fulfillment of water demands for the different uses and the targeted water quality levels, according to the CONAMA norms as well as of other operational targets. The considered water quality parameters were the Biochemical Oxygen Demand, the Dissolved Oxygen, the Total Phosphorus, the Total Nitrogen, the Chlorophyll-a and the Faecal Coliform. The operational and hydraulic limitations were included in the model through linear constraints (water balance, target volumes, minimum volumes, component capacities, etc.) and nonlinear ones (maximum reservoir spillage and discharge flows, reservoir surface water, etc.). The nonlinear constraints were approximated by linear segments (linearization artifices) and solved in an iterative process (sequential linear programming) until a desired tolerance for the objective function relative error was reached. The mass balance for water quality parameters, which requires a multiplication of decison variables, were linearized by the Linear Approximation Method and interacted, in the same algorithm, with the water balance equations. To evaluate the performance of the fulfillment of water demand requirements, some performance indicators, such as reliability, resilience, vulnerability and sustainability, were included in the model. The model's applicability were tested in a systemic analyis of two reservoirs, Engenheiro Avidos and São Gonçalo ones, and their water quali-quantitative demands, which are located in Alto Piranhas riverbasin, PB. The analysis of this system was accomplished through the idealization of 4 operation scenarios, which made use of different priorities and the inclusion of a Waste Water Treatment Plant (ETE) in the last scenario. The simulation time horizon was 360 months. The fulfillment of water demand requirements and of the CONAMA 375/05 Class II targeted concentration level for water quality parameters were analyzed. The results have shwon the all constraints were satisfied and the reliability of water demands requirement fulfillment were different for each of the simulated scenario. The ETE inclusion scenario helped to improve the fulfillment of water demand uses requirement and to improve the system water quality. The new model proved to be efficient regarding to the computer time requirement to achieve a solution as well as to satisfy all constraints of the system. It also presented a small numerical error.

Orientador: José Roberto Sanches Mantovani / Resumo: O planejamento de sistemas de distribuição consiste em encontrar uma configuração otimizada, a um baixo custo, que permita manter a qualidade e confiabilidade do fornecimento de energia. Fontes de Geração Distribuída (GD) quando inseridas na rede alteram as suas características físicas e operacionais e tornam o problema de planejamento de curto prazo mais complexo para ser resolvido. Portanto, é importante desenvolver ferramentas computacionais eficientes para reduzir custos e o tempo na tomada de decisão para o setor de planejamento das empresas, indicando onde, quando e quais os tipos de componentes devem ser instalados e/ou substituídos nas redes de distribuição na presença de fontes de GD. Neste trabalho propõe-se uma metodologia para o planejamento de curto prazo para alocação das fontes de GD do tipo eólica (considerando as incertezas presentes neste tipo de fonte primária de energia), alocação de bancos de capacitores, dispositivos de proteção e controle, bem como a possibilidade de recondutoramento e troca de estruturas da rede de distribuição, mantendo-se os índices de qualidade para o fornecimento de energia dentro dos padrões estabelecidos pela agência reguladora. O problema de planejamento de curto prazo é formulado como um modelo de programação inteira multiobjetivo, o qual consiste em minimizar os custos de investimento e perdas técnicas na rede (energia não suprida e perdas ôhmicas nos condutores) e está sujeito a restrições físicas, econômicas e operacionais. ... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Doutor

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:22:33Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2009-08-29Bitstream added on 2014-06-13T20:09:45Z : No. of bitstreams: 1 pereirajunior_br_me_ilha.pdf: 2079589 bytes, checksum: 086f2d874ba748765509a09a3555c74f (MD5) / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / Manter o perfil de tensão da rede de distribuição dentro dos limites operacionais adequados é um problema que deve ser modelado e resolvido obedecendo às restrições de natureza técnica e econômica. Após um período de construção da rede de distribuição ocorre degradação da qualidade do perfil de tensão como conseqüência das dificuldades de prever condições precisas durante a fase de planejamento do sistema. Desta maneira torna-se necessário o planejamento de curto prazo da rede de distribuição como a instalação de dispositivos que assegurem que o sistema opere dentro dos limites de magnitude de tensão estabelecidos pelas agências reguladoras. Dentre os dispositivos, destaca-se a alocação de bancos de capacitores, que instalados de forma adequada proporcionam a compensação de reativos, regulando as magnitudes das tensões ao longo da rede bem como o fator de potencia da subestação e fornecendo como benefício secundário a redução de perdas ativas no sistema. O problema de alocação de bancos de capacitores em sistemas de distribuição de energia elétrica consiste em determinar os tipos, capacidade, localização e esquemas de controle dos bancos alocados. Neste trabalho apresenta-se uma nova metodologia para alocar bancos de capacitores fixos e chaveados em alimentadores de distribuição. Esta metodologia contempla as necessidades de representar o comportamento estocástico dos diferentes tipos de cargas conectadas ao sistema de distribuição e a característica topológica das redes de distribuição que não apresentam mais estrutura radial, devido à presença de geradores distribuídos ligados diretamente à rede. O problema de alocação de bancos de capacitores fixos e chaveados é formulado como um modelo de programação não linear inteiro misto multiobjetivo e para solução deste modelo é proposto um algoritmo genético multiobjetivo e uma algoritmo busca tabu multiobjetivo / Maintaining the voltage profile of distribution networks within the operational limits is a problem that must be modeled and solved according to economical and technical restrictions. Afterwards a period of constructing the distribution network, there is degradation of the quality of the voltage profile as a consequence of the difficulties in predicting precise conditions during the planning phase. This way, it is necessary the short term distribution planning and the installation of devices that assure the system operating within the voltage magnitudes fixed by the regulating agencies. Among the devices, there are allocation of capacitor banks, that when adequately installed provide the reactive compensation, regulating the voltage magnitude along the network as well as the substation power factor and providing as a secondary result reducing the active losses of the system. The problem of allocating capacitor banks in electrical energy distribution systems consists in determining the types, capacity, localization and control techniques of the allocated Banks. This work presents a new methodology for allocating fixed and switched capacitor banks in distribution feeders. This methodology attends the needs of representing the stochastic behavior of the different types of the loads connected to the distribution system and the topological characteristics of the distribution networks that do not present radial structure, due to the distributed generators connected directly to the network. The problem of allocating fixed and switched capacitor banks is formulated as a mixed multi objective nonlinear integer programming model and for solution of this model is proposed a multi objective genetic algorithm and a multi objective tabu search algorithm

Submitted by ELAYNNE XAVIER SOUZA ARAÚJO null (elaynnearaujo@hotmail.com) on 2018-03-13T18:51:38Z No. of bitstreams: 1 Tese_Final.pdf: 5331631 bytes, checksum: 60e1011da397d7e88cc9d80319169d76 (MD5) / Approved for entry into archive by Cristina Alexandra de Godoy null (cristina@adm.feis.unesp.br) on 2018-03-14T12:06:56Z (GMT) No. of bitstreams: 1 araujo_exs_dr_ilha.pdf: 5331631 bytes, checksum: 60e1011da397d7e88cc9d80319169d76 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-03-14T12:06:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 araujo_exs_dr_ilha.pdf: 5331631 bytes, checksum: 60e1011da397d7e88cc9d80319169d76 (MD5) Previous issue date: 2018-02-23 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / Neste trabalho é proposto o desenvolvimento de uma ferramenta computacional para o planeja-mento e despacho ótimo de fontes de potência ativa, considerando as incertezas das cargas (le-ve, nominal e pesada) e fontes de energia renováveis não despacháveis através de uma aborda-gem probabilística. O modelo matemático é um problema de programação não linear inteiro misto, multiobjetivo, não convexo e probabilístico na sua forma original sem a necessidade de realizar qualquer tipo de simplificação ou linearização tanto das funções objetivo como das res-trições. Um algoritmo baseado na meta-heurística Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II) é proposto para resolver o problema de maneira eficaz. Os resultados obtidos com as simulações realizadas usando a implementação computacional nos sistemas de testes IEEE30 barras e IEEE118 barras mostram a eficiência e robustez da metodologia proposta. / This work proposes the development of a computational tool for the planning and optimal dispatch of active power sources, considering the uncertainties of the loads (light, nominal and heavy) and non-dispatchable renewable energy sources through a probabilistic approach. The mathematical model is a multi-objective mixed-integer nonlinear programing problem, that is nonconvex and probabilistic in its original form, without the need to perform any kind of simplification or linearization of both objective functions and constraints. An algorithm based on the Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II) meta-heuristic is pro-posed to solve the problem effectively. The results obtained with the simulations performed using the computational implementation in the IEEE30 bus and IEEE118 bus test systems show the efficiency and robustness of the proposed methodology. / 167761/2014-5

Submitted by DOUGLAS MIRANDA RODRIGUES null (douglasnet@gmail.com) on 2016-10-20T13:35:28Z No. of bitstreams: 1 Dissertação - Douglas Miranda Rodrigues.pdf: 8525562 bytes, checksum: de3f28242f3d17929bb0eb8ddc912f55 (MD5) / Approved for entry into archive by Juliano Benedito Ferreira (julianoferreira@reitoria.unesp.br) on 2016-10-26T18:00:28Z (GMT) No. of bitstreams: 1 rodrigues_dm_me_guara.pdf: 8525562 bytes, checksum: de3f28242f3d17929bb0eb8ddc912f55 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-26T18:00:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 rodrigues_dm_me_guara.pdf: 8525562 bytes, checksum: de3f28242f3d17929bb0eb8ddc912f55 (MD5) Previous issue date: 2016-10-10 / Em diversas áreas de trabalho, da Engenharia à Economia, os problemas se apresentam como sendo multiobjetivos, característica que torna complexa a tomada de decisão. Geralmente, estes objetivos são conflitantes e faz-se necessário o uso de técnicas de otimização para a obtenção de melhores resultados. Na presente dissertação serão estudados alguns métodos para a resolução destes problemas, com o objetivo de aplicar métodos de aglutinação em problemas de projetos de experimentos com múltiplas respostas. Deste modo, inicialmente foi realizada uma análise bibliométrica sobre os diferentes métodos utilizados para a resolução destes problemas. A partir disto, foi desenvolvida uma nova abordagem, utilizando a Programação por Compromisso (Compromise Programming – CP) e a Programação por Metas (Goal Programming – GP), bem como diferentes algoritmos (Gradiente Reduzido Generalizado – GRG e a metaheurística do software Optquest) que são usualmente adotados, com comparação de resultados e análise. De modo geral, esta nova proposta apresentou resultados melhores em relação à abordagem tradicional (desirability), qualificando este procedimento como uma alternativa na otimização de múltiplas respostas. / In many areas, from Engineering to Economics, problems present themselves as multiobjective, which makes a decision-making process complex. Generally, these are conflicting objectives, and optimization techniques are necessary to achieve better results. This paper applies agglutination methods in classical problems of design of experiments with multiple responses. A bibliometric analysis was made, and a new approach was developed, using Compromise Programming – CP and Goal Programming – GP, as well as two different algorithms (Generalized Reduced Gradient – GRG and Optquest’s software metaheuristics) with results comparison and analysis. The new proposal presented better results when compared to the traditional approach (desirability), qualifying this procedure as an alternative in multiple responses optimization.