Made available in DSpace on 2015-03-04T18:51:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao Luciana1.pdf: 6052653 bytes, checksum: 9c7348d9ada9fa32dce1bedcfa34e110 (MD5) Previous issue date: 2008-05-13 / Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo a Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro / Finding the structure of an arbitrary protein is vital for the understanding of its functionality. Many models had been developed for the ab initio prediction, and the lattice model is one of these models. Lattice models specify that each amino acid occupies a lattice position, consecutive amino acids occupy adjacent positions and a protein conformation is given by a path in this lattice. We have some forms to codify an amino acid sequence computationally. The main method is the usage of internal coordinates, however we can find in literature codifications using cartesian coordinates and torsion angles. We introduce a new codification of the data for lattice models, in which a protein with amino acids is configured as a numerical sequence in a three-dimensional lattice of size and all the possible movements for each amino acid are intuitive and correspond to add and to subtract , and . With the goal of exemplifying the development of this new codification, we construct a specific genetic algorithm for the protein structure prediction (PSP) problem. We analyze the development of this algorithm in four models, , , e , and tests using found proteins in literature and in the Protein Data Bank are carried out. / Encontrar a estrutura de uma proteína arbitrária é vital para a compreensão da funcionalidade desta proteína. Muitos modelos foram desenvolvidos para a predição em primeiros princípios, entre eles modelos de grades. Em modelos de grades, cada aminoácido ocupa uma posição da grade, com aminoácidos consecutivos ocupando posições adjacentes. Uma possível conformação da proteína é dada por um caminho nesta grade. Em uma grade, temos várias formas de codificar computacionalmente uma seqüência de aminoácidos. O método mais usado é o de coordenadas internas, mas também encontramos na literatura codificações por coordenadas cartesianas e ângulos de torção. Neste trabalho, introduzimos uma nova codificação dos dados para modelos de grades. Nesta codificação, uma proteína com n aminoácidos é configurada como uma seqüência numérica, com valores variando entre 0 e no caso bidimensional e e no caso tridimensional. Nesta grade, os possíveis movimentos para cada aminoácido são intuitivos e correspondem a somar e subtrair 1 e n no caso bidimensional e , e no caso tridimensional. Para exemplificarmos o desenvolvimento desta nova codificação, desenvolvemos um algoritmo genético específico para o problema de predição da estrutura da proteína (PSP). Analisamos o desenvolvimento deste algoritmo em quatro modelos, , , e , e realizamos testes com proteínas encontradas na literatura e no Protein Data Bank.

O planejamento operacional de redes de média e baixa tensão consiste em determinar as melhores intervenções a serem aplicadas nas redes atuais de forma a otimizar os investimentos e atender aos critérios técnicos de operação. Na Média Tensão (MT) são usuais alterações como alocação de capacitores, alteração de cabos e remanejamento de cargas para obter uma melhoria para o sistema. Normalmente os objetivos são a minimização de perdas, melhora do nível de tensão e redução do custo das intervenções realizadas. Na Baixa Tensão (BT) são aplicadas intervenções relacionadas a substituição de cabos, alteração da posição do transformador e balanceamento de cargas. As alterações propostas visam melhorar os índices de equilíbrio de cargas, carregamento de transformadores e queda de tensão ao longo da rede MT e BT. Neste trabalho considera-se a minimização dos investimentos para a realização de alterações nos alimentadores e circuitos de BT, levando em conta a inserção de Geração Distribuída (GD) como solução alternativa. As dificuldades do problema de otimização resultam do tamanho dos sistemas reais e da possibilidade de alternativas que podem ser aplicadas durante o estudo. Para resolver o problema de explosão combinatória resultante das possíveis combinações de alternativas, os modelos propostos neste trabalho utilizam técnicas de computação evolutiva. Os modelos desenvolvidos respeitam aspectos técnicos e econômicos envolvidos em cada solução. A metodologia é aplicada em uma rede real partindo-se de uma base de dados georrefenciada. / The operational planning of medium and low voltage networks consists in determining the best interventions to be applied to existing networks in order to optimize investments and meet the technical criteria for operation. In the Medium Voltage (MV) capacitor allocation, recabling and relocation of loads are useful to achieve an improvement to the system. Usually the objectives are power losses minimization, voltage level improvement and cost reduction of the interventions carried out. In the Low Voltage (LV) interventions for replacing cables and transformer position and load relocation are commonly considered. The proposed changes are aimed at improving the load balance, transformer loading and voltage drops across LV network circuits. This work considers the investment minimization to intervene inMV and LV networks, considering Distributed Generation (DG) insertion as an alternative solution. The dificulties of optimization problem result from the size of the real systems and the possibility of alternatives that can be applied during the study. In order to solve the combinatorial explosion problem resulting from possible combinations of alternatives, the model proposed in this work uses evolutionary computational techniques. The developed models take into account technical and economical aspects involved in each solution. The methodology is applied in a real network starting from a georeferenced database.

Relações min-max são objetos centrais em otimização combinatória. Elas basicamente afirmam que, numa dada estrutura, o valor ótimo de um certo problema de minimização é igual ao valor ótimo de um outro problema de maximização. Relações desse tipo fornecem boas caracterizações e descrições poliédricas para diversos problemas importantes, além de geralmente virem acompanhadas de algoritmos eficientes para os problemas em questão. Muitas vezes, tais algoritmos eficientes são obtidos naturalmente das provas construtivas dessas relações; mesmo quando isso não ocorre, essas relações revelam o suficiente sobre a estrutura combinatória dos problemas, levando ao desenvolvimento de algoritmos eficientes. O foco principal desta dissertação é o estudo dessas relações em grafos. Nossa ênfase é sobre grafos orientados. Apresentamos o poderoso arcabouço poliédrico de Edmonds e Giles envolvendo fluxos submodulares, bem como o algoritmo de Frank para um caso especial desse arcabouço: o teorema de Lucchesi-Younger. Derivamos também diversas relações min-max sobre o empacotamento de conectores, desde o teorema de ramificações disjuntas de Edmonds até o teorema de junções disjuntas de Feofiloff-Younger e Schrijver. Apresentamos também uma resenha completa sobre as conjecturas de Woodall e sua versão capacitada, conhecida como conjectura de Edmonds-Giles. Derivamos ainda algumas relações min-max clássicas sobre emparelhamentos, T-junções e S-caminhos. Para tanto, usamos um teorema de Frank, Tardos e Sebö e um arcabouço bastante geral devido a Chudnovsky, Geelen, Gerards, Goddyn, Lohman e Seymour. Ao longo do texto, ilustramos vários aspectos recorrentes, como o uso de ferramentas da combinatória poliédrica, a técnica do descruzamento, o uso de funções submodulares, matróides e propriedades de troca, bem como alguns resultados envolvendo subestruturas proibidas. / Min-max relations are central objects in combinatorial optimization. They basically state that, in a given structure, the optimum value of a certain minimization problem equals the optimum value of a different, maximization problem. Relations of this kind provide good characterizations and polyhedral descriptions to several important problems and, moreover, they often come with efficient algorithms for the corresponding problems. Usually, such efficient algorithms are obtained naturally from the constructive proofs involved; even when that is not the case, these relations reveal enough of the combinatorial structure of the problem, leading to the development of efficient algorithms. The main focus of this dissertation is the study of these relations in graphs. Our emphasis is on directed graphs. We present Edmonds and Giles\' powerful polyhedral framework concerning submodular flows, as well as Frank\'s algorithm for a special case of this framework: the Lucchesi-Younger Theorem. We also derive several min-max relations about packing connectors, starting with Edmonds\' Disjoint Branchings Theorem and ending with Feofiloff-Younger and Schrijver\'s Disjoint Dijoins Theorem. We further derive some classical min-max relations on matchings, T-joins and S-paths. To this end, we use a theorem due to Frank, Tardos, and Sebö and a general framework due to Chudnovsky, Geelen, Gerards, Goddyn, Lohman, and Seymour. Throughout the text, we illustrate several recurrent themes, such as the use of tools from polyhedral combinatorics, the uncrossing technique, the use of submodular functions, matroids and exchange properties, as well as some results involving forbidden substructures.

O problema da árvore geradora de comunicação ótima recebe um grafo com comprimentos não negativos nas arestas e um requerimento não negativo entre cada par de vértices; sendo o objetivo encontrar uma árvore geradora do grafo que minimize o custo de comunicação, que é a soma sobre cada par de vértice da distância entre eles na árvore vezes o requerimento entre eles. Este problema é NP-difícil, assim como vários casos particulares dele. Neste trabalho estudamos algumas variantes deste problema, introduzimos novos casos particulares que são também NP-difíceis e propomos esquemas de aproximação polinomial para alguns deles. / The optimum communication spanning tree problem receives a graph with non-negative lengths over the edges and non-negative requirements for each pair of nodes; being the objective to find a spanning tree of the graph that minimizes the communication cost, which is given by the sum, over each pair of nodes, of the distance, in the tree, between the nodes multiplied by the requirement between them. This problem and several of its particular cases are NP-hard. In this work we study some of the variants, also we introduce new NP-hard particular cases of the problem and propose polynomial approximation schemes for some of them.

Funções submodulares aparecem naturalmente em diversas áreas, tais como probabilidade, geometria e otimização combinatória. Pode-se dizer que o papel desempenhado por essas funções em otimização discreta é similar ao desempenhado por convexidade em otimização contínua. Com efeito, muitos problemas em otimização combinatória podem ser formulados como um problema de minimizar uma função submodular sobre um conjunto apropriado. Além disso, submodularidade está presente em vários teoremas ou problemas combinatórios e freqüentemente desempenha um papel essencial em uma demonstração ou na eficiência de um algoritmo. Nesta dissertação, estudamos aspectos estruturais e algorítmicos de funções submodulares, com ênfase nos recentes avanços em algoritmos combinatórios para minimização dessas funções. Descrevemos com detalhes os primeiros algoritmos combinatórios e fortemente polinomiais para esse propósito, devidos a Schrijver e Iwata, Fleischer e Fujishige, além de algumas outras extensões. Aplicações de submodularidade em otimização combinatória também estão presentes neste trabalho. / Submodular functions arise naturally in various fields, including probability, geometry and combinatorial optimization. The role assumed by these functions in discrete optimization is similar to that played by convexity in continuous optimization. Indeed, we can state many problems in combinatorial optimization as a problem of minimizing a submodular function over an appropriate set. Moreover, submodularity appears in many combinatorial theorems or problems and frequently plays an essencial role in a proof or an algorithm. In this dissertation, we study structural and algorithmic aspects of submodular functions. In particular, we focus on the recent advances in combinatorial algorithms for submodular function minimization. We describe in detail the first combinatorial strongly polynomial-time algorithms for this purpose, due to Schrijver and Iwata, Fleischer, and Fujishige, as well as some extensions. Some applications of submodularity in combinatorial optimization are also included in this work.

Orientador: Karla Vittori / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, 2013

A partir da reestruturação dos serviços públicos de energia elétrica, foi criada uma série de novas ferramentas regulatórias, simulando e/ou criando um ambiente competitivo, para que as empresas busquem continuamente a evolução de seus indicadores e custos. Com a edição da Resolução nº 024, de 27 de janeiro de 2000, a Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL) atualizou a regulamentação dos aspectos relativos à continuidade do fornecimento de energia elétrica. As metas de continuidade são definidas através do cluster ao qual cada conjunto de consumidores está vinculado. Os conjuntos são agrupados pelas suas características físicas: área, km de rede primária, número de consumidores, potência de transformadores instalada e consumo médio do conjunto. Um dos pontos focais desta resolução é a possibilidade de uma concessionária agrupar unidades consumidoras, considerando as características técnicas específicas de seu sistema elétrico. Desta forma, o agente regulador permite que as concessionárias modifiquem seus conjuntos de consumidores, desde que fiquem evidenciadas vantagens técnicas, econômicas e sociais da nova proposta em relação ao critério vigente de agrupamento. Visando aperfeiçoar a utilização dos recursos, direcionando as ações para modicidade tarifária e considerando a capacidade de prover condições de atendimento homogêneo, este trabalho busca combinar os consumidores de uma concessionária em conjuntos que minimizem o risco de multa e a necessidade de investimentos nas redes. Este é um problema semelhante ao de redistribuição de eleitores nos distritos de votação nos EUA, conhecido como Political Districting. Para resolver o problema de explosão combinatória resultante das possíveis combinações de áreas e minimizar as multas, o modelo proposto neste trabalho utiliza técnicas de computação evolutiva. A metodologia é ilustrada alterando os 419 conjuntos iniciais de uma concessionária por meio de um algoritmo genético (AG) e um algoritmo imunológico (AI) que otimiza o resultado proposto, minimizando o risco de multas pelo não cumprimento das metas de continuidade. / From the restructuring of the Public Electric Power Sector, new regulatory tools were devised to simulate and create a competitive environment for companies to continuously seek targets for their indicators and costs. With the issue of Resolution nº 024 of January 27, 2000, the National Agency of Electric Energy (ANEEL) updated the rules in dealing with electricity supply continuity. The goals related to the continuity of service are defined through the cluster in which each set of consumers is bound. Consumers are grouped by their physical characteristics: area, length (km) of primary network, the number of consumers, power transformers installed capacity and average consumption. ANEEL allows the utilities to modify their sets of consumers, whenever the technical advantages, economic and social implications of the new proposal in relation to the current criterion of grouping become evident. Considering the possibility of avoiding unnecessary investments in networks, burdening the distribution tariff, this paper attempts to combine the consumers of a utility in sets that minimize the risk of penalties and network investments. This problem is similar to the redistribution in voting districts in the U.S., known as Political Districting. In order to solve the combinatorial explosion problem resulting from the possible combinations of areas and minimization of penalties, the model proposed in this paper uses evolutionary computation techniques. The case study alters the initial 419 sets of consumers of a utility through a genetic algorithm and an artificial immune algorithm, which were proposed to optimize the outcome, minimizing the risk of penalties in not meeting the goals related to continuity of service.

Tese (doutorado) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Curitiba, 2012 / Bibliografia: p. 111-119 / As falhas de enlace de fibra óptica podem resultar em grande perda de dados em redes de comunicações ópticas de alta velocidade. A resiliência é de importância crítica ao assegurar elevados níveis de disponibilidade e pode torna-se uma questão importante. / ailures of fiber links can result in major loss of data in high speed optical communication networks. Survivability is of critical importance and assuring high levels of availability becomes an important issue. A typical approach to the design of resilien

Tese (doutorado) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Curitiba, 2012 / Bibliografia: p. 80 - [93] / Estudos sobre infraestrutura de redes têm sido realizados e aplicados em várias indústrias de serviços públicos, tais como telecomunicações, distribuição de energia, água e gás. Entretanto, o planejamento de infraestrutura de redes em vários níveis é um / Studies about network infrastructure have been carried out and applied in several utility industries, like telecommunications, power, water and gas distribution. However, the planning of network infrastructures in many levels is an open problem, as in g

Dissertação (mestrado) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Curitiba, 2007 / Bibliografia: f. 76-90 / O Problema do Caixeiro Viajante (PCV) é um dos mais bem conhecidos e estudados problemas da Teoria dos Grafos e da Complexidade. Neste contexto, pode-se interpretá-lo como o problema de determinar um ciclo ou circuito Hamiltoniano de menor valor de função / The Traveling Salesman Problem (TSP) is one of the most studied and well known problems of Graph's and Complexity's theory. In this context, it can be defined as finding the a Hamiltonian cycle which cost function is minimum, in other words it can be defi