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 Rafael Santana (rafael.silvasantana@ufpe.br) on 2018-02-20T18:02:59Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) Dissertacao TIAGO FRANCA BARRETO versao final revisada com ficha.pdf: 1881406 bytes, checksum: 12e01eebda9019e211cef41ad935a421 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-02-20T18:02:59Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) Dissertacao TIAGO FRANCA BARRETO versao final revisada com ficha.pdf: 1881406 bytes, checksum: 12e01eebda9019e211cef41ad935a421 (MD5) Previous issue date: 2017-02-16 / CNPQ / Campos de produção de petróleo terrestres são compostos por um conjunto de poços de petróleo que, depois de certo tempo em operação, podem apresentar algum tipo de mau funcionamento e ter a produção interrompida. Quando isso ocorre, veículos especialmente equipados, também chamados sondas de manutenção, são utilizados para prestação de serviço nos poços e garantir que suas atividades sejam reestabelecidas. Dado um número limitado de sondas de manutenção e a grande quantidade de poços existentes no campo de petróleo, o problema das sondas de manutenção consiste em encontrar o melhor escalonamento para as mesmas de modo que a perda de produção total dos poços seja minimizada. O escalonamento dos poços considera alguns fatores como a taxa de perda de produção por poço, o nível de atendimento requerido e o horizonte de planejamento para o qual o escalonamento será executado. Este trabalho apresenta um algoritmo genético híbrido para a resolução do problema de sondas de manutenção com múltiplos objetivos, frota heterogênea e horizonte de planejamento finito. O algoritmo genético híbrido incorpora uma heurística de descida em vizinhança variável como método de busca local para aumentar a velocidade de convergência do conjunto de soluções. São considerados os objetivos de minimização da perda de produção e custo com frota associado ao aluguel das sondas de manutenção. A frota é mantida variável, portanto um depósito de sondas é incluído em uma posição estratégica no campo de produção de petróleo para garantir que as novas sondas de manutenção, além das já espalhadas no campo, possam ser incluídas no escalonamento quando requeridas. O algoritmo genético foi testado em um conjunto de instâncias com até 200 poços, 10 sondas de manutenção e horizonte de planejamento igual a 300. Os resultados demonstram um alto conflito entre os objetivos de minimização da perda de produção e o custo da frota para o problema das sondas de manutenção, além de importantes aspectos relacionados às soluções obtidas pelo algoritmo proposto aplicado ao problema. / Onshore oil fields are composed by a set of geographically distributed wells that, after some time of operation, might present some malfunction and have their production interrupted. When the oil production of some wells is interrupted, specially-equipped vehicles, also called workover rigs, are deployed to service the wells and guarantee that their activity is restored. Given the limited number of workover rigs and the large number of wells around the oil field, the workover rig problem consists in finding the best scheduling for the workover rigs so the total production loss of wells is minimized. The scheduling considers some factors such as the production loss rate of each well, the service level required and the planning time horizon in which the scheduling must be executed. This research presents a hybrid genetic algorithm to solve the multi-objective workover rig problem with a heterogeneous fleet and a finite time horizon. The hybrid genetic algorithm incorporates a variable neighborhood descent heuristic as a local search procedure to increase the convergence speed of the set of solutions. Both objectives of minimization of the production loss and fleet cost associated to the rent of workover rigs are taken in consideration. The fleet is held variable, so a workover rig depot is included at a strategic position on the oil field in order to guarantee that new workover rigs, besides the already existent ones on the oil field, might be included in the scheduling when required. The genetic algorithm was tested on a set of practical-sized instances up to 200 wells, 10 workover rigs and 300 period horizon. Results show a high conflict between the objectives of minimizing the production loss and fleet cost for the workover rig problem, besides important aspects of the solutions obtained by the proposed algorithm to solve the problem.

Submitted by Pedro Barros (pedro.silvabarros@ufpe.br) on 2018-08-09T20:37:27Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO Gisele Tatiane de Lima e Silva.pdf: 1903426 bytes, checksum: ffaaab6b067c16e8c26927fc1d7dd08f (MD5) / Approved for entry into archive by Alice Araujo (alice.caraujo@ufpe.br) on 2018-08-15T22:05:10Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO Gisele Tatiane de Lima e Silva.pdf: 1903426 bytes, checksum: ffaaab6b067c16e8c26927fc1d7dd08f (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-15T22:05:10Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO Gisele Tatiane de Lima e Silva.pdf: 1903426 bytes, checksum: ffaaab6b067c16e8c26927fc1d7dd08f (MD5) Previous issue date: 2017-04-27 / CAPES / A otimização das rotas de evacuação pode ser considerada como uma das ferramentas que auxiliam o desenvolvimento do planejamento de segurança. O estudo das consequências de nuvens tóxicas é bastante importante devido a sua severidade em relação aos outros tipos de acidentes. Apesar disso, a liberação de nuvens tóxicas ainda ocorre, como no Porto de Santos (2016). Por isso, na elaboração deste trabalho foi calculada a melhor rota de fuga em cenários em que ocorre formação de nuvem tóxica em uma refinaria de petróleo hipotética. Isso foi executado através do algoritmo de Dijkstra considerando dois objetivos a serem minimizados: tempo de evacuação e risco individual durante o trajeto. A dissertação foi desenvolvida em algumas etapas. A primeira consistiu em compreender os processos, identificar e avaliar os riscos que envolvem as unidades de destilação atmosférica, coqueamento retardado e hidrotratamento de uma refinaria hipotética. Então, o software ALOHA foi usado para a análise quantitativa de cada hipótese levantada e também para obtenção do perfil de concentrações tóxicas para cada nó pertencente a uma rota de evacuação. O resultado da etapa anterior foi aplicado em um programa desenvolvido em C++, em que o algoritmo de Dijkstra foi utilizado para a otimização multiobjetivo e, com isso, foram encontrados os nós que compõem as melhores rotas de evacuação em relação aos objetivos de interesse. Para cada uma das quatro situações simuladas foi observada a melhor rota de evacuação em relação aos objetivos separadamente, foram vistas as influências que o tempo e o risco individual exercem no processo de escolha dos nós componentes das rotas ótimas e, logo depois, foram obtidas as rotas ótimas. Três cenários simulados foram referentes ao vazamento do sulfeto de hidrogênio em unidades básicas de processamento do petróleo (unidade de destilação atmosférica, coqueamento retardado e hidrotratamento), o último cenário busca rotas de evacuação em caso de acidente na refinaria hipotética, sem identificação da origem do vazamento do H2S. Além disso, também foi realizada uma análise de sensibilidade a fim de comprovar o modo de obtenção de alguns parâmetros relacionados ao tempo de evacuação. / The optimization of evacuation routes is considered an important asput on the development of security planning. The study of the consequences of toxic clouds is very important due to its severity in relation to other types of accidents. Despite this, a release of toxic clouds still occurs, such as Porto de Santos (2016). Therefore, in the elaboration of this work an optimum escape routes were calculated in scenarios where the formation of toxic cloud occurs in a hypothetical petroleum refinery. The optimum routes were obtained via a Dijkstra algorithm that considers minimization of two objectives: evacuation time and individual risk during the escape. The dissertation was developed in some phases. The fisrt one was to understand the process, identify and assess the risks involved in the atmospheric distillation unit, delayed coking unit and hydrotreating unit within a refinery. The ALOHA software was used to obtain the quantitative analysis of each simulated hypothesis and reveals concentration profiles, that is, the concentration of each node that belongs to an evacuation route. The result of the previous step was applied in a program developed in C ++, where the Dijkstra algorithm was used for multi-objective optimization and with this, it showed the nodes that compose the best evacuation routes in relation to the shortest evacuation time and the shortest individual risk of that journey. In every simulated situation, we can be observe the optimal evacuation route for each objective separately and also the influence of evacuation time and individual risk on the selection of nodes for the routes and then we obtain the optimum routes. Three simulated scenarios were related to the leakage of hydrogen sulphide in basic petroleum processing units (atmospheric distillation unit, delayed coking unit and hydrotreatment unit), the last scenario search for evacuation routes in case of an accident in the hypothetical refinery, without identification of the origin of the H2S leakage. In addition, a sensitivity analysis was also performed to prove the way of obtaining some parameters related to evacuation time.

Submitted by Allison Andrade (allisonandrade.13@hotmail.com) on 2016-03-21T12:59:51Z No. of bitstreams: 1 Dissertação - Raphael Ribeiro Costa.pdf: 1907280 bytes, checksum: f0699239712e00a732544fc8891696a3 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2016-04-14T14:12:43Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação - Raphael Ribeiro Costa.pdf: 1907280 bytes, checksum: f0699239712e00a732544fc8891696a3 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2016-04-14T14:15:38Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação - Raphael Ribeiro Costa.pdf: 1907280 bytes, checksum: f0699239712e00a732544fc8891696a3 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-04-14T14:15:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação - Raphael Ribeiro Costa.pdf: 1907280 bytes, checksum: f0699239712e00a732544fc8891696a3 (MD5) Previous issue date: 2013-01-11 / FAPEAM - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas / This paper presents a characterization of solutions (efficient or pareto-optimal) for multiobjective optimization problems based on the calculation of sets tangent the theoretical discuss some elements of convex analysis, cones theory as well as multiobjective optimization elements needed for the formulation of the model. Furthermore, some classic multiobjectives methods are presented and classified into three types: priori, posteriori and interactive. From these elements, makes up the optimality conditions for general multiobjective problems, using sets of approximation of all of their issue viable set of the respective problem. At the end, the feasible set of the problem is defined by equality and inequality constraints and, with skill and regularity conditions, we obtain the Lagrange multipliers. / Neste trabalho apresenta-se uma caracterização das soluções (eficientes ou pareto-ótimo) para problemas de otimização multiobjetivo baseado no cálculo de conjuntos tangentes. Os fundamentos teóricos discorrem sobre alguns elementos de análise convexa, teoria dos cones bem como elementos de otimização multiobjetivo necessários para formulação do modelo. Além disso, apresentam-se alguns métodos multiobjetivos clássicos que são classificados em três tipos: à priori, à posteriori e interativos. A partir destes elementos, formula-se as condições de otimalidade para problemas multiobjetivos gerais usando conjuntos de aproximação do conjunto viável do respectivo problema. Ao final, o conjunto viável do problema é definido por restrições de igualdade e desigualdade e, com condições de qualificação e regularidade, obtém-se os multiplicadores de Lagrange.

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.

Orientadores: Christiano Lyra Filho, Celso Cavellucci / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-25T04:13:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Assis_LauraSilvade_D.pdf: 3122445 bytes, checksum: 01644f90a086983b8729f81804874faa (MD5) Previous issue date: 2014 / Resumo: Grande parte das falhas em sistemas elétricos de potência ocorrem por consequência de falhas permanentes nas redes de distribuição. Agências reguladoras definem índices de confiabilidade para quantificar e avaliar a qualidade da distribuição de energia. A violação dos limites estabelecidos podem resultar em multas significativas para a distribuidora de energia. Um dos objetivos ao se realizar a instalação de chaves em redes de distribuição é criar a possibilidade de re-energizar a maior quantidade de clientes no menor tempo possível através da transferência de carga para sistemas que não tiveram seu fornecimento de energia interrompido. Esta tese estuda o problema de alocação de chaves (PAC) em sistemas radiais de distribuição de energia elétrica e propõe a instalação otimizada desses dispositivos em locais apropriados das redes, a fim de melhorar a confiabilidade do sistema pela redução do período que os consumidores ficam sem energia. Uma metodologia baseada nos conceitos de algoritmo memético juntamente com uma população estruturada é proposta neste trabalho para alocar chaves seccionadoras e de manobra, manuais e automáticas, com diferentes capacidades. A função objetivo utilizada busca minimizar o custo de alocação das chaves e o custo da energia não distribuída sob restrições de confiabilidade e fluxo de carga em todos os componentes da rede. É apresentado também um estudo multiobjetivo para o PAC, que procura alocar chaves minimizando simultaneamente os custos de instalação das chaves e da energia não distribuída e maximizando a confiabilidade da rede, sob restrições de fluxos. A abordagem proposta para resolver o PAC mono-objetivo também foi utilizada no PAC multiobjetivo, juntamente com o método do ?-restrito. A metodologia proposta tem o seu bom desempenho confirmado por diferentes estudos de casos com redes reais de grande porte localizadas no estado de São Paulo / Abstract: Most failures in electric power systems occur as a result of permanent faults in distribution networks. Regulatory agencies establish reliability standards indices for quantify and evaluate the quality of power distribution. The infringe of established limits can result in costly fines for the utility suppliers. One of the aim when perform the switches allocation in distribution networks is the possibility of re-energize the largest amount of customers in the shortest possible time by transferring load to other power systems which don¿t had their energy supply interrupted. This thesis studies the switch allocation problem (SAP) in radial systems of electrical power distribution and proposes an optimized installation of these devices in appropriate locations of network, in order to improve the reliability system by the reducing of the period that consumers remains without power. A methodology based on the concepts of memetic algorithm with a structured population is proposed in this thesis to allocate sectionalizing and tie switches of different capacities, with manual or automatic operation schemes. The objective function used seeks to minimize the switches allocation and the energy not supplied costs under constraints of reliability and load flow. A Multi-objective study for SAP is presented, to perform the switches allocation seeks minimize simultaneously the switches installation and energy not supplied costs and maximize the network reliability, under constraints of load flow. The proposed approach to solve the SAP monocriteria was also used in SAP multi-criteria along with the ?-constraint method. The proposed methodology has its good performance confirmed by several case studies with real large networks located in the state of São Paulo / Doutorado / Automação / Doutora em Engenharia Elétrica

Orientador: Antonio Carlos Moretti, Margarida Pinheiro Mello / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-18T11:43:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Oliveira_WashingtonAlvesde_D.pdf: 1534705 bytes, checksum: 351c92a12c85da49389a18880da92ee7 (MD5) Previous issue date: 2011 / Resumo: Existem na literatura diversos conceitos e definições que caracterizam e dão condições de otimalidade para as soluções de um problema de programação multiobjetivo. A mais importante é a condição necessária de primeira ordem, que generaliza a condição clássica do tipo Karush-Kuhn-Tucker em otimização não linear. Esta condição garante a existência de uma vizinhança arbitrária onde uma solução ótima está contida. No entanto, para se obter condições suficientes de otimalidade, tanto local como global, é necessário impor hipóteses adicionais sobre as funções objetivo e o conjunto de restrições, como convexidade ou as suas generalizações. Em determinados problemas tais hipóteses podem ser muito restritivas. Neste trabalho, introduzimos um conceito alternativo para identificar a vizinhança de uma solução ótima local em problemas de programação multiobjetivo. Em uma primeira etapa, usando este conceito, obtemos condições necessárias e suficientes de otimalidade para as soluções de um problema particular, onde cada função objetivo é constituída de um quociente de funções quadráticas e o conjunto de restrições é formado por desigualdades lineares. Então, mostramos como calcular o maior raio da região esférica centrada em uma solução ótima local na qual esta solução é ótima. Nesse processo, podemos concluir que esta solução também é globalmente ótima. Em uma segunda etapa, usando o gradiente e a Hessiana de cada função quadrática, caracterizamos as soluções ótimas locais. Em uma terceira etapa, obtemos condições suficientes de otimalidade global impondo algumas hipóteses adicionais, porém essas hipóteses não caracterizam nenhum tipo de convexidade generalizada sobre as funções objetivo. Finalizamos com alguns resultados de dualidade. Este problema particular, envolvendo otimização fracional, surge frequentemente em aplicações nos processos de tomada de decisão em Ciência da Gestão, por exemplo, quando se deseja otimizar razões como desempenho/custo, lucro/investimento, custo/tempo, etc. Por isso, também propomos ao longo do texto vários métodos computacionais derivados dos nossos resultados que podem ser usados na obtenção de soluções para esses tipos de aplicações / Abstract: In the literature there are several concepts and definitions that characterize and give optimality conditions for solutions of a multiobjective programming problem. The most important is the necessary first-order optimality condition that generalizes the Karush-Kuhn-Tucker conditions. This condition ensures the existence of an arbitrary neighborhood that contains an optimal solution. However, in order to obtain optimality sufficient conditions, both local and global, it is necessary to impose additional assumptions on the objective functions and on the feasible set such as convexity and its generalizations. Sometimes, in some problems, such assumptions are too restrictive. In this work, we introduce an alternative concept to identify the local optimal solution neighborhood in multiobjective programming problems. In a first step, using this concept, we obtain necessary and sufficient optimality conditions for the solutions of a particular problem, where each objective function consists of a ratio quadratic functions and the feasible set is defined by linear inequalities. Then we show how to calculate the largest radius of the spherical region centered on a local optimal solution in which the local solution is optimal. In this process we may conclude that the solution is also globally optimal. In a second step, using the gradient and the Hessian of each quadratic function, we characterize the local optimal solutions. In a third step, we obtain global optimality sufficient conditions by imposing some additional assumptions but these assumptions do not characterize any kind of generalized convexity on the objective functions. We conclude this work with some results of the duality. This particular problem, involving fractional optimization, arises frequently in the decision making of the management science applications, for example, if you want to otimize the performance/cost ratio, or profit/investment, or cost/time, etc.. Therefore, we also propose throughout the text various computational methods derived from our results. These methods can be used to obtain solutions to these types of applications / Doutorado / Matematica Aplicada / Doutor em Matemática Aplicada

Orientador: Paulo Augusto Valente Ferreira / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-24T07:32:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Fontanini_Walcir_D.pdf: 1375688 bytes, checksum: e26761ae454a5f51d8d316afa0718881 (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: O problema de programação de serviços web é considerado. O processo de tomada de decisão em ambientes de negócios web, descritos por tarefas sequenciais e/ou paralelas, envolve selecionar fornecedores de forma ótima dentre um conjunto potencial de provedores de serviços. Características dos serviços como custo, duração de execução, confiabilidade, disponibilidade e reputação são tratadas como múltiplos objetivos a atingir. Inicialmente, a escolha de provedores é feita por Otimização Multi-Objetivo Inteira-Mista, mais especificamente por meio de um modelo de Programação Alvo. Em seguida, o problema de programação de serviços passa a ser tratado no contexto da Teoria dos Jogos, como um jogo envolvendo provedores que buscam maximizar suas utilidades. Diferentes hipóteses sobre a interação entre provedores dão origem a diferentes noções de equilíbrio: Equilíbrio de Nash, Equilíbrio Correlacionado e Equilíbrio de Bayes-Nash. Finalmente, o problema de programação de serviços é modelado como um problema de Leilão de Segundo Preço, o Mecanismo de Leilão Vickrey-Clark-Grooves. A tese inclui exemplos numéricos ilustrativos para todos os modelos propostos / Abstract: The web services scheduling problem is considered. The decision making process in web-based business environments, described by sequential and/or parallel tasks, involves the optimal selection of suppliers over a set of potential service providers. Characteristics as cost, execution duration, reliability, availability and reputation are treated as multiple objectives to be reached. Initially, the selection of suppliers is performed by Mixed-Integer Multi-Objective Optimization, more specifically, by means of a Goal Programming model. Subsequently, the web services scheduling problem is handled in the Game Theory framework, as a game played by suppliers who aim at maximizing their own utilities. Different hypothesis about the interaction between the suppliers give rise to different equilibrium solutions: Nash Equilibrium, Correlated Equilibrium and Bayes-Nash Equilibrium. Finally, the web services scheduling problem is modeled as a Second Price Auction, the Vickrey-Clark-Grooves Auction Mechnism. The thesis includes illustrative numerical examples for all the models proposed / Doutorado / Automação / Doutor em Engenharia Elétrica

Orientadores: José Roberto de França Arruda, Pierre Lamary / Tese (doutorado) ¿ Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica / Made available in DSpace on 2018-08-26T13:47:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pegoretti_ThaisdosSantos_D.pdf: 2527596 bytes, checksum: 4a887632523490eee648b59c0de7e4a2 (MD5) Previous issue date: 2014 / Resumo: Este trabalho tem como objetivo desenvolver uma metodologia capaz de adicionar critérios ambientais à fase de pré-projeto de um tratamento acústico veicular. Essa integração foi realizada através de uma otimização multiobjetivo baseada em um algoritmo genético. Um caso real foi analisado com a metodologia proposta. Ele consiste em um painel acústico multicamadas aplicado em um automóvel de passeio. O método da matriz de transferência é usado para o cálculo do comportamento acústico do painel. Neste método é feita a hipótese simplificadora de painel de área infinita, o que permite um custo computacional muito menor do que modelos de elementos finitos. Para a modelagem de materiais poroelásticos, utiliza-se o modelo de Johnson-Champoux-Allard, que inclui os fenômenos de dispersão de energia resultante da interação térmica e viscosa entre as fases sólida e fluida. O custo computacional menor do modelo é essencial para a otimização. Foram estabelecidos como objetivos da otimização a curva de perda de transmissão desejada e os resultados da análise do ciclo de vida do painel. Uma curva de perda de transmissão em função de bandas de oitava foi estabelecida como um critério de desempenho acústico mínimo. Para os critérios ambientais, o impacto de um painel existente foi estabelecido como máximo. A análise do ciclo de vida quantifica o impacto do produto em relação a diversos aspectos. Na metodologia proposta três critérios foram selecionados inicialmente: aquecimento global, destruição de recursos abióticos e toxicidade da água doce. Finalmente, apenas um deles foi utilizado na otimização, o aquecimento global, pois os critérios máximos estabelecidos para os demais eram facilmente atingidos ao longo da otimização. A otimização multiobjetivos gera como resultado uma frente de Pareto com um conjunto de soluções, e cabe ao projetista escolher a melhor opção, analisando-a em relação ao impacto ambiental e a outros aspectos, tais como disponibilidade e custo / Abstract: This work aims at developing a methodology capable of adding environmental criteria to the pre-design of a vehicular acoustic treatment. This integration was accomplished through a multi-objective optimization based on a genetic algorithm. A real case study was analyzed with the proposed methodology. It consists of a multilayered acoustic panel applied in passenger vehicles. The transfer matrix method is used to calculate the acoustic behavior of the panel. In this method the panel area is infinite. It provides a lower computational cost than finite element models, which can take into account the real dimensions of the panel. The Johnson-Champoux-Allard model was used for poroelastic material modeling. It includes the energy loss generated by the viscous and the thermal interactions between the solid and the fluid media. The lower computational cost of the model is essential for the optimization. The desired acoustic transmission and results of the life cycle analysis of the panel were established as the optimization objectives. A transmission loss curve in octave bands was defined as a minimum noise performance criterion. For the environmental criteria, an existing panel behavior was established as the maximum. The life cycle assessment quantifies the product impact with respect to many aspects. In the proposed methodology, three criteria were initially selected: global warming, abiotic depletion, and fresh water aquatic ecotoxicity. Finally, only one of them was used in the optimization, the global warming, because the maximum values established for the other criteria were easily achieved during the optimization. The multi-objective optimization provides a Pareto front solutions set, and it is up to the designer to choose the best option, analyzing the solution set with relation to environmental impact and other aspects, such as availability and cost / Doutorado / Mecanica dos Sólidos e Projeto Mecanico / Doutora em Engenharia Mecânica

Orientador: Antonio Roberto Balbo / Resumo: A produção de energia eólica tem se destacado no Brasil e mostrado grande importância na questão ambiental, pois auxilia na redução da emissão dos gases poluentes na atmosfera, provenientes de outras fontes de energia. Neste trabalho é proposta uma modelagem matemática de otimização multiobjetivo a qual explora a produção de energia eólica em um problema de despacho econômico e ambiental termo-eólico. O principal objetivo é mostrar que uma metodologia determinística envolvendo os métodos de otimização multiobjetivo de restrições canalizadas progressivas e de técnicas de programação por metas ponderadas, em conjunto com o método de pontos interiores, é eficiente à resolução deste problema. É proposta uma nova técnica, a qual é uma combinação entre os métodos de otimização multiobjetivo citados. As soluções dos subproblemas gerados por estes métodos serão determinadas através de pacotes computacionais, onde são apresentados resultados de casos distintos de produção de energia, mostrando a insuficiência da energia eólica nos custos operacionais da geração e no impacto ambiental / Abstract: The production of wind energy has stood out in Brazil and has shown great importance in the environmental issue, as it assists to reduce of polluting gases in the atmosphere arising out of other sources of energy. In this work a mathematical modeling of optimization multiobjective is proposed, which explores the wind energy production in a thermal-wind environmental and economic dispatch problem. The main objective is to show that a deterministic methodology involving the multiobjective optimization methods, progressive bounded constraints and weighted goal programming techniques, together with an interior point method, is e cient to solve this problem. A new technique is proposed, which is a combination of the mentioned multiobjective optimization methods. The solutions of the generated subproblems by these methods will be determined through of computational package and the results of distinct cases of energy production will be presented, showing the in uence of the wind power on the generation and on the environmental impact. / Doutor