Orientador : Fernando Jose Von Zuben / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-31T22:26:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Lima_ClodoaldoAparecidodeMoraes_M.pdf: 1617182 bytes, checksum: c111902f1fdc2cc6f196fb06e210fc08 (MD5) Previous issue date: 2000 / Mestrado

Orientador: Luis Felipe Cesar da Rocha Bueno / Dissertação (mestrado profissional) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-27T11:37:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Penachi_Rian_M.pdf: 10723936 bytes, checksum: ee5a52edf4287fdd199dc8efff4b5869 (MD5) Previous issue date: 2015 / Resumo: Este trabalho propõe uma abordagem didática acerca de otimização não linear irrestrita e com restrições de igualdade, assim como um guia para o leitor que necessita instalar e utilizar o software ALGENCAN. Prezando por explorar ideias intuitivas do tema, o texto foca em estudar, muitas vezes geometricamente, problemas irrestritos e problemas com restrições de igualdade. Para o caso sem restrições é enfatizada a relação entre métodos de otimização e métodos para zeros de sistemas não lineares, destacando o Método de Newton. Métodos do tipo Lagrangiano Aumentado são o enfoque principal, particularmente em ALGENCAN, que é uma de suas implementações mais bem estabelecidas na literatura. As dificuldades encontradas em métodos computacionais para resolver problemas simétricos de otimização não linear com restrições também são estudadas. São apresentados vários exemplos simples de como a simetria do problema afeta o bom desempenho do método e as alternativas para contornar estes obstáculos. Além do mais, testes mais completos usando a coleção CUTEst comprovam que o algoritmo modificado que introduzimos é, pelo menos, tão competitivo quanto a versão original de ALGENCAN / Abstract: This work proposes a didactic approach concerning nonlinear unconstrained optimization and nonlinear equality constrained optimization, as well as a guide for the readers who need to install and use the ALGENCAN software. Exploring intuitive ideas of the subject, the focus of the text is to study, often in a geometric way, unconstrained problems and problems with equality constraints. For the case of unconstrained problems, it will be emphasized the relationship between optimization methods and methods for nonlinear systems, highlighting the Newton's Method. The main focus will be on the Augmented Lagrangian Method, particularly on ALGENCAN, which is one of the most well-established implementations in the literature. The difficulties found in computational methods to solve symmetric problems of nonlinear constrained optimization will be also studied. It will be shown, through several simple examples, how the symmetry of the problem affects the good performance of the method and the alternatives to overcome these difficulties. Moreover, more complete tests using CUTEst will be done, which will confirm that the modified algorithm introduced by us is, at least, as efficient as the original version of ALGENCAN / Mestrado / Matematica Aplicada e Computacional / Mestre em Matemática Aplicada e Computacional

Orientador: Fernando Augusto Silva Marins / Resumo: Em diferentes aspectos da vida cotidiana, o ser humano é forçado a escolher entre várias opções, esse processo é conhecido como tomada de decisão. No nível do negócio, a tomada de decisões desempenha um papel muito importante, porque dessas decisões depende o sucesso ou o fracasso das organizações. No entanto, em muitos casos, tomar decisões erradas pode gerar grandes custos. Desta forma, alguns dos problemas de tomada de decisão que um gerente enfrenta comumente são, por exemplo, a decisão para determinar um preço, a decisão de comprar ou fabricar, em problemas de logística, problemas de armazenamento, etc. Por outro lado, a coleta de dados tornou-se uma vantagem competitiva, pois pode ser utilizada para análise e extração de resultados significativos por meio da aplicação de diversas técnicas, como estatística, simulação, matemática, econometria e técnicas atuais, como aprendizagem de máquina para a criação de modelos preditivos. Além disso, há evidências na literatura de que a criação de modelos com técnicas de aprendizagem de máquina têm um impacto positivo na indústria e em diferentes áreas de pesquisa. Nesse contexto, o presente trabalho propõe o desenvolvimento de um modelo preditivo para tomada de decisão, usando as técnicas supervisionadas de aprendizado de máquina, e combinando o modelo gerado com as restrições pertencentes ao processo de otimização. O objetivo da proposta é treinar um modelo matemático com dados históricos de um processo decisório e obter os predit... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Mestre

Made available in DSpace on 2015-03-04T18:51:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 thesis.pdf: 2079516 bytes, checksum: 3232c130f07c34bec216c5c6008d6256 (MD5) Previous issue date: 2009-07-09 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cientifico e Tecnologico / In this dissertation, a hypothetical aquifer that has been contaminated by the dumping of toxic substances is modeled. The remediation strategy considered is based on withdrawal, which requires the removal of contaminated groundwater from the aquifer by pumping. The design of such a system involves the choice of the number of extracting wells to be installed, their locations and pumping rates,with the goal of maximizing the amount of contaminant extracted, while minimizing the cost of the system. To find the optimal solution, a numerical simulation optimization parallel system is used, which is composed by three subsystems: (a) numerical simulator - numerically solves the mathematical model ofthe contaminated aquifer; (b) optimizer - implements the genetic algorithm method to search for optimal locations and pumping rates for the extracting wells; (c)distributed computing system - manages the distribuition and parallel execution of the numerical simulations. Experiments were done in many different computational environments: homogeneous, heterogeneous, in large scale, using non dedicated computers, connected via local network, and computational grids, and their results demonstrate the methodology s applicability. / Neste trabalho, modela-se a ocorrência de contaminação de um aquífero hipotético por derramamento de substância tóxica e analisa-se a solução de descontaminação baseada na retirada do contaminante através de bombeamento feito por poços de extração. O projeto do sistema de remediação envolve a escolha do número de poços a serem instalados, suas localizações e vazões de modo a maximizar a quantidade de poluente extraída e ao mesmo tempo minimizar o custo total do sistema. A busca da solução ótima é feita de forma automática, através de um sistema paralelo de otimização por simulação numérica, composto por três subsistemas: (a) simulador numérico - resolve numericamente o modelo matemático do aquífero contaminado; (b) otimizador automático - implementa o método dos algoritmos genéticos para busca das localizações e vazões ótimas dos poços de extração; (c)sistema computacional distribuído - gerencia a distribuição e a execução paralela das simulações numéricas. Foram feitos experimentos em vários ambientes computacionais: homogêneo, heterogêneo, em grande escala, usando máquinas não dedicadas, interligadas por rede local e ambiente de grade, e seus resultados demonstram a aplicabilidade da metodologia.

Made available in DSpace on 2015-03-04T18:51:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissert_MSc_JaquelineAngelo.pdf: 926474 bytes, checksum: da4b07a3aac6c41fe497e0351128bde1 (MD5) Previous issue date: 2008-07-24 / Coordenacao de Aperfeicoamento de Pessoal de Nivel Superior / This dissertation presents the BicriterionAnt, MACS and MONACO Ant Colony algorithms, available in literature, to solve the Multi-Objective Traveling Salesman Problem (MOTSP). The characteristics of the problem and of each algorithm used are presented. Those algorithms were tested in six bi-objective instances of MOTSP. Changes in the original algorithms were implemented to try to produce better results than the original ones. To validate the results and to measure the quality of the solutions, metrics of performance were used which help to identify the best non-dominated solution sets. / Esta dissertação apresenta os algoritmos BicriterionAnt, MACS e MONACO, disponíveis na literatura, baseados em colônia de formigas, para resolução do Problema do Caixeiro Viajante Multiobjetivo (PCVMO). São apresentadas as características do problema e de cada algoritmo utilizado. Estes algoritmos foram testados em seis instâncias bi-objetivo do PCVMO. Foram implementadas algumas alterações na estrutura original dos algoritmos na tentativa de produzir resultados melhores do que os algoritmos originais. Para a avaliação dos resultados e medição da qualidade das soluções, foram utilizadas métricas de desempenho que auxiliam na identificação dos melhores conjuntos de soluções não-dominadas.

Um dos maiores desafios envolvidos no projeto de grades computacionais é o escalonamento de processos, o qual consiste no mapeamento de processos sobre os computadores disponíveis, a fim de reduzir o tempo de execução de aplicações ou maximizar a utilização de recursos. A literatura na área de Sistemas Distribuídos trata, geralmente, esses dois objetivos separadamente, dando origem às abordagens de escalonamento orientado a aplicações e orientado a recursos, respectivamente. Mais recentemente, uma nova abordagem, denominada escalonamento orientado a sistemas, tem recebido destaque, buscando otimizar ambos objetivos simultaneamente. Seguindo essas abordagens, algoritmos heurísticos e de aproximação têm sido propostos. Os heurísticos buscam por soluções de maneira eficiente sem, contudo, apresentar garantias quanto à qualidade das soluções obtidas. Em contrapartida, os algoritmos de aproximação provêm tais garantias, contudo são mais difíceis de serem projetados, o que justifica o fato de haver apenas versões simplificadas desses algoritmos para cenários de escalonamento de processos. A falta de algoritmos de aproximação adequados para abordar o problema de escalonamento de processos e a necessidade de soluções que atendam o escalonamento orientado a sistemas motivaram esta tese de doutorado que apresenta a proposta do Min Heap-based Scheduling Algorithm (MHSA), um algoritmo de aproximação para o problema de escalonamento de processos orientado a sistemas. Esse algoritmo foi baseado em um modelo de otimização matemática proposto no contexto desta tese. Esse modelo considera os comportamentos de processos e recursos a fim de quantificar a qualidade de soluções de escalonamento. O funcionamento do MHSA envolve a construção de uma árvore min-heap, em que os nós representam computadores e as chaves de ordenação correspondem aos tempos de fila, i.e., ocupação dos computadores. Apesar de esse algoritmo primordialmente reduzir o tempo de execução (ou makespan) de aplicações, essa estrutura em árvore permite que qualquer computador que ocupe o nó raiz receba cargas, o que favorece a ocupação de recursos e, portanto, sua orientação a sistemas. Esse algoritmo tem complexidade assintótica de pior caso igual a O(\'log IND. 2 m\'), em que m corresponde ao número de computadores do sistema. Sua razão de aproximação foi estudada para ambientes distribuídos heterogêneos com e sem a presença de comunicação entre processos, o que permite conhecer, a priori, o nível mínimo de qualidade alcançado por suas soluções. Experimentos foram conduzidos para avaliar o algoritmo proposto e compará-lo a outras propostas. Os resultados confirmam que o MHSA reduz o tempo dispendido na obtenção de boas soluções de escalonamento / One of the most important challenges involved in the design of grid computing systems is process scheduling, which maps applications into the available computers in attempt to reduce the application execution time, or maximize resource utilization. The literature of Distributed Systems usually deals with these two objectives separately, supporting the application-centric and the resourcecentric scheduling, respectively. More recently, a third approach referred to as system-centric scheduling has emerged which attempts to optimize both objectives in conjunction. Heuristic-based and approximation-based algorithms have been proposed to address this third type of scheduling. Heuristics aim to find good solutions at acceptable time constraints, without guaranteeing solution quality. On the other hand, approximation-based algorithms provide optimal solution bounds, however they are more difficult to design what makes them available only to simple scenarios. The need for approximation-based algorithms to support system-centric scheduling has motivated this thesis which presents Min Heap-based Scheduling Algorithm (MHSA). This approximation algorithm is based on a mathematical optimization model, also proposed in this work, which considers process and resource behaviors to measure the quality of scheduling solutions. MHSA builds a min-heap data structure in which tree nodes represent computers and sorting keys correspond to queuing times, i.e., computer workloads. Besides this algorithm primarily reduces application execution times (also referred to as makespan), its data structure allows any computer assume the root node and, consequently, receive workloads, what favors resource utilization. This algorithm has the worst-case time complexity equals to O(\'log IND. 2 m\'), in which m represents the number of system computers. Its approximation ratio was analyzed to heterogeneous distributed systems considering bag-of-tasks and communication-intensive applications. Having this ratio, we know the minimum quality level provided by every scheduling solution. Experiments were performed to compare MHSA to others. Results confirm MHSA reduces the time spent to obtain good quality scheduling solutions

Submitted by Kelren Mota (kelrenlima@ufpa.br) on 2018-02-21T13:45:35Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_ModeloMatematicoOtimizacao.pdf: 2575184 bytes, checksum: 915d43fa569eb9c7957721e10c3b684e (MD5) / Approved for entry into archive by Kelren Mota (kelrenlima@ufpa.br) on 2018-02-21T13:49:36Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_ModeloMatematicoOtimizacao.pdf: 2575184 bytes, checksum: 915d43fa569eb9c7957721e10c3b684e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-02-21T13:49:36Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_ModeloMatematicoOtimizacao.pdf: 2575184 bytes, checksum: 915d43fa569eb9c7957721e10c3b684e (MD5) Previous issue date: 2017-07-14 / Uma das tarefas prioritárias para as usinas termelétricas é fornecer a demanda de energia solicitada garantindo o menor custo possível. Esta tarefa possui ainda mais importância na Região Norte do Brasil, principalmente no Polo Industrial de Manaus (PIM) e na própria cidade, onde uma grande parte desta energia é fornecida por Usinas Termelétricas (UTE). A seleção dos geradores e o seu regime de trabalho se conhece como Despacho Econômico (DE). O objetivo essencial do DE é operar as UTE satisfazendo a demanda ao menor custo de combustível possível. Entretanto, a preocupação mundial com a poluição causada pelos combustíveis fósseis nestes últimos tempos a minimizar o custo de combustível não pode ser considerado o único objetivo a atingir nas UTEs e limitar a emissão de poluentes tornou-se outro objetivo primordial. Assim, surge o Despacho Econômico Ambiental (DEA), que procura não diminuir os custos, mas também as emissões. Para resolver a otimização desta tarefa existem diversos métodos tanto determinísticos como heurísticos. Um dos métodos mais utilizados segundo a literatura é o Algoritmo Genético de Classificação Não-dominado, NSGA-II, considerando duas funções objetivos, uma função de custo de combustível e outra função de quantidade de emissões. Nesta tese, a solução proposta tem as seguintes contribuições: desenvolve uma nova e inédita função para avaliar a contaminação ambiental produzida pelas UTEs que além de minimizar a quantidade de poluentes, leva em consideração a influência dos poluentes mais nocivos para o meio ambiente. Essa função denominada Índice de Emissões é aplicada aos motores de duas UTEs da cidade de Manaus com resultados satisfatórios. O Índice de Emissões e a função tradicional custo de combustível é otimizada usando o NSGA-II, determinando soluções ótimas para a potência de saída em diversos cenários característicos e não característicos das usinas, podendo ser aplicado a qualquer termelétrica. Para analisar a viabilidade da solução proposta por esta tese, utilizaram-se um conjunto de dez unidades geradoras térmicas de uma UTE da cidade de Manaus e o Sistema de 118-barras do IEEE como estudos de caso, demonstrando a robustez da proposta no que se referem à solução apresentada. Tais resultados foram significativos, considerando Índice de Emissões e utilizando o procedimento de otimização do algoritmo de classificação não dominada II (NSGA-II). Esta nova metodologia do DEA viabiliza aos especialistas da área a redução de custos e planejamento de geração. / One of the priority tasks for thermoelectric plants is to supply the requested energy demand, ensuring the lowest possible cost. This task is more important in the Northern Region of Brazil, especially in the Industrial Hub of Manaus (PIM) and in the city itself, where a large part of this energy is supplied by Thermoelectric Power Plants (UTE). The selection of generators and their work regime is known as the Economic Dispatch (DE). The essential objective of ED is to operate UTEs by meeting demand at the lowest possible cost of fuel. However, the worldwide concern about pollution caused by fossil fuels in recent times to minimize fuel costs can not be considered the only objective to be achieved in the UTEs and limiting the emission of pollutants has become another primary objective. Thus, the Environmental Economic Dispatch (DEA) appears, which seeks not to reduce costs, but also emissions. To solve the optimization of this task there are several deterministic as well as heuristic methods. One of the most used methods according to the literature is the Genetic Algorithm of Non-dominated Classification, NSGA-II, considering two objective functions, a function of fuel cost and another quantity function. In this thesis, the proposed solution has the following contributions: it develops a new and unprecedented function to evaluate the environmental contamination produced by the UTEs that, in addition to minimizing the amount of pollutants, takes into account the influence of pollutants more harmful to the environment. This function, called the Emissions Index, is applied to the engines of two UTEs in the city of Manaus with satisfactory results. The Emissions Index and the traditional fuel cost function is optimized using the NSGA-II, determining optimal solutions for output power in several characteristic and non-characteristic scenarios of the plants, and can be applied to any thermoelectric plant. In order to analyze the viability of the solution proposed by this thesis, a set of ten thermal generating units of a UTE of the city of Manaus and the IEEE 118-bar System were used as case studies, demonstrating the robustness of the proposal in what refer to the solution presented. These results were significant considering the Emissions Index and using the optimization procedure of the non-dominated classification algorithm II (NSGA-II). This new DEA methodology enables specialists in the area to reduce costs and generate generation planning.

Submitted by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2018-03-20T13:27:42Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_ModelagemChuvaVazao.pdf: 10740772 bytes, checksum: 840d572f54957188d5477c7b3aba3f37 (MD5) / Approved for entry into archive by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2018-03-20T13:46:35Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_ModelagemChuvaVazao.pdf: 10740772 bytes, checksum: 840d572f54957188d5477c7b3aba3f37 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-03-20T13:46:35Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_ModelagemChuvaVazao.pdf: 10740772 bytes, checksum: 840d572f54957188d5477c7b3aba3f37 (MD5) Previous issue date: 1999-12-06 / FAPESP - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo / Este trabalho investiga a utilização de modelos determinísticos de simulação hidrológica do tipo chuva-vazão, cuja área de estudo refere-se as bacias dos rios Itapetininga, das Almas e Guarapiranga no estado de São Paulo e bacia do rio Guaporé no estado de Mato Grasso. São testados dois modelos determinísticos do tipo chuva-vazão, ambos com processo de otimização dos parâmetros na forma irrestrita e não linear: SMAP (Soi! Moisture Accouting Procedure) com aplicação de um método de otimização de primeira ordem; e outro modelo utilizando a técnica de Redes Neurais Artificiais (RNA's), com método de otimização de segunda ordem. Em ambos os casos é tomado o intervalo de discretização mensal. A concepção testada sobre a posição de inserção do modelos de RNA's acoplado ao SMAP, tem origem na necessidade de investigação do potencial das RNA's em substituição aos parâmetros e processos tradicionais dos modelos chuva-vazão e, representada diretamente a relação chuva-vazão, partindo-se portanto, como entrada a série de precipitações e gerando-se as vazões através da RNA. / This work describes the use of two hydrological simulation deterministic models to represent the rainfuJI-runnoff processo The Itapetiniga, Almas and Guarapiranga rivers basin, located in the State of São Paulo and the Guaporé river basin located in the State of Mato Grasso, are taken as a case study. Both deterministic models used parameters optimization, with a nonlinear and unconstrained structure: (a) SMAP - Soil Moisture Accounting Procedure, which uses a first order optimization procedure; (b) Artificial Neural Network (ARN) model, which uses a second order optimzation procedure. Both models assume a montly interval to account rainfall and river flow. Some tests include a mix structure between SMAP and ARN, aiming at an evaluation of ARN potential to replace physical parameters and typical processes of conceptual rainfall-runnoff models.

Esta Tese propõe uma nova ferramenta para Otimização Robusta Multiobjetivo por Análise de Intervalo Não Probabilística (Non-probabilistic Interval Analysis for Multiobjective Robust Design Optimization ou NPIA-MORDO). A ferramenta desenvolvida visa à otimização dos parâmetros concentrados de suspensão em um modelo veicular completo, submetido a uma manobra direcional percorrendo diferentes perfis de pista, a fim de garantir maior conforto e segurança ao motorista. O modelo multicorpo possui 15 graus de liberdade (15-GDL), dentre os quais onze pertencem ao veículo e assento, e quatro, ao modelo biodinâmico do motorista. A função multiobjetivo é composta por objetivos conflitantes e as suas tolerâncias, como a raiz do valor quadrático médio (root mean square ou RMS) da aceleração lateral e da aceleração vertical do assento do motorista, desenvolvidas durante a manobra de dupla troca de faixa (Double Lane Change ou DLC). O curso da suspensão e a aderência dos pneus à pista são tratados como restrições do problema de otimização. As incertezas são quantificadas no comportamento do sistema pela análise de intervalo não probabilística, por intermédio do Método dos Níveis de Corte-α (α-Cut Levels) para o nível α zero (de maior dispersão), e realizada concomitantemente ao processo de otimização multiobjetivo. Essas incertezas são aplicáveis tanto nos parâmetros do problema quanto nas variáveis de projeto. Para fins de validação do modelo, desenvolvido em ambiente MATLAB®, a trajetória do centro de gravidade da carroceria durante a manobra é comparada com o software CARSIM®, assim como as forças laterais e verticais dos pneus. Os resultados obtidos são exibidos em diversos gráficos a partir da fronteira de Pareto entre os múltiplos objetivos do modelo avaliado Os indivíduos da fronteira de Pareto satisfazem as condições do problema, e a função multiobjetivo obtida pela agregação dos múltiplos objetivos resulta em uma diferença de 1,66% entre os indivíduos com o menor e o maior valor agregado obtido. A partir das variáveis de projeto do melhor indivíduo da fronteira, gráficos são gerados para cada grau de liberdade do modelo, ilustrando o histórico dos deslocamentos, velocidades e acelerações. Para esse caso, a aceleração RMS vertical no assento do motorista é de 1,041 m/s² e a sua tolerância é de 0,631 m/s². Já a aceleração RMS lateral no assento do motorista é de 1,908 m/s² e a sua tolerância é de 0,168 m/s². Os resultados obtidos pelo NPIA-MORDO confirmam que é possível agregar as incertezas dos parâmetros e das variáveis de projeto à medida que se realiza a otimização externa, evitando a necessidade de análises posteriores de propagação de incertezas. A análise de intervalo não probabilística empregada pela ferramenta é uma alternativa viável de medida de dispersão se comparada com o desvio padrão, por não utilizar uma função de distribuição de probabilidades prévia e por aproximar-se da realidade na indústria automotiva, onde as tolerâncias são preferencialmente utilizadas. / This thesis proposes the development of a new tool for Non-probabilistic Interval Analysis for Multi-objective Robust Design Optimization (NPIA-MORDO). The developed tool aims at optimizing the lumped parameters of suspension in a full vehicle model, subjected to a double-lane change (DLC) maneuver throughout different random road profiles, to ensure comfort and safety to the driver. The multi-body model has 15 degrees of freedom (15-DOF) where 11-DOF represents the vehicle and its seat and 4-DOF represents the driver's biodynamic model. A multi-objective function is composed by conflicted objectives and their tolerances, like the root mean square (RMS) lateral and vertical acceleration in the driver’s seat, both generated during the double-lane change maneuver. The suspension working space and the road holding capacity are used as constraints for the optimization problem. On the other hand, the uncertainties in the system are quantified using a non-probabilistic interval analysis with the α-Cut Levels Method for zero α-level (the most uncertainty one), performed concurrently in the multi-objective optimization process. These uncertainties are both applied to the system parameters and design variables to ensure the robustness in results. For purposes of validation in the model, developed in MATLAB®, the path of the car’s body center of gravity during the maneuver is compared with the commercial software CARSIM®, as well as the lateral and vertical forces from the tires. The results are showed in many graphics obtained from the Pareto front between the multiple conflicting objectives of the evaluated model. The obtained solutions from the Pareto Front satisfy the conditions of the evaluated problem, and the aggregated multi-objective function results in a difference of 1.66% for the worst to the best solution. From the design variables of the best solution choose from the Pareto front, graphics are created for each degree of freedom, showing the time histories for displacements, velocities and accelerations. In this particular case, the RMS vertical acceleration in the driver’s seat is 1.041 m/s² and its tolerance is 0.631 m/s², but the RMS lateral acceleration in the driver’s seat is 1.908 m/s² and its tolerance is 0.168 m/s². The overall results obtained from NPIA-MORDO assure that is possible take into account the uncertainties from the system parameters and design variables as the external optimization loop is performed, reducing the efforts in subsequent evaluations. The non-probabilistic interval analysis performed by the proposed tool is a feasible choice to evaluate the uncertainty if compared to the standard deviation, because there is no need of previous well-known based probability distribution and because it reaches the practical needs from the automotive industry, where the tolerances are preferable.

Orientador: Marcos Julio Rider Flores / Abstract: Electric distribution networks should be prepared to provide an economic and reliable service to all customers, as well as to integrate technologies related to distributed generation, energy storage, and plug-in electric vehicles. A proper representation of the electric distribution network operation, taking into account smart grid technologies, is key to accomplish these goals. This work presents mathematical formulations for the steady-state operation of electric distribution networks, which consider the unbalance of three-phase grids. Mathematical models of the operation of smart grid-related devices present in electric distribution networks are developed (e.g., volt-var control devices, energy storage systems, and plug-in electric vehicles). Furthermore, features related to the voltage dependency of loads, distributed generation, and voltage and thermal limits are also included. These formulations constitute a mathematical framework for optimization analysis of the electric distribution network operation, which could assist planners in decision-making processes. Different objectives related to technical and/or economic aspects can be pursued within the framework; in addition, the extension to multi-period and multi-scenario optimization is discussed. The presented models are built based on mixed integer linear programming formulations, avoiding the use of conventional mixed integer nonlinear formulations. The application of the presented framework is illustrated throughou... (Complete abstract click electronic access below) / Resumo: As redes de distribuição de energia elétrica devem estar preparadas para fornecer um serviço econômico e confiável a todos os clientes, bem como para integrar tecnologias relacionadas à geração distribuída, armazenamento de energia e veículos elétricos. Uma representação adequada da operação das redes de distribuição, considerando as tecnologias de redes inteligentes, é fundamental para atingir esses objetivos. Este trabalho apresenta formulações matemáticas para a operação em regime permanente das redes de distribuição, que consideram o desequilíbrio de redes trifásicas. Modelos matemáticos da operação de dispositivos relacionados à redes inteligentes presentes em redes de distribuição são desenvolvidos (e.g., dispositivos de controle volt-var, sistemas de armazenamento de energia e veículos elétricos). Além disso, características relacionadas à dependência da tensão das cargas, geração distribuída e limites térmico e de tensão também estão incluídos. Essas formulações constituem um marco matemático para a análise de otimização da operação das redes de distribuição de energia elétrica, o que possibilita modelar os processos de tomada de decisões. Objetivos diferentes relacionados a aspectos técnicos e/ou econômicos podem ser almejados dentro deste marco; Além disso, a extensão para otimização multi-período e multi-cenário é discutida. Os modelos apresentados são construídos com base em formulações de programação linear inteira mista, evitando o uso de formulações não-lineare... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Doutor