Atualmente, diversas metaheurísticas têm sido desenvolvidas para tratarem problemas de otimização multiobjetivo. Os Algoritmos de Estimação de Distribuição são uma classe específica de metaheurísticas que exploram o espaço de variáveis de decisão para construir modelos de distribuição de probabilidade a partir das soluções promissoras. O modelo probabilístico destes algoritmos captura estatísticas das variáveis de decisão e suas interdependências com o problema de otimização. Além do modelo probabilístico, a incorporação de métodos de busca local em Algoritmos Evolutivos Multiobjetivo pode melhorar consideravelmente os resultados. Estas duas técnicas têm sido aplicadas em conjunto na resolução de problemas de otimização multiobjetivo. Nesta tese, um algoritmo de estimação de distribuição híbrido, denominado HMOBEDA (Hybrid Multi-objective Bayesian Estimation of Distribution Algorithm ), o qual é baseado em redes bayesianas e busca local é proposto no contexto de otimização multi e com muitos objetivos a fim de estruturar, no mesmo modelo probabilístico, as variáveis, objetivos e as configurações dos parâmetros da busca local. Diferentes versões do HMOBEDA foram testadas utilizando instâncias do problema da mochila multiobjetivo com dois a cinco e oito objetivos. O HMOBEDA também é comparado com outros cinco métodos evolucionários (incluindo uma versão modificada do NSGA-III, adaptada para otimização combinatória) nas mesmas instâncias do problema da mochila, bem como, em um conjunto de instâncias do modelo MNK-landscape para dois, três, cinco e oito objetivos. As fronteiras de Pareto aproximadas também foram avaliadas utilizando as probabilidades estimadas pelas estruturas das redes resultantes, bem como, foram analisadas as interações entre variáveis, objetivos e parâmetros de busca local a partir da representação da rede bayesiana. Os resultados mostram que a melhor versão do HMOBEDA apresenta um desempenho superior em relação às abordagens comparadas. O algoritmo não só fornece os melhores valores para os indicadores de hipervolume, capacidade e distância invertida geracional, como também apresenta um conjunto de soluções com alta diversidade próximo à fronteira de Pareto estimada. / Nowadays, a number of metaheuristics have been developed for dealing with multiobjective optimization problems. Estimation of distribution algorithms (EDAs) are a special class of metaheuristics that explore the decision variable space to construct probabilistic models from promising solutions. The probabilistic model used in EDA captures statistics of decision variables and their interdependencies with the optimization problem. Moreover, the aggregation of local search methods can notably improve the results of multi-objective evolutionary algorithms. Therefore, these hybrid approaches have been jointly applied to multi-objective problems. In this work, a Hybrid Multi-objective Bayesian Estimation of Distribution Algorithm (HMOBEDA), which is based on a Bayesian network, is proposed to multi and many objective scenarios by modeling the joint probability of decision variables, objectives, and configuration parameters of an embedded local search (LS). We tested different versions of HMOBEDA using instances of the multi-objective knapsack problem for two to five and eight objectives. HMOBEDA is also compared with five cutting edge evolutionary algorithms (including a modified version of NSGA-III, for combinatorial optimization) applied to the same knapsack instances, as well to a set of MNK-landscape instances for two, three, five and eight objectives. An analysis of the resulting Bayesian network structures and parameters has also been carried to evaluate the approximated Pareto front from a probabilistic point of view, and also to evaluate how the interactions among variables, objectives and local search parameters are captured by the Bayesian networks. Results show that HMOBEDA outperforms the other approaches. It not only provides the best values for hypervolume, capacity and inverted generational distance indicators in most of the experiments, but it also presents a high diversity solution set close to the estimated Pareto front.

Submitted by Andre Barbosa Oliveira (andre.boliveira@hotmail.com) on 2014-09-10T13:02:37Z No. of bitstreams: 1 EnsaiosPortfolioMudançaDeRegime.pdf: 2662067 bytes, checksum: af012615c3e200b24dcafe0ba45c563d (MD5) / Approved for entry into archive by Suzinei Teles Garcia Garcia (suzinei.garcia@fgv.br) on 2014-09-10T17:49:11Z (GMT) No. of bitstreams: 1 EnsaiosPortfolioMudançaDeRegime.pdf: 2662067 bytes, checksum: af012615c3e200b24dcafe0ba45c563d (MD5) / Made available in DSpace on 2014-09-10T18:01:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 EnsaiosPortfolioMudançaDeRegime.pdf: 2662067 bytes, checksum: af012615c3e200b24dcafe0ba45c563d (MD5) Previous issue date: 2014-08-15 / Uma das principais características dos ativos financeiros é a mudança de regime. Os preços dos ativos apresentam pouca variabilidade nos períodos de normalidade e possuem quedas inesperadas e são instáveis nos períodos de crise. Esta tese estuda alocação de portfólio com mudança de regime. O primeiro ensaio considera a decisão ótima de investimento entre os ativos de risco quando o mercado financeiro possui mudança de regime, definindo portfólios ótimos que dependem dos retornos esperados, risco e das crenças sobre o estado do mercado financeiro. O segundo ensaio estuda alocação de portfólio baseada em estimativas do modelo fatorial com mudança de regime e compara com alocações usando modelos fatoriais lineares e momentos amostrais. A mudança de regime tem maior efeito sobre o processo de escolha dos portfólios do que sobre as estimativas usadas para definir as carteiras. / Among the characteristics of the financial assets an important stylized fact is regime change. Asset prices show little variability in good times and have unexpected drops and are unstable in times of crisis. This thesis studies portfolio allocation with regime change. The first essay considers the optimal investment decision among risky assets when the financial market has regime switching. The optimal portfolio depend on expected returns and risk as well as on beliefs about the state of the financial market. The second essay studies asset allocation based on estimates of the factor model with regime change and compares with allocations using linear factor models and sample moments. The presence of multiple regimes has a greater effect on portfolio choice than on the estimates used to determine the portfolios.

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.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O problema de seqüenciamento da produção vem sendo estudado desde o início da década de 50 do século passado e tem recebido nestes últimos cinqüenta anos uma considerável atenção de pesquisadores de todo o mundo. Como resultado atualmente encontra-se disponível uma gama de métodos de otimização e aproximação voltados para solução deste tipo de problema, sendo que a aplicação destes métodos mostra-se limitada à solução de problemas padrões de seqüenciamento, os quais consideram um conjunto de simplificações que os distanciam dos problemas ocorrentes nos ambientes reais de produção. Nesta dissertação o problema de seqüenciamento da produção sob análise trata-se especificamente do problema ocorrente nas micro e pequenas empresas do setor de confecções situadas no município de Nova Friburgo, onde foi constatado que quase não há um planejamento prévio da produção e quando o mesmo ocorre é feito com base somente em informações empíricas sem a aplicação de nenhuma metodologia e sem o auxílio de qualquer ferramenta computacional. Tal falta de planejamento resulta em um mau aproveitamento dos recursos de produção e impede que a empresa possa produzir em maior escala, o que se mostra necessário já que usualmente a demanda supera a capacidade produtiva da maioria das empresas do setor de confecções, principalmente em se tratando do sub-setor de moda íntima o qual abrange a maioria das empresas do município de Nova Friburgo. Visando melhorar o potencial competitivo destas empresas, esta dissertação se propõe a modelar matematicamente o seu processo de produção e desenvolver uma ferramenta computacional para a programação da produção baseada no método Tabu Search. / The manufacturing scheduling problem has been investigated since the 50s of the past century, and has received in the last 50 years a lot of attention from researchers around the world. As a result of such research efforts a lot of approximation and optimization methods are now available for the solution of such problems. Nonetheless, the application of these methods has been limited to standard problems of scheduling which considers a member of simplifications that do not correspond to the practical situations found in real production sets. In the present dissertation the manufacturing scheduling problem is devoted to real small and companies of productions sector of Nova Friburgo, for which has been observed that there is almost no prior production planning made, and when it is performed it is based only on empirical information without the application of a methodology or the aid of a computational tool. Such lack of planning results in a poor use of the production resources and prevents the company to produce in a larger scale, which is necessary because usually the demand is larger than the production capability of the majority of the companies of productions sector, manly in the sub-sector of underwear which corresponds to the majority of the companies of Nova Friburgo. Seeking to enhance the competitive edge of such companies the present dissertation has the purpose of modeling the production process and develop a computational tool for the production scheduling based on the Tabu Search method.

Este trabalho tem como objetivo apresentar soluções de sistemas não-lineares com raízes múltiplas, através de um algoritmo híbrido. Para esta finalidade foi desenvolvido e implementado um algoritmo de busca aleatória baseado no método proposto por Luus e Jaakola (1973) como etapa de busca aleatória dos pontos iniciais, que são refinados através do algoritmo de Hooke e Jeeves. O diferencial deste trabalho foi propor um algoritmo híbrido, utilizando as características dos algoritmos Luus-Jaakola e Hooke e Jeeves como etapas de busca e refinamento respectivamente. Para isso, os algoritmos acima são encapsulados em funções no algoritmo híbrido. Além destas duas etapas, o algoritmo híbrido possui duas outras características importantes, que é a execução repetida até que se alcance um número suficiente de soluções distintas, que são então submetidas a um processo de classificação de soluções por intervalo, onde cada intervalo gera um conjunto de soluções próximas, que por sua vez, são submetidas à etapa final de minimização, resultando em apenas um valor de solução por classe. Desta forma cada classe produz uma única solução, que faz parte do conjunto final de soluções do problema, pois este algoritmo é aplicado a problemas com múltiplas soluções. Então, o algoritmo híbrido desenvolvido foi testado, tendo como padrão, vários problemas clássicos de programação não-linear, em especial os problemas irrestritos com múltiplas soluções. Após os testes, os resultados foram comparados com o algoritmo Luus-Jaakola, e o Método de Newton Intervalar / Bisseção Generalizada (IN/GB - Interval Newton/Generalized Bisection), com a finalidade de se obter uma análise quantitativa e qualitativa de seu desempenho. Por fim comprovou-se que o algortimo Híbrido obteve resultados superiores quando comparados com os demais. / This paper aims to present solutions for nonlinear systems with multiple roots, using a hybrid algorithm. For this purpose was developed and implemented an algorithm based on random search method proposed by Luus and Jaakola (1973) as a step in search of random starting points, which will be refined through the algorithm of Hooke and Jeeves. The differential of this work is to propose a hybrid algorithm, using the characteristics of the Luus-Jaakola algorithm and Hooke and Jeeves as a search and refinement stages respectively. For this, the above algorithms are encapsulated in functions in the hybrid algorithm. Besides these two steps, the hybrid algorithm has two other important characteristics, which is the execution repeated until to reach a sufficient number of distinct solutions, which is then undergo a process of classification of solutions by interval, where each interval generates a set solutions to close, which in turn is subject to the final stage of minimization, resulting in only one value per class of solution. Thus each class provides a unique solution, which is part of the final set of solutions of the problem, because this algorithm is applied to problems with multiple solutions. So, the hybrid algorithm developed was tested, with the standard, several problems of classical non-linear programming, in particular the unrestricted problems with multiple solutions. After the tests, the results were compared with algorithm Luus-Jaakola, and the Interval Newton/Generalized Bisection method (IN/GB), in order to obtain a quantitative and qualitative analysis of their performance. Finally it was found that the hybrid algortimo achieved higher when compared to the others.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / No presente trabalho, um algoritmo algébrico sequencial é utilizado para descrever a propagação de ondas acústicas ao longo de uma barra e utilizado na identificação de danos. Esse algoritmo é validado com base nos conficientes de sensibilidade dos ecos correspondentes aos diferentes cenários de danos apresentados. Na formulação do problema de identificação de dano, o campo de impedância generalizada, que minimiza o funcional definido como a distância entre o eco calculado e o eco experimental sintético é procurado. Os tempos de percurso da resposta, obtidos a partir de experimentos numéricos, são utilizados para identificar a posição, intensidade e forma do dano. Para simular dados corrompidos, diferentes níveis de ruído - variando de 30 a 0 dB - são introduzidos. O processo de identificação foi avaliado com os seguintes métodos de otimização: Otimização por Enxame de Partículas (PSO); Luus-Jaakola (LJ); Algoritmo de Colisão de Partículas (PCA); Algoritmos Genéticos (GA) e Recozimento Simulado (SA); e a hibridização desses métodos com o método determinístico de Levenberg-Marquardt. É mostrado que o processo de identificação de dano construído sobre a abordagem de propagação de ondas acústicas foi bem sucedido, mesmo para dados ruidosos altamente corrompidos. Os resultados dos casos testes são apresentados e algumas observações sobre as vantagens dos métodos determinísticos e estocásticos e sua combinação também são relatados. / In the present work, a sequential algorithm is used for describing the acoustic wave propagation along a bar and applied for damage identification purposes. The algorithm is validated based on the sensitivity coefficients of the corresponding echoes to the adressed damage scenarios. In the formulation of the damage identification problem, the generalized impedance field, that minimizes the functional defined as the distance between the calculated echo and the synthetic experimental one is sought. Time history responses, obtained from pulse-echo experiments, are used to identify damage position, severity and shape. In oder to account for noise corrupted data, different levels of signal to noise ratio - varying from 30 to 0 dB - are introduced. In the identification procedure the following optimization methods were applied: Particle Swarm Optimization (PSO); Luus-Jaakola (LJ); Particle Collision Algorithm (PCA); Genetic Algorithms (GA); and Simmulated Annealing (SA): and the hybridization of these methods with the deterministic Levenberg-Marquardt method. It is shown that the damage identification procedure built on the acoustic wave propagation approach was successful, even for highly corrupted noisy data. Test case results are presented and a few comments on the advantages of deterministic and stochastic methods and their combination are also reported.

Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo a Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro / Neste trabalho são utilizados a técnica baseada na propagação de ondas acústicas e o método de otimização estocástica Luus-Jaakola (LJ) para solucionar o problema inverso relacionado à identificação de danos em barras. São apresentados o algoritmo algébrico sequencial (AAS) e o algoritmo algébrico sequencial aperfeiçoado (AASA) que modelam o problema direto de propagação de ondas acústicas em uma barra. O AASA consiste nas modificações introduzidas no AAS. O uso do AASA resolve com vantagens o problema de identificação de danos com variações abruptas de impedância. Neste trabalho são obtidos, usando-se o AAS-LJ e o AASA-LJ, os resultados de identificação de cinco cenários de danos. Três deles com perfil suave de impedância acústica generalizada e os outros dois abruptos. Além disso, com o objetivo de simular sinais reais de um experimento, foram introduzidos variados níveis de ruído. Os resultados alcançados mostram que o uso do AASA-LJ na resolução de problemas de identificação de danos em barras é bastante promissor, superando o AAS-LJ para perfis abruptos de impedância. / In this work the techniques based on the wave propagation approach and the Luus- Jaakola optimization method to solve the inverse problem of damage identification in bars are applied. The sequential algebraic algorithm (SAA) and the improved sequential algebraic algorithm (ISAA) that model the direct problem of acoustic wave propagation in bars are presented. The ISAA consists on modifications of the SAA. The use of the ISAA solves with advantages the problem of damage identification when the generalized acoustical impedance variations are abrupt. In this work the results of identification of five damage scenarios are obtained using the SAA and the ISAA. Three of them are smooth impedance profiles and the other two are rough ones. Moreover, to simulate signals obtained experimentally, different noise levels were introduced. It is shown that using the ISAA-LJ in solving problems of damage identification in bars is quite promising, furnishing better results than the SAA-LJ, specially when the impedance profiles are abrupt.

Orientador: Maria do Socorro Nogueira Rangel / Banca: Horácio Hideki Yanasse / Banca: Silvio Alexandre de Araújo / Resumo: Neste trabalho, estudamos o Problema de Corte de Estoque Bidimensional aplicado à indústria de móveis. Para realizar este estudo, visitamos uma empresa característica do noroeste paulista com o intuito de observarmos a prática da empresa e desenvolver métodos de solução para aumentar sua produtividade. O critério de otimização considerado é a redução do número de ciclos da serra. Três métodos de solução foram propostos para a resolução do problema. O primeiro utiliza um modelo matemático que contém restrições que garantem que o número de objetos cortados de acordo com um determinado padrão de corte seja um múltiplo da capacidade da serra. Duas heurísticas, baseadas na heurística de repetição exaustiva de padrões de corte, são propostas para atender exatamente às demandas e reduzir o número de ciclos da serra na indústria de móveis visitada. Os estudos computacionais realizados, mostraram que as estratégias propostas obtêm resultados próximos aos da empresa e, em alguns casos, melhores. / Abstract: In this work we have studied the Two-dimensional Cutting Stock Problem applied to a furniture industry. In order to carry out this study, we have visited a characteristic company at the Northwest region of the state of São Paulo in order to observe the industry practice and develop solution methods to increase its productivity. The goal is minimize the number of saw cycles. We propose three solution methods to solve the problem. The first one is a mathematical model which imposes that the number of objects to be cut according to a given cutting pattern is a "multiple" of the saw capacity. Two heuristics based on the sequential heuristic procedure are proposed to fulfil the demands and to reduce the number of saw cycles. By the computational tests results, we can conclude that these solution methods provide similar results to the industry's practice and, in some cases, better ones. / Mestre

Nesta dissertação, um novo protocolo de roteamento voltado para Redes Oportunistas é apresentado. O protocolo proposto chama-se PSONET (do inglês PSO for Opportunistic Networks), uma vez que este utiliza um sistema híbrido composto por um algoritmo de enxame de partículas (do inglês PSO - Particle Swarm Optimization). A principal motivação para a utilização do PSO é tirar proveito da sua busca baseada em população de indivíduos e da adaptação da sua estrutura de aprendizado. O PSONET utiliza a técnica de otimização por enxame de partículas para direcionar o tráfego da rede através de um subconjunto de bons encaminhadores de mensagens. O PSONET analisa as condições de comunicação da rede, detectando se cada nó possui conexões esparsas ou densas e, portanto, toma melhores decisões quanto ao encaminhamento de mensagens. O protocolo PSONET é comparado com os protocolos Epidêmico e PROPHET em três cenários de mobilidades distintos: um modelo de mobilidade baseado em atividades, onde simula-se o dia a dia das pessoas em suas atividades de trabalho, lazer e descanso; um modelo de mobilidade baseado em comunidade de pessoas, onde simula-se um grupo de pessoas em suas comunidades, que eventualmente entrarão em contato com outras pessoas, que podem ou não fazer parte de sua comunidade, para realizar a troca de informações; e um modelo de mobilidade aleatória, onde simula-se um cenário dividido em comunidades, onde as pessoas escolhem um destino aleatoriamente, e, com base nas restrições do mapa, se movem até este destino utilizando o menor caminho encontrado. Os resultados, obtidos através do simulador THE ONE, mostram que nos cenários com modelo de mobilidade baseado em comunidade de pessoas e no modelo de mobilidade aleatória, o protocolo PSONET alcança uma maior taxa de entrega de mensagens e uma menor replicação de mensagens, se comparado com os protocolos Epidêmico e PROPHET. / In this research work, a new routing protocol for Opportunistic Networks is presented. The proposed protocol is called PSONET (PSO for Opportunistic Networks) since the proposal uses a hybrid system composed of a Particle Swarm Optimization algorithm (PSO). The main motivation for using the PSO is to take advantage of its search based on individuals and their learning adaptation. The PSONET uses the Particle Swarm Optimization technique to drive the network traffic through of a good subset of forwarders messages. The PSONET analyzes network communication conditions, detecting whether each node has sparse or dense connections and thus make better decisions about routing messages. The PSONET protocol is compared with the Epidemic and PROPHET protocols in three different scenarios of mobility: a mobility model based in activities, which simulates the everyday life of people in their work activities, leisure and rest; a mobility model based on a community of people, which simulates a group of people in their communities, which eventually will contact other people who may or may not be part of your community, to exchange information; and a random mobility pattern, which simulates a scenario divided into communities where people choose a destination at random, and based on the restriction map, move to this destination using the shortest path. The simulation results, obtained through The ONE simulator, show that in scenarios where the mobility model based on a community of people and also where the mobility model is random, the PSONET protocol achieves a higher messages delivery rate and a lower replication messages compared with the Epidemic and PROPHET protocols.

PAE / O transporte rodoviário é um dos modais mais utilizados para o transporte de passageiros principalmente devido à sua acessibilidade, tanto no contexto nacional como mundial. As organizações buscam métodos e sistemas cada vez mais eficientes para atender de forma satisfatória seus clientes, oferencendo serviços de qualidade e confiáveis. O presente trabalho teve como objetivo propor um modelo matemático de veículos para a minimização de ônibus, evitando ao máximo o desbalanceamento da rede de transporte. O modelo buscou abranger as restrições inerentes aos fluxos em rodoviárias de modo a cobrir todas as viagens de uma tabela de horários já definida, alocando apenas um veículo para cada viagem e aproveitando o mesmo para outras viagens quando possível, atendendo à função objetivo. O modelo foi aplicado à uma empresa de transportes de passageiros com quatro cidades envolvidas e 105 viagens em um tempo de 24 horas. As variáveis e restrições foram identificadas a partir de entrevistas semi -estruturadas e visitas à organização, observando roteiros de viagens a serem cumpridos por dois modelos de ônibus: metropolitanos e articulados. Neste contexto, dois modelos distintos foram montados de forma a atender as viagens, sendo analisadas separadamente. Os resultados definiram um total necessário de 12 ônibus metropolitanos e 4 ônibus articulados para atender às exigências da empresa e da tabela viagens, sendo que todas as restrições foram satisfeitas, detectando -se a necessidade da realização de seis viagens mortas (sem passageiros) para suprir a necessidade de d emanda de ônibus para cada tabela de viagens diárias. Com os resultados, fez-se uma comparação com a programação que a empresa necessitava para cumprir a tabela de viagens, identificando a diminuição de um ônibus metropolitano, sem deixar de cumprir a restrição de autonomia de cada ônibus poder rodar 400 quilômetros sem necessidade de reabastecimento. Algumas melhorias foram identificadasanalisando-se a rede resultante, sendo discutidas ao final da pesquisa e norteando novas intenções de trabalhos futuros. / Road transport is one of the most used modes for passenger transport mainly due to its affordability, in the national and global context. Organizations seek for a better methods and systems to meet the satisfaction of its customers, offering quality and reliable services. This research aimed to propose a vehicle scheduling model to minimize buses, avoiding the transmission system imbalance. The model tried to cover the restrictions inherent about the vehicle flow on bus stations to cover all travel in a given timetable, allocating only one vehicle for each trip and using it for other trips when it is possible, given the objective function. The model was applied to a passenger transportation company with four cities involved and 105 trips in a time of 24 hours. The variables and constraints were identified from semi-structured interviews and visits at organization, identifying the tours to be met by two bus models: articulated and metropolitan. In this context, two different models were fitted to meet the travel , and analyzed separately. The results defined a required total of twelve metropolitan buses and four articulated buses to meet the company and timetable requirements and all constraints were satisfied, detecting the need of perform six deadheading trips (without passengers) to meet the need for demand bus for each table in the daily trips. With the results, a comparison was made between the old programming system adopted by the organization to fulfill the timetable, identifying the reduction of a metropolitan bus, while fulfilling the constraint of autonomy that each bus can travel 400 kilometers. Some improvements were identified by observing the resulting route network, being discussed at the end of the research and guiding for a new works in the future.