A popularização dos contêineres no transporte de cargas gerais por volta dos anos 60 provocou significativa mudança no tráfego de mercadorias ao redor do mundo. A utilização deste equipamento simplifica e agiliza o processo de transporte e manuseio de cargas, uma vez que permite a movimentação entre diferentes modais com rapidez e segurança nas operações de carga e descarga. Neste contexto, esta pesquisa trata do problema que integra decisões de escolha de cargas a serem transportadas pelo modal marítimo com decisões de reposicionamento de contêineres vazios de modo a maximizar a receita total. O modelo baseia-se em um problema de fluxo em rede multiproduto, a partir da qual é proposta uma modelagem matemática inédita, que permite levar em consideração as principais restrições encontradas na prática tais como: horizonte de planejamento de longo prazo; diferentes tipos e tamanhos de contêineres; múltiplos navios, rotas e suas respectivas programações; rotas que permitem que um porto seja visitado mais de uma vez; capacidades dos navios em termos de número máximo de contêineres cheios e vazios por tipo e peso máximo total; para cada rota e trecho entre dois portos consecutivos; etc. O modelo proposto foi implementado em C++ e utiliza o software de otimização GUROBI, lançado recentemente, assim como uma planilha eletrônica para os dados de entrada. O mesmo foi comparado a um modelo da literatura que utiliza método heurístico para resolução de problema semelhante. O modelo também foi aplicado a problemas de diversos portes evidenciando que é capaz de resolver problemas até à otimização de maneira eficiente e em tempos de processamento reduzidos. / The popularization of containers in transporting general cargo caused a significant change in freight traffic around the world. The use of this mechanism simplifies and streamlines the process of shipping and handling charges, allowing you to move it between different transport modes, with speed and safety in loading and unloading process. In this context, this research deals the problem that incorporates decisions of cargo selection to be transported by sea with decisions involving reposition empty containers in order to maximize total revenue. The problem is modeled as a multi-product network flow problem and is proposed a novel mathematical model, which takes into account the main constraints encountered in practice, such as planning horizon of long-term; different types and sizes of containers, multiple ships and routes and their schedules, routes that allow a port to be visited more than once, and capacity of vessels in terms of maximum number of full and empty containers by type, and maximum weight for each route and the segment between two consecutive ports, etc. The proposed model was implemented in C++ and uses for its solution, the optimization software recently launched, GUROBI, as well as a spreadsheet for data entry. The same was applied to a problem of literature that uses a heuristic method to solve it. The model also was applied to several size of problems showing the model able to solve problem to optimality of efficient way and in processing time reduced.

Este trabalho apresenta uma nova metodologia para otimizar carteiras de ativos financeiros. A metodologia proposta, baseada em interpoladores universais tais quais as Redes Neurais Artificiais e a Krigagem, permite aproximar a superfície de risco e consequentemente a solução do problema de otimização associado a ela de forma generalizada e aplicável a qualquer medida de risco disponível na literatura. Além disto, a metodologia sugerida permite que sejam relaxadas hipóteses restritivas inerentes às metodologias existentes, simplificando o problema de otimização e permitindo que sejam estimados os erros na aproximação da superfície de risco. Ilustrativamente, aplica-se a metodologia proposta ao problema de composição de carteiras com a Variância (controle), o Valor-em-Risco (VaR) e o Valor-em-Risco Condicional (CVaR) como funções objetivo. Os resultados são comparados àqueles obtidos pelos modelos de Markowitz e Rockafellar, respectivamente. / This work presents a new methodology for optimizing financial asset portfolios. The proposed methodology, based on universal interpolators such as Artificial Neural Networks and the Kriging Method, allows for approximating the risk surface - and thus the optimal solution to the problem - in a generalized fashion and applicable to any risk measure known in literature, relaxing every restrictive hypothesis inherent to the available methods and with the ability to estimate the error in the approximation. Illustratively, the proposed methodology is applied to the portfolio problem with the Variance (control), Value-at-Risk and Conditional Value-at-Risk as objective functions. Results are compared to those obtained by Markowitz and Rockafellar models, respectively.

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

Neste trabalho é apresentada uma ferramenta de otimização para análise de problemas de alocação de água em bacias hidrográficas utilizando técnicas de programação linear e linear por partes, integradas a um modelo de amortecimentos de ondas em canais. A otimização é feita de forma global, com uso de softwares de programação linear baseados nos métodos de pontos interiores. A metodologia de uso do sistema consiste em se obter uma solução ?ótima? para situações de disponibilidade de água insuficiente a todos os usos conflitantes na bacia. A ferramenta está sendo acoplada e incorporada ao AcquaNet, um Sistema de Suporte a Decisões (SSD) para análise de sistemas de recursos hídricos, que utiliza um algoritmo de rede de fluxo afim de otimizar a alocação de água. A formulação utilizando programação linear permite a análise global do sistema e por isso, espera-se melhor aproveitamento da água disponível, seja no menor déficit de atendimento às demandas ou maior armazenamento nos reservatórios. A programação linear com utilização de métodos de pontos interiores é atualmente uma técnica bastante conhecida e bem desenvolvida. Existem vários pacotes computacionais gratuitos com implementações eficientes dos métodos de pontos interiores que motivaram sua utilização neste trabalho. / This work presents an optimization tool for analyzing the problems of water allocation in watersheds by utilizing techniques of linear and piecewise linear programming integrated to a pattern of stream flow routing. The optimization is done in a global way with the usage of linear programming packages based upon the Internal Point Methods. The methodology of the usage consists in the acquirement of an optimal solution for situation of insufficient water availability for all conflicting consumptions from the watershed. The tool is being attached and incorporated to AcquaNet, which is a decision support system (DSS) for analysis of water resources systems that utilizes a network flow algorithm, with the purpose of optimizing the water allocation. The formulation that uses the linear programming leads to the analysis of the system as a whole and for this reason it is expected a better usage of the available water with a lower deficit in the supply or a greater storage in the reservoirs. Linear Programming with Internal Point Methods is nowadays a well known and very well developed technique. There are several computational packages with efficient implementations of the Internal Points Methods freely available, and that, has brought great motivation in its usage in the present work.

Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo a Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Neste trabalho, abordamos um problema de otimização de parâmetros da biofísica em que o objetivo é a obtenção da taxa média de concentração de substrato no fígado. Este problema é altamente não-linear, multimodal e com função-objetivo não-diferenciável. Resolvemos o mesmo através de métodos de otimização da literatura e introduzimos três métodos de otimização. Os métodos introduzidos neste trabalho são baseados na hibridização de um método estocástico, que explora o espaço de busca, com um método determinístico de busca direta, que faz uma busca local mais refinada nas áreas mais promissoras deste espaço. Os novos métodos são comparados aos da literatura e é verificado que o desempenho dos primeiros é superior. / In this work, we attack a parameter optimization problem from Biophysics, where the aim is to obtain the substrate concentration rate of a liver. This problem is highly non-linear, multimodal, and with non-differentiable objective-function. We solve it using optimization methods from the literature and three methods introduced in this work. The latter methods are based on the hybridization of a stochastic technique which explores the search space, with a direct search deterministic technique which exploits the most promising areas. Our results show that the new optimization methods perform better than those from the literature.

Made available in DSpace on 2015-05-14T12:36:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 2336902 bytes, checksum: 41580878008a0f84da693637a48ceb33 (MD5) Previous issue date: 2013-08-08 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The present work deals with the Continuous Global Optimization Problem, in its minimization form, by testing two approaches for the Continuous Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (C-GRASP). The development of the first method - sequential and hybrid - comes from the deficiency of current approaches to provide a good neighborhood space exploration. Being constructed from the combination of two meta-heuristics, standard C-GRASP and Continuous General Variable Neighborhood Search (C-GVNS), as a strategy to achieving symmetric trades of neighborhood structures, it performed efficiently in the computational tests that were taken. The second procedure arises from the large consume of time when using high dimension functions with the standard C-GRASP construction procedure. As the optimization problems have a high dimensionality increase, it s preferable to have two parallel versions of the optimization method in order to handle bigger problems. Thus, for this new procedure developed, it was used the Compute Unified Device Architecture (CUDA), which provided promising acceleration regarding the processing time, based on the experiments performed. / O presente trabalho aborda o Problema de Otimização Global Contínua, em sua forma de minimização, através de duas abordagens para o procedimento Continuous Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (C-GRASP). A elaboração do primeiro método, sequencial e híbrido, parte da deficiência presente nas abordagens atuais, em promover boa exploração no espaço de vizinhança. Sendo constituída da combinação de duas meta-heurísticas, C-GRASP padrão e Continuous General Variable Neighborhood Search (C-GVNS). Como estratégia para a realização de trocas sistemática de estruturas de vizinhanças, mostrou-se eficiente aos testes computacionais realizados. O segundo procedimento elaborado parte do grande consumo de tempo ao utilizar funções com alta dimensão, pelo procedimento de construção do método C-GRASP padrão. Como os problemas de otimização possuem crescimento elevado de dimensionalidade, é desejável ter versões paralelas do método de otimização para lidar com os problemas maiores. Desta forma, para o novo procedimento elaborado foi empregado a plataforma de computação paralela Compute Unified Device Architecture (CUDA), que, conforme verificado nos experimentos realizados, promoveu promissora aceleração quanto ao tempo de processamento.

Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo a Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Neste trabalho, abordamos um problema de otimização de parâmetros da biofísica em que o objetivo é a obtenção da taxa média de concentração de substrato no fígado. Este problema é altamente não-linear, multimodal e com função-objetivo não-diferenciável. Resolvemos o mesmo através de métodos de otimização da literatura e introduzimos três métodos de otimização. Os métodos introduzidos neste trabalho são baseados na hibridização de um método estocástico, que explora o espaço de busca, com um método determinístico de busca direta, que faz uma busca local mais refinada nas áreas mais promissoras deste espaço. Os novos métodos são comparados aos da literatura e é verificado que o desempenho dos primeiros é superior. / In this work, we attack a parameter optimization problem from Biophysics, where the aim is to obtain the substrate concentration rate of a liver. This problem is highly non-linear, multimodal, and with non-differentiable objective-function. We solve it using optimization methods from the literature and three methods introduced in this work. The latter methods are based on the hybridization of a stochastic technique which explores the search space, with a direct search deterministic technique which exploits the most promising areas. Our results show that the new optimization methods perform better than those from the literature.

Neste trabalho é apresentada uma ferramenta de otimização para análise de problemas de alocação de água em bacias hidrográficas utilizando técnicas de programação linear e linear por partes, integradas a um modelo de amortecimentos de ondas em canais. A otimização é feita de forma global, com uso de softwares de programação linear baseados nos métodos de pontos interiores. A metodologia de uso do sistema consiste em se obter uma solução ?ótima? para situações de disponibilidade de água insuficiente a todos os usos conflitantes na bacia. A ferramenta está sendo acoplada e incorporada ao AcquaNet, um Sistema de Suporte a Decisões (SSD) para análise de sistemas de recursos hídricos, que utiliza um algoritmo de rede de fluxo afim de otimizar a alocação de água. A formulação utilizando programação linear permite a análise global do sistema e por isso, espera-se melhor aproveitamento da água disponível, seja no menor déficit de atendimento às demandas ou maior armazenamento nos reservatórios. A programação linear com utilização de métodos de pontos interiores é atualmente uma técnica bastante conhecida e bem desenvolvida. Existem vários pacotes computacionais gratuitos com implementações eficientes dos métodos de pontos interiores que motivaram sua utilização neste trabalho. / This work presents an optimization tool for analyzing the problems of water allocation in watersheds by utilizing techniques of linear and piecewise linear programming integrated to a pattern of stream flow routing. The optimization is done in a global way with the usage of linear programming packages based upon the Internal Point Methods. The methodology of the usage consists in the acquirement of an optimal solution for situation of insufficient water availability for all conflicting consumptions from the watershed. The tool is being attached and incorporated to AcquaNet, which is a decision support system (DSS) for analysis of water resources systems that utilizes a network flow algorithm, with the purpose of optimizing the water allocation. The formulation that uses the linear programming leads to the analysis of the system as a whole and for this reason it is expected a better usage of the available water with a lower deficit in the supply or a greater storage in the reservoirs. Linear Programming with Internal Point Methods is nowadays a well known and very well developed technique. There are several computational packages with efficient implementations of the Internal Points Methods freely available, and that, has brought great motivation in its usage in the present work.