Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2018. / Submitted by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2018-08-06T19:16:26Z No. of bitstreams: 1 2018_AnaCarolinadeOliveiraChristofaro.pdf: 10449817 bytes, checksum: 280d0c739d774b1f552b008e91ae6ee3 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2018-08-08T19:57:41Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2018_AnaCarolinadeOliveiraChristofaro.pdf: 10449817 bytes, checksum: 280d0c739d774b1f552b008e91ae6ee3 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-08T19:57:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2018_AnaCarolinadeOliveiraChristofaro.pdf: 10449817 bytes, checksum: 280d0c739d774b1f552b008e91ae6ee3 (MD5) Previous issue date: 2018-08-06 / O conceito de redes definidas por software introduz uma solução que, por meio de uma arquitetura logicamente centralizada, apresenta potencial para aperfeiçoar o uso de recursos de rede. O crescente interesse na indústria vem levantando questões associadas, por exemplo, ao impacto do posicionamento de um ou mais controladores no desempenho da rede. Dentro deste contexto, este trabalho avalia o posicionamento do controlador a partir de medidas de desempenho individuais como latência, balanceamento de carga e taxa de transmissão. Considerando que o posicionamento de um conjunto de controladores dentro de uma dada topologia, de forma a satisfazer certas medidas de desempenho, constitui-se em um problema de otimização multiobjetivo, este trabalho também apresenta um estudo comparativo sobre a utilização das metaheurísticas Pareto Simulated Annealing (PSA) e Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) como uma alternativa para prover uma boa relação entre precisão e tempo de processamento, resultando em menor utilização de recursos computacionais, com vantagem para o NSGA-II em termos de convergência e grau de exploração do espaço de busca. Tais características tornam viável a solução de problemas reais de posicionamento de controladores em redes SDN. / Software defined networking introduces a solution that, through a logically centralized architecture, has potential to improve the use of network resources. The growing interest of the industry has raised issues associated, for example, with the impact of one or more controllers’ position on network performance. In this context, this work presents an evaluation of the controller positioning from individual performance measures such as latency, load balancing and transmission rate. Considering that the positioning of a set of controllers within a given topology, in order to satisfy certain performance measures, constitutes a multiobjective optimization problem, this work also presents a solution based on Pareto Simulated Annealing (PSA) and Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) metaheuristics for the SDN controllers positioning problem, including a comparative analysis between PSA and NSGA-II, with different network performance measures. The results yield good results for both techniques, in terms of accuracy and processing time, resulting in a lower utilization of computational resources, with an advantage to NSGA-II algorithm in terms of convergence and exploration degree of the search space. Such features make feasible the solution of real controller positioning problems in SDN networks.

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2010. / Submitted by Jaqueline Ferreira de Souza (jaquefs.braz@gmail.com) on 2011-06-06T21:31:08Z No. of bitstreams: 1 2010_SimoneCintraChagas.pdf: 3252466 bytes, checksum: 18d386caef9473a70d2203543a0c9670 (MD5) / Approved for entry into archive by Jaqueline Ferreira de Souza(jaquefs.braz@gmail.com) on 2011-06-06T21:31:30Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2010_SimoneCintraChagas.pdf: 3252466 bytes, checksum: 18d386caef9473a70d2203543a0c9670 (MD5) / Made available in DSpace on 2011-06-06T21:31:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2010_SimoneCintraChagas.pdf: 3252466 bytes, checksum: 18d386caef9473a70d2203543a0c9670 (MD5) / O problema de Roteamento e Alocação de Comprimentos de Onda em redes WDM consiste em encontrar uma rota entre um nó origem e um nó destino e alocar comprimentos de onda livres e contínuos nesta rota. A maioria dos algoritmos de Roteamento e Alocação de Comprimentos de Onda propostos na literatura obedecem a restrição de continuidade. Essa restrição pode ser eliminada com a utilização de conversores de comprimentos de onda (CCO-Conversores de Comprimentos de Onda). No entanto, esses equipamentos ainda são considerados muito caros e sua implementação não é trivial. A principal contribuição deste trabalho é propor um Algoritmo de Roteamento e Alocação de Comprimentos de Onda Distribuído que possua desempenho equiparável aos RWAs centralizados propostos na literatura. A segunda contribuição deste trabalho é propor um mecanismo de posicionamento de conversores de comprimentos de onda. Com base nas simulações e análises realizadas pode ser comprovado que o novo algoritmo de Roteamento e Alocação de Comprimentos de Onda distribuído proposto possui desempenho equiparável a outros algoritmos com custo computacional superior. No algoritmo proposto, as requisições são atendidas sob-demanda e o custo computacional do mesmo consiste no custo das mensagens geradas pelo algoritmo de inundação. Esta técnica é utilizada para descoberta das rotas. O mecanismo de Roteamento e Alocação de Comprimentos foi analisado em conjunto com a heurística de posicionamento de conversores distribuído. Os resultados mostram que a utilização de conversores no novo algoritmo de Roteamento e Alocação de Comprimentos de Onda Distribuído proposto melhora consideravelmente o desempenho. _________________________________________________________________________________ ABSTRACT / The Routing and Wavelength Assignment (RWA) problem asks to find a path from a source node to a destination node obeying the continuity restriction. The continuity restriction asks to find a free and continuos wavelength throughout the path. The continuity restriction is usually considered when solving the RWA problem. Although such restriction can be eliminating by the addition of wavelength converters (WC), their cost is usually a limiting factor. The main contribution of this work is to propose an RWA solution having the following properties: distributed, having similar performance of a centralized approach, reduced complexity. The second main contribution of this work is to propose an scheme to define the best location to place the wavelength converters in the case where the number of WC is less than the number of nodes. The simulation results have shown that the proposes schemes have a performance similar to other more complex strategies even when no WCs are employed. When the proposed RWA is used in conjunction with the WC placement scheme, the performance improves considerably.

Made available in DSpace on 2014-06-12T16:00:06Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo5998_1.pdf: 1180748 bytes, checksum: e5d0a95fe8d45bdddd6975b365971603 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2007 / Este trabalho propõe uma metodologia para a otimização global de redes neurais MLP. O objetivo é a otimização simultânea de arquiteturas e pesos sinápticos de redes MLP, na tentativa de proporcionar um bom desempenho de classificação para qualquer conjunto de dados. A otimização simultânea de arquiteturas e pesos de redes neurais é uma abordagem interessante para a obtenção de redes eficientes com maior poder de generalização, pois cria um compromisso entre baixa complexidade estrutural do modelo e baixos índices de erro de treinamento. Tal aplicação já foi bastante investigada com a utilização de métodos de busca metaheurística tais como algoritmos genéticos, recozimento simulado, busca tabu e combinações dos mesmos. Outra técnica de busca meta-heurística menos investigada neste contexto é a otimização por enxame de partículas (PSO) que vem recebendo cada vez mais atenção da comunidade científica devido aos bons resultados obtidos ao lidar com problemas de otimização numérica contínua. A metodologia desenvolvida neste trabalho consiste na aplicação de dois algoritmos PSOs, um para a otimização de arquiteturas e outro para o ajuste dos pesos sinápticos de cada arquitetura gerada pelo primeiro PSO. Estes dois processos são intercalados por um número específico de iterações. Este trabalho apresenta resultados da aplicação da metodologia proposta em três conhecidas bases de dados de problemas de classificação de padrões de domínio médico. Nos problemas mais difíceis de classificar, a metodologia apresentada obteve resultados satisfatórios e gerou redes com baixo erro de generalização e baixa complexidade. Tais resultados são relevantes para mostrar que a técnica meta-heurística de otimização por enxames de partículas é uma opção efetiva para o ajuste de pesos e arquiteturas de redes neurais MLP

Esta dissertação apresenta uma metodologia de otimização do fluxo de potência em sistemas elétricos de subtransmissão utilizando duas técnicas da Computação Evolutiva, os Algoritmos Genéticos e as Estratégias Evolutivas. A metodologia decompõe o problema em duas partes e o trata seqüencialmente. A primeira parte procede com a otimização do fluxo de potência ativa e a segunda com a otimização do fluxo de potência reativa. São apresentadas as características e estruturas básicas dos Algoritmos Genéticos e das Estratégias Evolutivas. A técnica dos Algoritmos Genéticos é implementada no modelo de otimização do fluxo de potência ativa e a técnica das Estratégias Evolutivas no modelo de otimização do fluxo de potência reativa. As variáveis de controle dos modelos desenvolvidos são, respectivamente, os estados dos dispositivos de seccionamento e os níveis de tensão dos barramentos dos pontos de fronteira, associadas ao sistema analisado. Analisam-se os sistemas elétricos de subtransmissão que contêm múltiplos pontos de fronteira (conexão) com a Rede Básica e diversas possibilidades de configuração operativa. A metodologia proposta é aplicada a um sistema elétrico de subtransmissão real a fim de minimizar o custo dos encargos de uso dos sistemas de transmissão. Os resultados obtidos mostram a eficácia dos algoritmos desenvolvidos na busca das soluções desejadas. / This dissertation presents a power flow optimization methodology on subtransmission electric systems using two techniques of Evolutionary Computation, namely the Genetic Algorithms and the Evolution Strategies. The methodology splits the problem into two parts and treats it separately. On the first step it proceeds to optimize the active power flow and on the second step to optimize the reactive power flow. Characteristics and basic structures of the Genetic Algorithms and the Evolution Strategies are shown. The Genetic Algorithms technique is implemented on the active power flow optimization model and the Evolution Strategies technique on the reactive power flow optimization model. The control variables of developed models are, respectively, the switch states and the border point bar voltage levels, associated to the analyzed system. The subtransmission electric systems that have multiple border (connection) points to the Basic Network and many operative configuration possibilities are analyzed. The proposed methodology is applied to a real subtransmission electric system in order to minimizes the transmission system use duty costs. The obtained results show the efficacy of the developed algorithms in the search of desired solutions.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2008. / Submitted by Kelly Marques (pereira.kelly@gmail.com) on 2009-10-30T19:36:09Z No. of bitstreams: 1 2008_AlexandrePiqueira.pdf: 1919215 bytes, checksum: 870260cb82b8eb38fe69b000d99be69f (MD5) / Approved for entry into archive by Tania Milca Carvalho Malheiros(tania@bce.unb.br) on 2009-11-10T11:11:51Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2008_AlexandrePiqueira.pdf: 1919215 bytes, checksum: 870260cb82b8eb38fe69b000d99be69f (MD5) / Made available in DSpace on 2009-11-10T11:11:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2008_AlexandrePiqueira.pdf: 1919215 bytes, checksum: 870260cb82b8eb38fe69b000d99be69f (MD5) Previous issue date: 2008-10-30 / Redes de transmissão ópticas, de última geração, como a ASON – Automatic Switched Optical Network, proporcionam facilidades de operação, robustez às redes e novos desafios para os projetistas. Projetar redes ópticas de transmissão de dados, capazes de suportar múltiplas falhas com o menor custo possível e utilizando métodos de proteção aplicados em uma topologia em malha, é uma tarefa complexa que requer auxílio computacional. Esta complexidade resulta da análise obrigatória de cada uma das centenas, ou até milhares, de rotas possíveis para se levar demandas de tráfego de cada par “origemdestino”, visando encontrar a melhor distribuição, reduzindo a quantidade de banda a ser provisionada para fins de recuperação de falhas. O modelo de distribuição de tráfego proposto foi baseado em um híbrido entre proteção de caminho, 1:1 ou 1+1, e recuperação de falha através de reroteamento. Conhecido como PRC – Proteção e Restauração Combinadas, quando há uma combinação de falhas que interrompa o tráfego, a restauração de Caminho é acionada para aprovisionar automaticamente uma nova rota entre os nós de origem e de destino. Os resultados das simulações indicam que, para se alcançar valores máximos de recuperação contra duplas falhas, a conectividade entre os nós da rede é o mais importante. Em redes de topologias aleatórias com grau de conectividade médio pouco abaixo de 3, a proteção de caminho apresentou baixa imunidade à dupla falha de enlaces, em torno de 68% a 72%, e baixa reserva de banda, enquanto que a Proteção e Restauração Combinadas apresentam 90-97% de imunidade e reserva de banda cerca de 47% maior que o encontrado anteriormente. Para reduzir a quantidade de banda reservada para recuperação após dupla falha de enlaces, criamos o modelo PRC-RE, Proteção e Restauração Combinadas – Reuso de Enlace, e alcançamos a mesma imunidade do PRC, porém, com reserva de banda entre 16% e 25% maior que a alcançada pela proteção de caminho. _________________________________________________________________________________________ ABSTRACT / The latest generation optical transmission networks, such as ASON - Automatic Switched Optical Network, provide facilities for operation, robustness to networks and new challenges for designers. Designing optical networks for data transmission, capable of supporting multiple failures with minimal cost using methods of protection applied in a mesh topology, is a complex task that requires computer aid. This complexity result from mandatory review of each hundreds or even thousands, of possible routes to take traffic demands of each pair "origin-destination", aimed at finding the best distribution, reducing the amount of bandwidth to be provisioned for failures recover. The traffic distribution model proposed was based on a hybrid between path protection, 1:1 and 1 +1, and failure recovery through rerouting. In PRC - Protection and Restoration Combined, when there is a combination of failures that disrupts traffic, the path restoration process is automatically triggered to supply a new route between the nodes of origin and destination. Simulations results indicate that to achieve maximum recovery from double failures, the connectivity between the nodes of the network is the most important. In Random networks topologies with a degree of connectivity average just under 3, the path protection had low immunity to the double failures of links, around 68% to 72%, and low bandwidth allocation, while the Protection and Restoration Combined have 90-97% of immunity and bandwidth allocation about 47% higher than the previously found. To reduce the amount of bandwidth reserved for recovery after links double failures, created the model PRC-RE, Proteção e Restauração Combinadas – Reuso de Enlace, and achieve the same immunity of the PRC, however, with reservation of bandwidth between 16% and 25 % higher than that achieved by path protection.

Made available in DSpace on 2014-06-12T15:53:49Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo6171_1.pdf: 2423042 bytes, checksum: 949507b002f02df43a3c9f1955b129d9 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2007 / Esta tese propõe um novo método híbrido que utiliza simulated annealing e o algoritmo de treinamento padrão de retro-propagação dos erros para otimizar redes MLP (Multi Layer Perceptron) aplicadas ao problema de previsão de séries temporais. Este método, denominado aqui de ANNSATS (Artificial Neural Networks and Simulated Annealing for Time Series Forecasting), começa a partir de uma topologia inicial completamente conectada e com um número pré-definido de neurônios e pesos. O sistema híbrido proposto executa ciclos compostos por uma etapa de otimização de topologia de redes neurais seguida por outra etapa de otimização de pesos. Estes ciclos continuam até que são encontrados uma topologia otimizada de rede neural e um ajuste otimizado para os pesos das conexões. Em cada ciclo, primeiramente é criada uma nova rede neural MLP candidata, que é potencialmente mais adequada para resolver o problema específico de previsão. A nova rede é criada habilitando e desabilitando neurônios de entrada e escondidos. Em seguida, os pesos desta nova topologia são ajustados utilizando o algoritmo padrão de retro-propagação dos erros, empregando um número pré-especificado e pequeno de épocas. Após este ajuste, a rede neural candidata é avaliada de acordo com uma função objetivo. Esta função objetivo é proporcional ao número de neurônios correntemente ativos na topologia e ao erro de modelagem para a série temporal. Dependendo do valor calculado para a função objetivo e dos parâmetros correntes do simulated annealing, a topologia candidata pode ser aceita ou rejeitada. Se esta for aceita, então a mesma é utilizada como base para a geração de uma nova rede neural candidata. Se a topologia candidata não for aceita, então a última topologia válida é utilizada para começar um novo ciclo. Resultados experimentais com uma série simulada (série de Hénon) e com outras oito séries de fenômenos reais mostraram que o novo método é capaz de produzir redes MLP com os retardos esperados e com o número de neurônios escondidos suficientes para obter previsões, em média, melhores do que as calculadas por redes MLP treinadas pelo algoritmo padrão de retro-propagação e melhor do que outros resultados disponíveis na literatura relacionada

Esta dissertação apresenta uma metodologia de otimização do fluxo de potência em sistemas elétricos de subtransmissão utilizando duas técnicas da Computação Evolutiva, os Algoritmos Genéticos e as Estratégias Evolutivas. A metodologia decompõe o problema em duas partes e o trata seqüencialmente. A primeira parte procede com a otimização do fluxo de potência ativa e a segunda com a otimização do fluxo de potência reativa. São apresentadas as características e estruturas básicas dos Algoritmos Genéticos e das Estratégias Evolutivas. A técnica dos Algoritmos Genéticos é implementada no modelo de otimização do fluxo de potência ativa e a técnica das Estratégias Evolutivas no modelo de otimização do fluxo de potência reativa. As variáveis de controle dos modelos desenvolvidos são, respectivamente, os estados dos dispositivos de seccionamento e os níveis de tensão dos barramentos dos pontos de fronteira, associadas ao sistema analisado. Analisam-se os sistemas elétricos de subtransmissão que contêm múltiplos pontos de fronteira (conexão) com a Rede Básica e diversas possibilidades de configuração operativa. A metodologia proposta é aplicada a um sistema elétrico de subtransmissão real a fim de minimizar o custo dos encargos de uso dos sistemas de transmissão. Os resultados obtidos mostram a eficácia dos algoritmos desenvolvidos na busca das soluções desejadas. / This dissertation presents a power flow optimization methodology on subtransmission electric systems using two techniques of Evolutionary Computation, namely the Genetic Algorithms and the Evolution Strategies. The methodology splits the problem into two parts and treats it separately. On the first step it proceeds to optimize the active power flow and on the second step to optimize the reactive power flow. Characteristics and basic structures of the Genetic Algorithms and the Evolution Strategies are shown. The Genetic Algorithms technique is implemented on the active power flow optimization model and the Evolution Strategies technique on the reactive power flow optimization model. The control variables of developed models are, respectively, the switch states and the border point bar voltage levels, associated to the analyzed system. The subtransmission electric systems that have multiple border (connection) points to the Basic Network and many operative configuration possibilities are analyzed. The proposed methodology is applied to a real subtransmission electric system in order to minimizes the transmission system use duty costs. The obtained results show the efficacy of the developed algorithms in the search of desired solutions.

Esta dissertação trata do problema do projeto de redes de transporte público por ônibus, que consiste em estabelecer as linhas de ônibus a serem operadas e seus respectivos trajetos e frequências. Busca-se determinar uma rede de tal forma a minimizar custos de operadores e usuários, constituindo um problema multiobjetivo. O custo dos operadores é representado tanto pela frota como pela quilometragem total necessária para atender às frequências exigidas; já o custo dos usuários é representado pela soma dos tempos de espera, tempos de viagem dentro do veículo e eventuais penalidades de transferência. Dado tratar-se de um problema multiobjetivo, de natureza combinatória e complexo, é proposto um método de solução baseado na metaheurística Algoritmo Genético. O mesmo baseia-se na construção inicial de um banco de rotas viáveis, e cada solução proposta é formada selecionando-se um subconjunto de rotas deste banco para formar a rede. São aplicadas estratégias de busca por soluções viáveis nos operadores do Algoritmo Genético, devido à grande proporção de indivíduos inviáveis. O modelo é avaliado através de uma instância de teste da literatura e os resultados são comparados com os já obtidos em trabalhos anteriores. A melhor solução encontrada através do método descrito deste trabalho é superior às já reportadas na literatura. Uma análise de sensibilidade foi realizada para avaliar a influência de parâmetros de entrada do modelo na qualidade das soluções. Um Sistema de Visualização foi desenvolvido para representar graficamente as linhas de ônibus e demais variáveis das soluções. Sugere-se, ao final do trabalho, um conjunto de pesquisas futuras associadas à melhoria do modelo. / This dissertation addresses the public transport network design problem, which comprises determining the bus routes, their associated itineraries and frequencies. The network is designed as to minimize operators and users costs, creating a multiobjective problem. Operators costs are represented by the total fleet and mileage necessary to address required frequencies while user costs are represented by the sum of waiting times, in-vehicle travel times and possible transfer penalties. Given the complexity of this combinatorial and multiobjective problem, a solution method, based on the genetic algorithm metaheuristic, is proposed. Initially a database of feasible routes is built, and each proposed solution is formed by selecting a subset of routes from the database to form the network. Feasibility search strategies are applied inside genetic algorithms operators to make up for the large number of unfeasible individuals. The model is evaluated with a small network and the results are compared with those obtained in previous studies. The best solution attained with the present method is superior to previously published results. A sensitivity analysis was conducted to evaluate the influence of different model input parameters on solution quality. A Visualization System was developed to graphically represent the solutions bus lines and other variables. A set of future research ideas, related to the model improvement, are presented at the end of this study.

Submitted by Rosana Moreira (rosanapsm@outlook.com) on 2018-07-12T17:46:01Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertaccao_Gerenciamento_Otimo_Sistema.pdf: 2488891 bytes, checksum: 5c3f20eef98317e8bf0c75086c2ae3c7 (MD5) / Approved for entry into archive by Luciclea Silva (luci@ufpa.br) on 2018-07-18T16:21:48Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertaccao_Gerenciamento_Otimo_Sistema.pdf: 2488891 bytes, checksum: 5c3f20eef98317e8bf0c75086c2ae3c7 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-18T16:21:48Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertaccao_Gerenciamento_Otimo_Sistema.pdf: 2488891 bytes, checksum: 5c3f20eef98317e8bf0c75086c2ae3c7 (MD5) Previous issue date: 2018-01-18 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Este trabalho propõe uma metodologia de gerenciamento de energia de uma rede em um campus universitário, que possui uma usina solar fotovoltaica e um sistema de armazenamento de energia, operando conectado à rede principal. O método tem como objetivo minimizar a compra de energia da rede externa aplicando a ferramenta de otimização Recozimento Simulado para determinar o perfil diário de carga e descarga do banco de baterias, considerando restrições técnicas e operacionais. Nas simulações foram consideradas a dinâmica da demanda e da disponibilidade de recurso solar, bem como da tarifa de energia ao longo do dia, aproveitando a energia armazenada em momentos de tarifa mais barata e maior disponibilidade de geração solar em momentos de pico, reduzindo assim o custo diário de operação. Os resultados evidenciaram a aplicabilidade da ferramenta de otimização, determinando pontos de operação do sistema de armazenamento que maximizaram o aproveitamento dos recursos disponíveis. / This work proposes a method of energy management of a university campus, with a photovoltaic solar generation source and a energy storage system, which are connected to the main grid. The developed method aims to minimize the purchase of energy from the external grid using the Simulated Annealing optimization method. It is considered in the simulations variable energy tariffs according to the period of the day applied by the local utility. The obtained results were satisfactory, since the applied management scheme managed to reduce energy consumption significantly throughout the day, taking advantage of the energy stored at cheaper tariff schedules and greater availability of solar generation at peak times, making a minimum daily cost while it reaches the constraints associated with the problem. The obtained results showed the applicability of the optimization method, through the determination of operating points of the battery bank that maximized the use of available resources

Esta dissertação trata do problema do projeto de redes de transporte público por ônibus, que consiste em estabelecer as linhas de ônibus a serem operadas e seus respectivos trajetos e frequências. Busca-se determinar uma rede de tal forma a minimizar custos de operadores e usuários, constituindo um problema multiobjetivo. O custo dos operadores é representado tanto pela frota como pela quilometragem total necessária para atender às frequências exigidas; já o custo dos usuários é representado pela soma dos tempos de espera, tempos de viagem dentro do veículo e eventuais penalidades de transferência. Dado tratar-se de um problema multiobjetivo, de natureza combinatória e complexo, é proposto um método de solução baseado na metaheurística Algoritmo Genético. O mesmo baseia-se na construção inicial de um banco de rotas viáveis, e cada solução proposta é formada selecionando-se um subconjunto de rotas deste banco para formar a rede. São aplicadas estratégias de busca por soluções viáveis nos operadores do Algoritmo Genético, devido à grande proporção de indivíduos inviáveis. O modelo é avaliado através de uma instância de teste da literatura e os resultados são comparados com os já obtidos em trabalhos anteriores. A melhor solução encontrada através do método descrito deste trabalho é superior às já reportadas na literatura. Uma análise de sensibilidade foi realizada para avaliar a influência de parâmetros de entrada do modelo na qualidade das soluções. Um Sistema de Visualização foi desenvolvido para representar graficamente as linhas de ônibus e demais variáveis das soluções. Sugere-se, ao final do trabalho, um conjunto de pesquisas futuras associadas à melhoria do modelo. / This dissertation addresses the public transport network design problem, which comprises determining the bus routes, their associated itineraries and frequencies. The network is designed as to minimize operators and users costs, creating a multiobjective problem. Operators costs are represented by the total fleet and mileage necessary to address required frequencies while user costs are represented by the sum of waiting times, in-vehicle travel times and possible transfer penalties. Given the complexity of this combinatorial and multiobjective problem, a solution method, based on the genetic algorithm metaheuristic, is proposed. Initially a database of feasible routes is built, and each proposed solution is formed by selecting a subset of routes from the database to form the network. Feasibility search strategies are applied inside genetic algorithms operators to make up for the large number of unfeasible individuals. The model is evaluated with a small network and the results are compared with those obtained in previous studies. The best solution attained with the present method is superior to previously published results. A sensitivity analysis was conducted to evaluate the influence of different model input parameters on solution quality. A Visualization System was developed to graphically represent the solutions bus lines and other variables. A set of future research ideas, related to the model improvement, are presented at the end of this study.