Made available in DSpace on 2014-11-10T11:09:49Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2014-02-21Bitstream added on 2014-11-10T11:57:58Z : No. of bitstreams: 1 000794283.pdf: 7208938 bytes, checksum: 1b544d878aece0ee249ef10a5642c261 (MD5) / Neste trabalho o problema de Planejamento de Sistemas de Distribuição de Energia Elétrica (PSDEE) de Média Tensão é formulado em três modelos de programação não linear inteiro misto (PNLIM). O primeiro modelo realiza o planejamento estático de curto prazo que consiste em definir quais linhas serão instaladas e/ou recondutoradas e quais subestações serão construídas e/ou repotencializadas permitindo reconfigurar a rede já existente. Nesse contexto, o modelo matemático é mono-objetivo e minimiza custos de instalações de novos equipamentos e custos com operação do sistema sujeitos a um conjunto de restrições físicas, operacionais e econômicas. O segundo modelo é multiestágios e realiza o planejamento dinâmico de longo prazo considerando as mesmas ações de planejamento do modelo estático, mas define quando essas ações serão executadas. O terceiro modelo é multiobjetivo, além de realizar o planejamento dinâmico de longo prazo em diferentes estágios considerando custos de investimentos e operação inclui custos de confiabilidade da rede expressos em termos da energia não suprida. Para solução destes modelos são propostos diferentes versões do algoritmo de busca dispersa (BD), sendo duas mono-objetivo adaptadas para a solução dos modelos estáticos de curto prazo e dinâmico de longo prazo e a terceira multiobjetivo. A BD é uma técnica de busca evolucionária com estrutura flexível que permite o desenvolvimento de diversas implementações, com diferentes graus de complexidade. Como contribuição são detalhadas todas as etapas fundamentais do algoritmo na aplicação dos três modelos do problema de PSDEE utilizando o algoritmo de codificação sequencial aditiva e uma heurística para a seleção eficiente de condutores. O método é calibrado usando um sistema teste da literatura de 54 barras através de diversas simulações. A BD mostra-se competitiva ... / In this work the problem of Planning Electric Power Distribution Systems (PEPDS) of Medium Voltage is formulated in three mixed integer nonlinear programming (MINLP) models. The first model performs the static short-term planning that is to determine which lines will be installed and/or reconductive and substations which will be built and/or allowing repotentiated reconfigure the existing network. In this context, the mathematical model is mono objective and minimizes installation costs of new equipment and operating costs of the system subject to a set of physical, operational and economic constraints. The second model is multistage and performs dynamic long-term planning based on the same actions in planning the static model, but it defines when these actions are performed. The third model is multi objective, and it perform the dynamic long-term planning at different stages of considering investments and operating costs that it includes costs of network reliability expressed in terms of unserved energy. This way to solve these models are proposed different versions of Scatter Search (SS) algorithm, two adapters for the solution of static models of short term and long term dynamic multi objective mono, and third goal. The BD is an evolutionary search technique with a flexible structure which allows the development of diverse implementations of changeable degrees of complexity. As detailed contribution are all key steps of the algorithm in the application of the three models of the problem PEPDS using the additive sequential encoding algorithm and a heuristic for efficient selection of drivers. The method is calibrated using a testing systems of 54 buses through various simulations literature system. SS is exposed presenting optimal competitive good quality solution for mono objective to multi objective models and model. It is capable of finding a set of efficient solutions with commitment ...

Made available in DSpace on 2014-12-02T11:16:57Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2014-03-07Bitstream added on 2014-12-02T11:20:50Z : No. of bitstreams: 1 000796432.pdf: 2742498 bytes, checksum: 09b36b02c6140a3459c1567ce5096e34 (MD5) / Neste trabalho apresenta-se uma proposta para alocação de fontes renováveis em microrredes de energia elétrica para sistemas autônomos em corrente contínua através de um modelo matemático escrito como um problema quadrático inteiro misto (PQIM). O propósito do modelo matemático é minimizar os investimentos na instalação das fontes renováveis de energia e os custos relacionados com as perdas elétricas, atendendo as restrições de demandas de potências do sistema, limite da queda de tensão, capacidade de corrente dos condutores, máxima potência gerada pelo tipo de fonte renovável de energia alocada, capacidade máxima do número de fontes renováveis de energia a serem alocados em cada nó do sistema em estudo. Para resolver o problema foram utilizadas duas técnicas de solução. Primeiramente, foi usado o algoritmo de Branch and Bound (B&B) com a implementação do problema através da linguagem de modelagem algébrico (AMPL) e solucionado através do solver de otimização CPLEX, posteriormente o PQIM foi resolvido através do algoritmo genético Chu-Beasley implementado no MATrix LABoratory (MATLAB). Para o algoritmo de B&B implementou-se um método de redução do espaço de busca (EBCR), a fim de diminuir o tempo computacional. Para a validação do modelo matemático proposto, utilizou-se sistemas testes reais de 20, 99 e 297 nós, os quais são parte de um projeto de iluminação pública de um loteamento de residências populares do município de Ilha Solteira - SP, considerando alimentação em corrente contínua / This study mainly presents a proposal for allocation of renewable energy sources in a microgrid for autonomous electric systems that uses direct current through a mathematical model written as a mixed integer quadratic problem ( PQIM ). The purpose of the mathematical model is to minimize the investment at the renewable energy installation and the costs related to electrical losses, attending the restrictions of system powers demands, the voltage drop limit, the current capacity of conductors, the maximum power generated by type of renewable energy allocated, the maximum capacity of the number of renewable energy sources to be allocated on each node of the system under study. To solve the problem two solution techniques were used. First, was used the Branch and Bound algorithm (B&B) with the implementation of the problem through the language of algebraic modeling (AMPL) and solved by the solver optimization CPLEX , subsequently the PQIM was solved through Chu-Beasley genetic algorithm implemented in Matrix Laboratory (MATLAB). For the B&B algorithm, was implemented a method for reducing the search space(EBCR) in order to reduce computational time . To validate the proposed mathematical model , was used a real test system with 20, 99 and 297 nodes, which is part of a project of public lighting of a popular residential subdivision in Ilha Solteira - SP , considering power in direct current

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:22:35Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2007-02-22Bitstream added on 2014-06-13T19:28:07Z : No. of bitstreams: 1 brandini_paf_me_ilha.pdf: 783492 bytes, checksum: 29c24827d8afbf98149706f7bc685a4e (MD5) / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / O Problema de Alocação Ótima de Bancos de Capacitores em sistema de distribuição radial consiste em determinar os tipos, tamanhos, localizações e esquema de controle dos bancos alocados nos alimentadores primários dos sistemas de distribuição. Para a solução deste problema são consideradas restrições de tensão e tamanho de bancos de capacitores alocados nas barras do sistema de modo a se minimizar as perdas de potência e energia, ao longo de um período de planejamento considerado, e manter o perfil de tensão das barras do sistema dentro da faixa adequada, exigida pela legislação do setor elétrico nacional. Por se tratar de um problema de difícil solução, uma vez que ele é tratado como sendo um problema de programação não-linear inteiro misto, e por apresentar explosão combinatorial à medida que a dimensão do problema cresce, propõe-se, neste trabalho, a utilização da metaheurística Particle Swarm como método de solução para o problema analisado. Além disso, é realizada uma análise da influência dos parâmetros e da topologia de vizinhança do algoritmo Particle Swarm sobre o processo de convergência do problema estudado para soluções de boa qualidade. Um algoritmo híbrido, composto pelo algoritmo Particle Swarm e pelo operador de mutação, que é freqüentemente usado em algoritmos genéticos... / The Optimal Capacitor Placement Problem for radial distribution networks aims to determine capacitor types, locations and control scheme on primary distribution feeders. To the solution of this problem are considered voltage constraint and size constraint of placement capacitor on primary distribution network in a manner to minimize the power and energy losses along of period of planning considered and maintain the voltage profile of distribution network is inside of adequate range of according to the requirement of the national electrical sector legislation. The problem is of difficult solution, because the problem is formulated as a mixed integer nonlinear program, and presents combinatorial explosion when the dimension of the problem grow up. It proposes in this work to use the Particle Swarm meta-heuristic to solve the problem. Moreover, it is done an analysis of influence of the parameters and of the neighborhood topology of Particle Swarm algorithm over the convergence process to good solutions. A hybrid algorithm, composed for Particle Swarm algorithm and mutation process often used in genetic algorithm, is used to solve the problem above. Another important thing relative to this work is about the maintenance of profile voltage inside adequate range voltage although it is considered a high peak load level, being... (Complete abstract click electronic access below)

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:22:35Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2007-07-06Bitstream added on 2014-06-13T19:48:57Z : No. of bitstreams: 1 campitelli_em_me_ilha.pdf: 1263646 bytes, checksum: 8c37b7f4ddd0230d76c35d0ab31e2adf (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Devido a alta competitividade do mercado de energia junto com a redução dos custos de novas tecnologias que disponibilizam no mercado geradores de energia elétrica de diferentes modelos de variadas capacidades, a custos competitivos, atualmente há uma tendência de utilização de novas fontes para geração de energia elétrica. Neste sentido, de acordo com análises técnicas e econômicas, a inserção de tais geradores pode ser adequada não somente ao longo de redes de transmissão, mas também nas redes de média e baixa tensão. No entanto, estes geradores distribuídos (GDs) podem fazer com que partes do alimentador percam radialidade. Isto possui influência direta na coordenação e ajustes dos dispositivos de proteção instalados ao longo do alimentador, já que a alocação de GD na rede de distribuição acarreta em alterações no perfil de tensão, nos níveis de curto-circuito, estabilidade do sistema, e pode resultar em ilhamento de algumas áreas da rede na ocorrência de falta. Neste trabalho é proposto e implementado um algoritmo computacional que permite a realização de projetos para alocar de forma integrada e otimizada geradores distribuídos e dispositivos de proteção em alimentadores aéreos de distribuição. No desenvolvimento do algoritmo considera-se de forma totalmente integrada os aspectos técnicos e econômicos da alocação, realocação, especificação e coordenação dos dispositivos de proteção em redes aéreas de distribuição com GDs. Para avaliação da eficiência do sistema computacional desenvolvido, são apresentados resultados de testes efetuados em dois alimentadores reais de distribuição, sendo um de 134 e outro de 660 barras. / Currently, there is a tendency for using new generation sources of electric power due to the high competitiveness of the electric power market along with costs reduction of new technologies that make available electric power generators of different types and capabilities. Thus, according to technical and economical analyses, the insertion of such generators can be suitable on not only transmission networks, but also on medium- and low-voltage networks. Nevertheless, these distributed generators (DGs) can make sections of an originally radial feeder turn into loops. It directly affects the coordination and adjustments of protective devices placed on the feeder, because the DG placement changes the voltage profile, the short-circuit currents, the system stability, and can result on islanding of some areas of the faulted network. A computational algorithm that allows the design of projects for placement, in an integrated and optimized way, of distributed generators and protective devices on overhead distribution feeders is presented and implemented in this research project. Technical and economical aspects of placement, replacement, specification and coordination of protective devices on distribution feeders presenting DGs are simultaneously considered for developing the algorithm. In order to analyze the efficiency of the developed computational system, the results for performed tests for two real-life distribution feeders, one 134-node and another 660-node, are presented.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:22:35Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2006-01-13Bitstream added on 2014-06-13T19:48:58Z : No. of bitstreams: 1 nagashima_r_me_ilha.pdf: 670170 bytes, checksum: b680cfae5d9755dac4d8f5ad5aa087cc (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Este trabalho apresenta a implementação de uma Rede Neural de Base Radial (RNBR) utilizando tecnologia 0.8æm BiCMOS da ÁustriaMicroSystems (AMS) e seu respectivo treinamento utilizando a Computação Evolucionária (CE). O Algoritmo Genético (AG) foi o algoritmo de treinamento utilizado, pois é de simples operação, fácil implementação, eficaz na busca da região onde, provavelmente, encontra-se o mínimo global e é aplicável em situações onde não se conhece o modelo matemático ou este é impreciso. A finalidade deste trabalho é mostrar a capacidade de se fazer o treinamento de uma rede neural em um hardware, utilizando a Computação Evolucionária. Para demonstrar a viabilidade desta rede foram implementadas duas aplicações: a conversão de um sinal triangular em um sinal senoidal e a linearização de um oscilador controlado por tensão. Os resultados experimentais obtidos mostram a viabilidade deste treinamento. / This work describes the implementation of Radial Basis Neural Netwoks (RBNN) in 0.8æm BiCMOS technology of AustriaMicroSystems (AMS) and it is training using the Evolutionary Computation. The Genetic Algoritmic (AG) was the training algorithmic choice due its simple operation, easy implementation and efficient way to find the minimum global point. Also it can be applied when the mathematical model was not well formulated or inaccurate. The aim of this work is show the capacity of training the neural network implemented in hardware using the Evolutionary Computation. For show the feasibility of this neural network two application were implemented: the triangular sinusoidal signal conversion and the voltage controlled oscillator linearization. The experimental results show the feasibility of this training.

Orientador: Nobuo Oki / Banca: Jozue Vieira Filho / Banca: Marcelo Arturo Jara Perez / Resumo: Este trabalho apresenta a implementação de uma Rede Neural de Base Radial (RNBR) utilizando tecnologia 0.8æm BiCMOS da ÁustriaMicroSystems (AMS) e seu respectivo treinamento utilizando a Computação Evolucionária (CE). O Algoritmo Genético (AG) foi o algoritmo de treinamento utilizado, pois é de simples operação, fácil implementação, eficaz na busca da região onde, provavelmente, encontra-se o mínimo global e é aplicável em situações onde não se conhece o modelo matemático ou este é impreciso. A finalidade deste trabalho é mostrar a capacidade de se fazer o treinamento de uma rede neural em um hardware, utilizando a Computação Evolucionária. Para demonstrar a viabilidade desta rede foram implementadas duas aplicações: a conversão de um sinal triangular em um sinal senoidal e a linearização de um oscilador controlado por tensão. Os resultados experimentais obtidos mostram a viabilidade deste treinamento. / Abstract: This work describes the implementation of Radial Basis Neural Netwoks (RBNN) in 0.8æm BiCMOS technology of AustriaMicroSystems (AMS) and it is training using the Evolutionary Computation. The Genetic Algoritmic (AG) was the training algorithmic choice due its simple operation, easy implementation and efficient way to find the minimum global point. Also it can be applied when the mathematical model was not well formulated or inaccurate. The aim of this work is show the capacity of training the neural network implemented in hardware using the Evolutionary Computation. For show the feasibility of this neural network two application were implemented: the triangular sinusoidal signal conversion and the voltage controlled oscillator linearization. The experimental results show the feasibility of this training. / Mestre

Orientador: Edson Luiz França Senne / Coorientador: Messias Borges Silva / Banca: Marcos Antonio Pereira / Banca: Fernando Augusto Silva Marins / Banca: Antonio Augusto Chaves / Banca: Fabrício Maciel Gomes / Resumo: A configuração de parâmetros de algoritmos, em especial, das meta-heurísticas, nem sempre é trivial e, frequentemente, é realizada ad hoc de acordo com o problema sob análise. A fim de resolver o problema de sintonização de meta-heurísticas, a presente pesquisa propõe uma metodologia que combina o uso de técnicas estatísticas robustas (ex.: Planejamento de Experimentos) e métodos eficientes de Inteligência Artificial (ex.: Algoritmos de Corrida). A ideia central desta metodologia é um método heurístico, denominado Algoritmo de Corrida Orientada por Heurística (HORA), capaz de explorar o espaço de busca para perseguir diferentes alternativas na vizinhança de uma configuração de parâmetros promissora e encontrar sistematicamente boas configurações candidatas para diferentes algoritmos. Em síntese, o método HORA concentra as buscas sobre configurações candidatas promissoras, criadas dinamicamente em um processo iterativo, e utiliza uma técnica estatística robusta para avaliar as diferentes alternativas e descartar aquelas de qualidade inferior, assim que reunir evidências estatísticas suficientes contra elas. A partir dos resultados de diversos estudos computacionais, em que diferentes meta-heurísticas foram aplicadas sobre dois problemas clássicos de otimização combinatória, apresentam-se evidências estatísticas que as sintonizações obtidas pelo HORA são competitivas em relação ao método de Corrida e seu tempo no processo de sintonização é amplamente vantajoso. Em um estudo com... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The fine-tuning of the algorithms parameters, specially, of the meta-heuristics, it is not always trivial and often is performed by ad hoc methods according to the problem under analysis. In order to solve the problem of tuning metaheuristics, this research proposes a methodology combining statistical robust techniques (e.g.: Design of Experiments) and efficient methods from Artificial Intelligence (e.g.: Racing Algorithms). The key idea of this methodology is a heuristic method, called Heuristic Oriented Racing Algorithm (HORA), which explores the search space looking for alternatives near of a promising candidate and consistently finds good candidates configuration for different algorithms. Briefly, HORA focuses its searches over the promising candidates configuration, dynamically created in an iterative process, and employs a robust statistical method to evaluate and discarding them, as soon as gather enough statistical evidence against them. The results of several studies, where different metaheuristics were applied to solve two classical combinatorial optimization problems, present statistical evidences that the settings obtained by HORA are competitive to the Racing Algorithms and its time in the fine-tuning process is widely advantageous. In a complementary study, an already well setting algorithm from the literature was tuned by means of the proposed methodology and the new settings were compared with the literature. The results show that the fine-tuning from HORA can... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor

Orientador: José Roberto Sanches Mantovani / Banca: Antonio Padilha Feltrin / Banca: José Carlos de Melo Vieira Júnior / Resumo: Devido a alta competitividade do mercado de energia junto com a redução dos custos de novas tecnologias que disponibilizam no mercado geradores de energia elétrica de diferentes modelos de variadas capacidades, a custos competitivos, atualmente há uma tendência de utilização de novas fontes para geração de energia elétrica. Neste sentido, de acordo com análises técnicas e econômicas, a inserção de tais geradores pode ser adequada não somente ao longo de redes de transmissão, mas também nas redes de média e baixa tensão. No entanto, estes geradores distribuídos (GDs) podem fazer com que partes do alimentador percam radialidade. Isto possui influência direta na coordenação e ajustes dos dispositivos de proteção instalados ao longo do alimentador, já que a alocação de GD na rede de distribuição acarreta em alterações no perfil de tensão, nos níveis de curto-circuito, estabilidade do sistema, e pode resultar em ilhamento de algumas áreas da rede na ocorrência de falta. Neste trabalho é proposto e implementado um algoritmo computacional que permite a realização de projetos para alocar de forma integrada e otimizada geradores distribuídos e dispositivos de proteção em alimentadores aéreos de distribuição. No desenvolvimento do algoritmo considera-se de forma totalmente integrada os aspectos técnicos e econômicos da alocação, realocação, especificação e coordenação dos dispositivos de proteção em redes aéreas de distribuição com GDs. Para avaliação da eficiência do sistema computacional desenvolvido, são apresentados resultados de testes efetuados em dois alimentadores reais de distribuição, sendo um de 134 e outro de 660 barras. / Abstract: Currently, there is a tendency for using new generation sources of electric power due to the high competitiveness of the electric power market along with costs reduction of new technologies that make available electric power generators of different types and capabilities. Thus, according to technical and economical analyses, the insertion of such generators can be suitable on not only transmission networks, but also on medium- and low-voltage networks. Nevertheless, these distributed generators (DGs) can make sections of an originally radial feeder turn into loops. It directly affects the coordination and adjustments of protective devices placed on the feeder, because the DG placement changes the voltage profile, the short-circuit currents, the system stability, and can result on islanding of some areas of the faulted network. A computational algorithm that allows the design of projects for placement, in an integrated and optimized way, of distributed generators and protective devices on overhead distribution feeders is presented and implemented in this research project. Technical and economical aspects of placement, replacement, specification and coordination of protective devices on distribution feeders presenting DGs are simultaneously considered for developing the algorithm. In order to analyze the efficiency of the developed computational system, the results for performed tests for two real-life distribution feeders, one 134-node and another 660-node, are presented. / Mestre

Orientador: Dionízio Paschoareli Júnior / Banca: José Roberto Sanches Mantovani / Banca: Rubén Augusto Romero Lázaro / Banca: Carlos Alberto Castro Junior / Banca: Sérgio Luis Haffner / Resumo: Neste trabalho apresenta-se uma proposta para alocação de fontes renováveis em microrredes de energia elétrica para sistemas autônomos em corrente contínua através de um modelo matemático escrito como um problema quadrático inteiro misto (PQIM). O propósito do modelo matemático é minimizar os investimentos na instalação das fontes renováveis de energia e os custos relacionados com as perdas elétricas, atendendo as restrições de demandas de potências do sistema, limite da queda de tensão, capacidade de corrente dos condutores, máxima potência gerada pelo tipo de fonte renovável de energia alocada, capacidade máxima do número de fontes renováveis de energia a serem alocados em cada nó do sistema em estudo. Para resolver o problema foram utilizadas duas técnicas de solução. Primeiramente, foi usado o algoritmo de Branch and Bound (B&B) com a implementação do problema através da linguagem de modelagem algébrico (AMPL) e solucionado através do solver de otimização CPLEX, posteriormente o PQIM foi resolvido através do algoritmo genético Chu-Beasley implementado no MATrix LABoratory (MATLAB). Para o algoritmo de B&B implementou-se um método de redução do espaço de busca (EBCR), a fim de diminuir o tempo computacional. Para a validação do modelo matemático proposto, utilizou-se sistemas testes reais de 20, 99 e 297 nós, os quais são parte de um projeto de iluminação pública de um loteamento de residências populares do município de Ilha Solteira - SP, considerando alimentação em corrente contínua / Abstract: This study mainly presents a proposal for allocation of renewable energy sources in a microgrid for autonomous electric systems that uses direct current through a mathematical model written as a mixed integer quadratic problem ( PQIM ). The purpose of the mathematical model is to minimize the investment at the renewable energy installation and the costs related to electrical losses, attending the restrictions of system powers demands, the voltage drop limit, the current capacity of conductors, the maximum power generated by type of renewable energy allocated, the maximum capacity of the number of renewable energy sources to be allocated on each node of the system under study. To solve the problem two solution techniques were used. First, was used the Branch and Bound algorithm (B&B) with the implementation of the problem through the language of algebraic modeling (AMPL) and solved by the solver optimization CPLEX , subsequently the PQIM was solved through Chu-Beasley genetic algorithm implemented in Matrix Laboratory (MATLAB). For the B&B algorithm, was implemented a method for reducing the search space(EBCR) in order to reduce computational time . To validate the proposed mathematical model , was used a real test system with 20, 99 and 297 nodes, which is part of a project of public lighting of a popular residential subdivision in Ilha Solteira - SP , considering power in direct current / Doutor

Orientador: Messias Borges Silva / Coorientador: Fernando Augusto Silva Marins / Banca: José Roberto Dale Luche / Banca: Aneirson Francisco da Silva / Banca: Antônio Augusto Chaves / Banca: Adriano Francisco Siqueira / Resumo: Empresas não medem esforços para aperfeiçoar seus processos e produtos de acordo com diferentes critérios para satisfazer as exigências e necessidades dos clientes em busca de um padrão de competitividade superior ao de suas concorrentes. Neste cenário é muito comum a necessidade de se estabelecer condições que resultem na melhoria de mais de um critério de forma simultânea. Neste trabalho foi realizada uma avaliação da utilização de quatro métodos que utilizam as Meta-heurísticas Recozimento Simulado, Algoritmo Genético, Recozimento Simulado combinado com o método Nelder Mead Simplex e algoritmo genético combinado com o método Nelde-Mead simplex para o estabelecimento de melhoria das condições de processos com múltiplas respostas. Para a avaliação dos métodos propostos foram utilizados problemas-teste criteriosamente selecionados na literatura de forma a serem analisados casos com diferente número de variáveis, número de respostas e tipos de resposta. A aglutinação das respostas foi realizada por quatro métodos diferentes: Desirability, Desvio Médio Percentual, Programação por Compromisso e Programação por Compromisso normalizada pela distância euclidiana. A avaliação dos métodos foi realizada por meio de comparação entre os resultados obtidos na utilização de um mesmo método de aglutinação, determinando assim a eficiência do método de busca. Os resultados obtidos na avaliação dos métodos sugerem a aplicação do método do algoritmo genético quando se pretende estabelecer parâmetros que resultem na melhoria de processos com múltiplas respostas, em particular quando essas respostas são modeladas por equações com termos cúbicos, independentemente do número de termos que possam conter, do tipo de respostas e do número de variáveis / Abstract: Companies go to great lengths to improve its processes and products according to different criteria to meet the demands and needs of customers looking for a higher standard of competitiveness to that of their competitors. This scenario is very common the need to establish conditions that result in the improvement of more than one criterion simultaneously. This work was carried out an evaluation of the use of four methods that use Metaheuristics Simulated Annealing, Genetic Algorithms, Simulated Annealing combined with the Nelder Mead Simplex method and genetic algorithm combined with Nelde Mead simplex method for the improvement of establishing the conditions of processes with multiple answers. For the evaluation of the proposed test methods were used in the literature problems carefully selected in order to be analyzed cases with different numbers of variables, response numbers and types of responses. In this research we used the average percentage deviation function as a way to bring together the answers. The agglutination of the answers was performed by four different methods: Desirability, Average Percentage Deviation, Compromise Programming and Compromise Programming normalized by Euclidean distance. The evaluation method was performed by comparison between the results obtained in using the same bonding method, thereby determining the efficiency of the search method. The results obtained in the evaluation of the methods suggest the application of the genetic algorithm method when you want to set parameters that result in the improvement of processes with multiple answers, particularly when these responses are modeled by equations with cubic terms, regardless of the number of terms that can contain the type of responses and the number of variables / Doutor