Submitted by Eduarda Figueiredo (eduarda.ffigueiredo@ufpe.br) on 2015-03-06T15:39:38Z No. of bitstreams: 2 RenanVBCarvalho-Dissertacao.pdf: 3897681 bytes, checksum: 2240419bab0a3bab7d9e1e5b7811e687 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-06T15:39:38Z (GMT). No. of bitstreams: 2 RenanVBCarvalho-Dissertacao.pdf: 3897681 bytes, checksum: 2240419bab0a3bab7d9e1e5b7811e687 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2012-07-13 / CNPq / Esta dissertação propõe a solução conjunta de dois problemas de planejamento de redes ópticas levando em consideração aspectos de custo e desempenho da rede. O primeiro é a inserção de regeneradores (RP) nos nós e o segundo é o dimensionamento da capacidade dos enlaces, ou seja, a definição da quantidade de comprimento de ondas (WP) disponibilizada em cada enlace. O tratamento conjunto dos dois problemas é chamado de problema de inserção de comprimentos de onda e de regeneradores (WRP). Duas propostas são sugeridas para a solução do problema de WRP. Elas utilizam o algoritmo evolucionário multiobjetivo SPEA2, que tem como metas de otimização a diminuição da probabilidade de bloqueio da rede, e a diminuição dos custos financeiro (CapEx) e operacional (OpEx). Por se tratarem de técnicas de otimização multiobjetiva, o resultado final consiste em um conjunto de redes que apresentam soluções de compromisso entre metas de otimização. São feitas várias análises dos resultados. Uma delas refere-se à restrição de inserir o mesmo número de comprimentos de onda em todos os enlaces da rede em comparação à abordagem sem restrição. Os resultados mostram que tal imposição onera o custo das redes e o dimensionamento individual de cada enlace é o indicado. Outra análise compara a robustez das técnicas segundo variações no modelo de CapEx. Para os cenários analisados, as duas propostas apresentam resultados semelhantes. Por fim, a convergência do algoritmo é verificada para o número de gerações utilizadas nas simulações.

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.