Neste trabalho é desenvolvida uma metodologia de otimização multiobjetivo baseada no NSGA-II (Nondominated Sorting Genetic Algorithm), a qual visa a otimização do projeto de máquinas de indução pentafásicas. A escolha deste tipo de máquina se justifica pelo fato de que elas apresentam vantagens importantes quando comparadas com as trifásicas convencionais, tais como maior potência e maior torque para um mesmo volume de material ativo, além da possibilidade de operar na ocorrência de falhas (perda de uma ou duas fases). Na otimização de máquinas de indução vários objetivos podem ser definidos, sendo estes muitas vezes conflitantes. Neste contexto, este trabalho visa obter soluções que representam um compromisso entre dois objetivos: rendimento e custo do material ativo (ferro e material condutor). O algoritmo de otimização desenvolvido e implementado utiliza dois controles de diversidade da população, um baseado no fenótipo dos indivíduos, que é característico do NSGA-II, e outro adicional que é baseado no genótipo. A geometria do estator e do rotor da máquina e o seu modo de acionamento são parametrizados por 14 variáveis inteiras. O método desenvolvido foi implementado no Matlab R e aplicado a um caso prático de otimização de uma máquina de indução pentafásica considerando os dois objetivos citados. Os resultados práticos mostram que o método é capaz de obter projetos otimizados com maior rendimento e menor custo aproveitando as características particulares deste tipo de máquina. / In this work, it is developed a method of multiobjective optimization based on NSGAII (Nondominated Sorting Genetic Algorithm), which aims at optimizing the design of five-phase induction machines. The choice of this particular type of machine is justified by the fact that they have important advantages over conventional three-phase machines, such as higher power and higher torque for the same volume of material; in addition, they can operate under fault (loss of one or even two phases). When optimizing induction machines, several objectives can be defined, which are often conflicting. In this context, this work aims to obtain solutions that represent a trade-off between two objectives: efficiency and cost of active material (iron and conductor materials). The optimization algorithm that was developed and implemented uses two types of control for the diversity of the population, one based on the phenotype of the individuals, characteristic of the NSGA-II, and another one based on the genotype. The geometrical dimensions of the stator and rotor, together with the driving strategy, are parameterized by 14 integer variables. The developed method was implemented using Matlab R and applied to a practical case of a five-phase induction machine considering the aforementioned objectives. The practical results show that the method can lead to an optimized design with higher efficiency and at a lower cost, accounting for the special characteristics of this type of machine.

O advento dos veículos aéreos não tripulados (VANTs) representa uma quebra de paradigma no ramo aeronáutico. São revisados os conceitos de projeto envolvidos no desenvolvimento de VANTs e levantadas as suas potenciais aplicações. São também analisadas as características de sua operação e discutidas as questões regulatórias envolvidas na certificação e integração dos VANTs ao tráfego aéreo civil. Dentre as várias características singulares dos VANTs, enfatiza-se a sua necessidade de realizar vôos a grande altitude e com longa autonomia. Isso leva ao emprego de materiais mais leves e configurações com asas de grande alongamento, que provocam menor arrasto induzido. É feita uma revisão sobre materiais compósitos, que são materiais de uso crescente no ramo aeronáutico por sua leveza e resistência, e que por sua característica de anisotropia, são suscetíveis à otimização estrutural. Métodos e ferramentas de otimização estrutural de compósitos laminados ainda são pouco empregados, por suas características discretas e pelo grande número de parâmetros envolvidos. Um método eficiente e adequado à otimização de um problema desse tipo é o método dos algoritmos genéticos (AG). Assim foi desenvolvida uma sub-rotina de otimização baseada em algoritmos genéticos, usando a linguagem de programação Fortran. A sub-rotina desenvolvida trabalha em conjunto com um programa comercial de análise estrutural baseado no método dos elementos finitos, o Ansys. Foi também proposta uma configuração de asa de um VANT típico, de grande alongamento e fabricada com materiais compósitos reforçados com fibras (CRF). A asa proposta teve o número e a orientação das camadas do laminado otimizadas com o uso da sub-rotina desenvolvida, e resultados satisfatórios foram encontrados. Foram também analisados os efeitos da variação dos parâmetros dos operadores do AG, como probabilidades de mutação, cruzamento, tipo de escalonamento, entre outros, no desempenho do mesmo. Também foram feitas otimizações no mesmo modelo de asa proposto, empregando outros métodos disponíveis no próprio programa de análise estrutural. Os resultados das otimizações através desses métodos foram comparados com os resultados obtidos com a sub-rotina desenvolvida / The advent of the unmanned air vehicles (UAVs) represents a paradigm break in the aeronautical field. The project concepts involved in the development of UAVs are revised and its potential applications are rose. Also the issues related to UAVs operation are assessed and the regulatory questions involved in their certification and integration to the civil air space are argued. Amongst many singular characteristics of the UAV, its necessity of performing flights at high altitudes and with long endurance is emphasized. This leads to the employment of lighter materials and to configurations with high aspect ratio wings that cause minor induced drag. A revision on composite materials, which are of increasing use in the aeronautical field for their lightness and strength, and that are appropriate for being optimized due to their anisotropy characteristics, is made. Methods and tools of structural optimization of laminated composites are still seldom employed, due to their discrete nature and to the large number of parameters involved. An efficient and suitable method for the optimization of this kind of problem is the genetic algorithm (GA). Thus, an optimization sub-routine based on genetic algorithms was developed, using FORTRAN programming language. The developed sub-routine works in combination with Ansys, a structural analysis commercial program based on the finite elements method. A configuration of a typical UAV wing, made from composite reinforced plastics (CRP) was also proposed. The proposed wing had the number of plies and the orientations of its layers optimized using the developed sub-routine, and satisfactory results had been found. Also the effect of the variation of AG’s operator parameters in its performance, as mutation probabilities, crossover probabilities, fitness scaling, among others, have been assessed. The same wing model considered was also optimized using other build-in methods of the structural analysis program. The results of these optimizations have been compared with the results obtained with the developed sub-routine

Submitted by Liliane Ferreira (ljuvencia30@gmail.com) on 2018-12-04T14:59:58Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Ruan Michel Martins Domingos - 2018.pdf: 5209833 bytes, checksum: 69d9378d6ad33cb6458c4dc9035813bf (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2018-12-05T10:25:02Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Ruan Michel Martins Domingos - 2018.pdf: 5209833 bytes, checksum: 69d9378d6ad33cb6458c4dc9035813bf (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-12-05T10:25:02Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Ruan Michel Martins Domingos - 2018.pdf: 5209833 bytes, checksum: 69d9378d6ad33cb6458c4dc9035813bf (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2018-11-01 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / This work proposes a hierarchical control architecture to deal with the Trajectory Tracking Problem while an autonomous omnidirectional wheeled mobile robot operates. A traditional velocity controller and an intelligent decision-making neural network controller address the problem, considering the robot's kinematic and dynamic models. A neuroevolution technique evolves a smart Neurocontroller functionally attached to a Resolved Acceleration PI/PD Controller. The resulting control strategy shows to improve trajectory tracking errors during simulation studies. The Traditional and Intelligent controller combination showed very promising results even when applied in other trajectories that didn't belong to the original training set. / Este trabalho propõe uma arquitetura de controle hierárquico para lidar com o Problema de Rastreamento de Trajetória durante a operação de um robô móvel omnidirecional autônomo. Um controlador de velocidade tradicional e um controlador inteligente baseado em Redes Neurais para a tomada de decisão buscam resolvem o problema, considerando os modelos cinemático e dinâmico do robô. Uma técnica de neuroevolução evolui o neurocontrolador inteligente acoplado funcionalmente a um Controlador Dinâmico PI/PD de Aceleração Resolvida. A estratégia ou política de decisão de controle resultante mostra melhorias nos erros de rastreamento de trajetória durante estudos de simulação. A combinação entre Controle Tradicional e Controle Inteligente mostrou-se bastante eficaz mesmo aplicado em trajetórias não constantes do conjunto de treinamento.

Para estimar o nível de serviço em rodovias de pista simples, o Highway Capacity Manual 2010 (HCM2010) adota como medidas de desempenho a Porcentagem de Tempo Viajando em Pelotões (PTSF) e a Velocidade Média de Viagem (ATS). A PTSF, no entanto, é praticamente impossível de ser obtida de observações em campo. Na literatura, algumas pesquisas propõem medidas de desempenho alternativas que podem ser coletadas diretamente da observação do tráfego. A meta deste trabalho consistiu em avaliar e propor medidas de desempenho que pudessem ser adequadas para descrever a qualidade de serviço em rodovias de pista simples no Brasil. Foi utilizado um conjunto de dados de tráfego coletados em diversas rodovias no estado de São Paulo para calibrar e validar o simulador de tráfego escolhido, o CORSIM, a partir de um Algoritmo Genético (AG). Com o simulador recalibrado, foi gerado um conjunto de dados sintéticos, para diversas condições de geometria viária e composição de tráfego. Com esses dados sintéticos, foram produzidos modelos teóricos para estimar a PTSF a partir de dados de tráfego que seriam \"observáveis em campo\": a porcentagem de veículos em pelotões (PF); o modelo porposto por Pursula (1995); o modelo de Laval (2006); o criado por Polus e Cohen (2009); e um modelo polinomial baseado na PF e outras variáveis. As estimativas obtidas com esses modelos divergiram significativamente da PTSF produzida pelo CORSIM, sugerindo a necessidade de substituir a PTSF por uma outra medida de desempenho. Assim sendo, nove medidas de desempenho alternativas foram estudadas. Usando dados de tráfego sintéticos produzidos com o CORSIM, foram desenvolvidos modelos que relacionavam medidas de desempenho alternativas com o fluxo de tráfego unidirecional. Comparações dos valores provenientes dessas relações com dados de campo indicaram que três medidas de desempenho (a velocidade média de viagem dos automóveis; a densidade para automóveis e a densidade de veículos em pelotões) poderiam ser usadas para propor critérios para estimar o nível de serviço em rodovias de pista simples no Brasil. / The Highway Capacity Manual 2010 uses Percent-Time-Spent Following (PTSF) and Average Travel Speed (ATS) to estimate level of service on two-lane rural highways. As it is almost impossible to observe PTSF directly in the field, the literature suggests alternative measures of effectiveness (MOEs) that can be obtained from traffic stream parameters. The objective of this thesis was to analyze MOEs that could adequately describe quality of service on two-lane rural highways in Brazil. Traffic data collected on several roads in the state of São Paulo were used to calibrate and validate the traffic simulation model CORSIM, using a Genetic Algorithm (GA). The recalibrated CORSIM was used to create a synthetic set of traffic data, comprising a wide range of traffic flows and road geometries. Using this synthetic data, several models relating PTSF to \"directly observable\" traffic parameters were developed: percent following (PF), as in the HCM2010; the shockwave theory model proposed by Pursula (1995); the Laval (2006) moving bottleneck model; the Polus and Cohen (2009) queueing model; and a polynomial model. PTSF estimates produced by these models significantly diverged from PTSF values produced by CORSIM, suggesting the need for a new measure of effectiveness. Thus, nine alternative MOEs were analyzed and models relating these MOEs to directional traffic flow were fitted, using the synthetic traffic data set. Comparisons between the values obtained from these models and from the field indicated that three MOEs (average travel speed of cars, density for cars and follower density) could be used to create level of service criteria for two-lane rural highways in Brazil.

O presente trabalho teve como objetivo o desenvolvimento de um equipamento capaz de gerar e captar o efeito corona em alimentos de forma automatizada e instantânea. Para isto, foi desenvolvido um gerador de alta tensão e alta frequência, um sistema de captação com eletrodo e câmera digital e um software de gerenciamento do sistema, que recebe e trata os dados coletados através da câmera digital. Para comprovar a eficiência do sistema, foram feitos vários testes com frutas (maçã, limão, ameixa, uva e pera) e os resultados obtidos foram comparados com imagens geradas por um sistema kirlian e com simulações computacionais através de algoritmo genético e elementos finitos e permitem assim, concluir que o sistema proposto foi capaz de captar imagens que contém informações das características físico-químicas do alimento. / This study aimed to develop a device capable of generating and acquiring the corona effect on food automatically and instantaneously. In order to make it possible, a high voltage and high frequency generator was developed, with a system with electrodes and digital camera controlled by a software that receives and handles incoming data from a digital camera. To test de system, experiments where made with fruits (apples, lemons, plums, grapes and pears) and the results where compared to a standard system and with computational simulation made with Genetic Algorithm and Finite Elements and it was conclude that the system is able to acquire images that contain information on the physical-chemical proprieties of the material.

Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2016-08-05T14:27:22Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertação_.pdf: 1522093 bytes, checksum: bb2928d81ecdfb4d866a999cf07f0b76 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-08-05T14:27:22Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertação_.pdf: 1522093 bytes, checksum: bb2928d81ecdfb4d866a999cf07f0b76 (MD5) Previous issue date: 2016-02-29 / CNPq / A escolha de uma estratégia adequada de manutenção para os sistemas produtivos de uma organização é um pré-requisito para a sua efetividade. Destaca-se que esta escolha é um processo decisório que utiliza modelos matemáticos para encontrar uma estratégia que otimize a relação custo-benefício das ações de manutenção. Tal estratégia deve levar em conta períodos para a execução das intervenções, bem como a existência de metas de produção. Embora seja comum a inclusão de paradas para manutenção entre períodos de operações dos sistemas nos planos de produção, geralmente aqueles modelos ignoram a finitude da duração de tais paradas; o mesmo acontece com relação à escassez dos recursos de manutenção. Entretanto, esses fatores restringem a quantidade de ações que podem ser executadas a cada parada e, portanto, não devem ser desprezados. Em virtude disso, é necessário identificar, dentre as ações de manutenção passíveis de serem executadas no sistema, aquelas que são críticas para seu(s) indicador(es) de performance. Isso é uma prerrogativa dos modelos de manutenção seletiva. Não obstante, a resolução desses modelos é tarefa árdua, já que problemas combinatórios necessitam de métodos heurísticos para serem solucionados. Neste trabalho, ambas as necessidades foram trabalhadas. O fim principal da investigação foi contribuir com os modelos de manutenção seletiva dedicados a sistemas orientados a múltiplas missões. Para isso, expandiu-se um modelo de manutenção seletiva voltado a sistemas orientados a multimissões e desenvolveu-se um algoritmo genético para resolver o problema. Estes foram postos à prova em uma aplicação numérica. Atestados a efetividade do método e a aplicabilidade do modelo, fez-se análises de sensibilidade e formulou-se modelos alternativos. Ainda se fez recomendações para a canalização de esforços em trabalhos futuros. No todo, a pesquisa configura-se como tendo natureza básica e aplicada, bem como caráter explicativo. Quanto à abordagem, é quantitativa e utiliza o método da modelagem e simulação. / The choice of a suitable maintenance strategy for productive systems of an organization is a requirement for its effectiveness. It is emphasized that this choice is a decision-making process that uses mathematical models to find a strategy that optimizes the cost-effectiveness of maintenance actions. This strategy must take into account periods for the implementation of assistance, as well as the existence of production goals. Although it is common to include maintenance downtime between periods of systems operations in production schedules, generally those models ignore the finite length of these stops; the same applies regarding to the shortage of maintenance resources. However, these factors constrain the number of actions that can be performed at each break and, therefore, should not be neglected. As a result, it is necessary to identify, among the maintenance actions that can be performed on the system, those that are critical to the performance indicator(s). This is a prerogative of selective maintenance models. Nevertheless, the resolution of these models is a difficult task, as combinatorial problems require heuristic methods to be solved. In this work, both requirements were addressed. The main purpose of the research was to contribute to the selective maintenance models dedicated to multiple mission’s oriented systems. For this it has been expanded a multiple mission oriented maintenance model and was developed a genetic algorithm for solving the problem. These were tested in a numerical application. Attested the effectiveness of the method and the applicability of the model, a sensitivity analysis were performed and alternative models were developed. Still it has made recommendations for concentrating efforts in future work. Overall, the research is characterized as having basic and applied nature, as well as explanatory character. As for the approach, it is quantitative and uses the modeling and simulation method.

Submitted by Marlene Santos (marlene.bc.ufg@gmail.com) on 2014-11-28T19:44:35Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Kelton de Sousa Santiago - 2013.pdf: 1524155 bytes, checksum: d6ef69ca7d54266b0df3f43d6f5a6ced (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2014-12-04T14:17:43Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Kelton de Sousa Santiago - 2013.pdf: 1524155 bytes, checksum: d6ef69ca7d54266b0df3f43d6f5a6ced (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-12-04T14:17:43Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Kelton de Sousa Santiago - 2013.pdf: 1524155 bytes, checksum: d6ef69ca7d54266b0df3f43d6f5a6ced (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Previous issue date: 2013-03-05 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / samples and variables selection simultaneously. The algorithmic methods combination for selecting samples and variables in the multivariate calibration aims to building an effective model for predicting the concentration of a certain interest property. As study case uses data acquired by a material analysis with near infrared waves (NIR) on wheat samples in order to estimate the proteins concentration. The algorithms for selection samples as the random number generator (RNG), KennardStone (KS), sample set partitioning based on joint X and Y (SPXY) were used in conjunction with successive projection algorithms (SPA) and partial least square algorithm (PLS) for selection of variables in order to obtain results that can be used for comparison basis with the proposed algorithm AGCD results obtained. The presented results by samples selection algorithms (GNA, KS and SPXY) were too close,butwhenusedtogetherwithvariableselectionalgorithms(SPAandPLS)theresults were better in RMSEP terms. TheAGCDachievedsignificantlybetterresultscomparedtotheotherstestedalgorithms, reaching an improvement of 97% in comparison with the KS algorithm and an improvement of 63% over SPXY-PLS algorithm, which further approached the AGCD results. / Este trabalho propõe o uso de um algoritmo genético de cromossomo duplo (AGCD) paraaseleçãodeamostrasedevariáveisdeformasimultânea.Aassociaçãodosmétodos algoritmicos para a seleção de amostras e variáveis na calibração multivariada busca a construção de um modelo eficaz para a predição da concentração de uma determinada propriedade de interesse. Como estudo de caso utiliza-se dados adquiridos por uma análise de material com ondas de infravermelho próximo (NIR) sobre amostras de trigo com o propósito de estimar a concentração de proteínas existentes. Os algoritmos de seleção de amostras como o gerador de números aleatórios (GNA), Kennard-Stone(KS),particionamentodeconjuntodeamostrasbaseadanadistânciadeX e Y (SPXY) foram utilizados em conjunto aos algoritmos de projeção sucessivas (SPA) e o algoritmo de mínimos quadrados parciais (PLS) para seleção de variáveis, a fim de se obter resultados que sirvam como base de comparação com os resultados obtidos pelo algoritmo AGCD proposto. Os resultados apresentados pelos algoritmos de seleção de amostras (GNA, KS e SPXY) semostrarambastantepróximos,masquandoutilizadosjuntamentecomosalgoritmosde seleção de variáveis (SPA e PLS) seus resultados foram melhores em termos de RMSEP. O algoritmo evolutivo de cromossomo duplo (AGCD) alcançou resultados significativamentemelhoresemcomparaçãoaosdemaisalgoritmostestados,atingindoumamelhoria de 97% em comparação com o algoritmo KS e uma melhoria de 63% sobre o algoritmo SPXY-PLS, o que mais se aproximou dos resultados do AGCD.

Submitted by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2017-05-23T11:37:07Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Heber Valdo Nogueira - 2017.pdf: 1812540 bytes, checksum: 14c0f7496303095925cd3ae974fd4b7b (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2017-05-23T11:37:50Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Heber Valdo Nogueira - 2017.pdf: 1812540 bytes, checksum: 14c0f7496303095925cd3ae974fd4b7b (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-05-23T11:37:51Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Heber Valdo Nogueira - 2017.pdf: 1812540 bytes, checksum: 14c0f7496303095925cd3ae974fd4b7b (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2017-04-20 / The features selection problem consists in to select a subset of attributes that is able to reduce computational processing and storage resources, decrease curse of dimensionality effects and improve the performance of predictive models. Among the strategies used to solve this type of problem, we highlight evolutionary algorithms, such as the Genetic Algorithm. Despite the relative success of the Genetic Algorithm in solving various types of problems, different improvements have been proposed in order to improve their performance. Such improvements focus mainly on population representation, search mechanisms, and evaluation methods. In one of these proposals, the Genetic Compact Algorithm (CGA) arose, which proposes new ways of representing the population and guide the search for better solutions. Applying this type of strategy to solve the problem of variable selection often involves overfitting. In this context, this work proposes the implementation of a version of the Compact Genetic Algorithm to minimize more than one objective simultaneously. Such algorithm makes use of the concept of Pareto dominance and, therefore, is called Genetic Algorithm Compacted with Dominance (CGAD). As a case study, to evaluate the performance of the proposed algorithm, AGC-D is combined with Multiple Linear Regression (MLR) to select variables to better predict protein concentration in wheat samples. The proposed algorithm is compared to CGA and the Mutation-based Compact Genetic Algorithm. The results indicate that the CGAD is able to select a small set of variables, reducing the prediction error of the calibration model, reducing the possibility of overfitting. / O problema de seleção de variáveis consiste em selecionar um subconjunto de atributos que seja capaz reduzir os recursos computacionais de processamento e armazenamento, diminuir os efeitos da maldição da dimensionalidade e melhorar a performance de modelos de predição. Dentre as estratégias utilizadas para solucionar esse tipo de problema, destacam-se os algoritmos evolutivos, como o Algoritmo Genético. Apesar do relativo sucesso do Algoritmo Genético na solução de variados tipos de problemas, diferentes propostas de melhoria têm sido apresentadas no sentido de aprimorar seu desempenho. Tais melhorias focam, sobretudo, na representação da população, nos mecanismos de busca e nos métodos de avaliação. Em uma dessas propostas, surgiu o Algoritmo Genético Compacto (AGC), que propõe novas formas de representar a população e de conduzir a busca por melhores soluções. A aplicação desse tipo de estratégia para solucionar o problema de seleção de variáveis, muitas vezes implica no overfitting. Diversas pesquisas na área têm indicado a abordagem multiobjetivo pode ser capaz de mitigar esse tipo de problema. Nesse contexto, este trabalho propõe a implementação de uma versão do Algoritmo Genético Compacto capaz de minimizar mais de um objetivo simultaneamente. Tal algoritmo faz uso do conceito de dominância de Pareto e, por isso, é chamado de Algoritmo Genético Compacto com Dominância (AGC-D). Como estudo de caso, para avaliar o desempenho dos algoritmos propostos, o AGC-D é combinado com a Regressão Linear Múltipla (RLM) com o objetivo de selecionar variáveis para melhor predizer a concentração de proteína em amostras de trigo. O algoritmo proposto é comparado ao AGC e ao AGC com operador de mutação. Os resultados obtidos indicam que o AGC-D é capaz de selecionar um pequeno conjunto de variáveis, reduzindo o erro de predição do modelo de calibração e minimizando a possibilidade de overfitting.

Submitted by JÚLIO HEBER SILVA (julioheber@yahoo.com.br) on 2017-06-26T18:28:31Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Rafael Carvalho Couto - 2013.pdf: 41193945 bytes, checksum: 74a020dad23640afb84a085b841b91aa (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Cláudia Bueno (claudiamoura18@gmail.com) on 2017-07-07T20:26:09Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Rafael Carvalho Couto - 2013.pdf: 41193945 bytes, checksum: 74a020dad23640afb84a085b841b91aa (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-07-07T20:26:10Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Rafael Carvalho Couto - 2013.pdf: 41193945 bytes, checksum: 74a020dad23640afb84a085b841b91aa (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2013-04-15 / This work focuses on the development of the software MGA, which aims to determine the lowest energy structures of a given molecular system, using Genetic Algorithm (GA). The GA is a method of artificial intelligence that was developed to work with finding the best solutions of the specified conditions, ie, an algorithm that seeks the best answer desired, an optimal result. The MGA uses three techniques: Random Search (RS), Noninclusive Genetic Algorithm (NGA), Inclusive Genetic Algorithm (IGA). The last one is characterized by a new type of evolutionary strategy that allows in a single calculation and a single cycle, obtain several minimum of the potential energy surface. For optimum operation of the algorithm, was made an optimization of the parameters used in MGA, through response surface methodology. Using the techniques RS, IGA and NGA, were determined 141 distinct molecular structures of the amino acid asparagine. In the electronic structure calculations were considered the semi-empirical methods PM3, AM1 and RM1; and DFT potentials, with basis sets 6-311G ** and PC1. The RS determined the Global Minimum (GM) with ease, for the different potentials used, and proved that it’s quite useful in determining molecular geometries where there is no accuracy in the determination of local minima in order of energy. The NGA is efficient in determining the GM, performing in a shorter time, if compared to RS and IGA. The IGA proved to be a more robust method than the others, because in addition to determining the GM, it can find the local minima in order of energy. Performing calculations on an intermediate time of RS and NGA, the IGA determined the GM as the NGA, and found structures that were not founded using RS. The GM’s of asparagine determined using the potentials PC1, PM3, AM1 and RM1 have a large structural difference. This demonstrates that different potencials used in the electronic structure calculations may lead to different results. By analyzing the structures obtained for potentials PC1, PM3, AM1 and RM1, using the IGA, it appears that there is a difference in the topology of the potential energy surface of these potentials. / O presente trabalho é focado no desenvolvimento do software MGA, que tem como objetivo a determinação das estruturas de menor energia de um dado sistema molecular, utilizando o Algoritmo Genético (AG). O AG é um método de inteligência artificial que foi desenvolvido para trabalhar com a procura de soluções que melhor atendam as condições especificadas, isto é, um algoritmo que procura a melhor resposta desejada, um resultado ótimo. O MGA utiliza três técnicas: Busca Aleatória (RS), Algoritmo Genético Não-inclusivo (NGA), Algoritmo Genético Inclusivo (IGA). Este último é caracterizado por um novo tipo de estratégia evolutiva que permite em um único cálculo e um único ciclo evolucionário obter diversos mínimos da superfície de energia potencial. Para o melhor funcionamento do algoritmo, foi feita uma otimização dos parâmetros utilizados do MGA, através da metodologia de superfície de resposta. Utilizando as técnicas RS, NGA e IGA, foram determinadas 141 estruturas moleculares distintas do aminoácido asparagina. Nos cálculos de estrutura eletrônica foram considerados os métodos semi-empíricos PM3, AM1 e RM1; e potenciais DFT, com os conjuntos de base 6-311G** e PC1. O RS determinou o Mínimo Global (GM) com facilidade, para os diferentes potenciais utilizados, e se mostrou bastante útil na determinação de geometrias moleculares onde não há um rigor na determinação de mínimos locais em ordem de energia. O NGA é eficiente na determinaçãoao do GM, realizando em um menor tempo, se comparado ao RS e IGA. O IGA mostrou-se um método mais robusto que os outros, pois além de determinar o GM é possível encontrar os mínimos locais em ordem de energia. Realizando cálculos em um tempo intermediário ao RS e NGA, o IGA determinou o GM assim como o NGA, e encontrou estruturas que não foram possíveis utilizando o RS. Os GM’s da asparagina determinados utilizando os potenciais PC1, PM3, AM1 e RM1 possuem uma grande diferença estrutural. Isto demonstra que diferentes potencias utilizados nos cálculos de estrutura eletrônica podem levar a diferentes resultados. Ao analisarmos as estruturas obtidas para os potenciais PC1, PM3, AM1 e RM1, utilizando o IGA, constata-se que há uma diferença na topologia de suas superfícies de energia potencial.

Este trabalho utilizou pulsos laser ultracurtos para modificar, de forma controlada, as características dimensionais de nanopartículas de prata em solução aquosa. Para atingir este objetivo foram empregados algoritmos genéticos e circuitos microfluídicos. Utilizou-se um conformador temporal de pulsos ultracurtos para criar diversos perfis temporais de pulsos que irradiaram soluções de nanopartículas de prata. Estes perfis temporais foram ajustados em tempo real, visando otimizar o resultado do experimento, quantificada pela diminuição do diâmetro médio das nanopartículas nas soluções irradiadas. Uma vez que cada experimento de minimização do diâmetro das nanopartículas exigiu centenas de medidas, sua realização foi possível em decorrência da utilização de um circuito microfluídico construído especialmente para este trabalho. Neste circuito é possível utilizar pequenas quantidades de amostra, levando a curtos tempos de irradiação e medição, além da evidente economia de amostras. Para a realização deste trabalho foi elaborado e testado um algoritmo genético interfaceado a diversos equipamentos, incluindo um filtro acustóptico dispersivo programável que modifica as características temporais dos pulsos ultracurtos, através da introdução de componentes de fases espectrais nestes pulsos. Utilizando o algoritmo genético e o filtro acustóptico dispersivo programável foram realizados experimentos de encurtamento da duração temporal dos pulsos ultracurtos provenientes do sistema laser, resultando na obtenção de pulsos com durações próximas às limitadas por transformada de Fourier. Além disso, foram realizados experimentos para a otimização do processo evolutivo do algoritmo genético escrito em Labview. Os experimentos de irradiação de soluções de nanopartículas de prata mostraram que, ao conformar a duração dos pulsos utilizados nas irradiações, pôde-se controlar as dimensões destas nanopartículas, diminuindo seu tamanho médio por um fator 2. Esses experimentos caracterizam a irradiação de nanopartículas por lasers de pulsos ultracurtos como uma importante técnica de controle de características de nanopartículas. / This work used ultrashort laser pulses to modify, in a controlled way, the dimensional characteristics of silver nanoparticles in aqueous solution. To reach this goal, genetic algorithm and microfluidic circuits were used. A pulse shaper was used to create different temporal profiles for the ultrashort pulses used to irradiate the silver nanoparticle solutions. These temporal profiles were conformed in real time, aiming to optimize the experiment result, quantified by the decrease of the average diameter of the nanoparticles in the irradiated solutions. Since each nanoparticle diameter minimization experiment demanded hundreds of measurements, its achievement was possible by the use of a microfluidic circuit specially built for this work. This circuit enables the use of small sample quantities, leading to short irradiation and measurement intervals, besides evident sample savings. To make this work possible, a genetic algorithm was created and tested. This genetic algorithm was interfaced to several equipments, including an acustooptic programmable dispersive filter that modifies the ultrashort pulses temporal characteristics by the introduction of spectral phases in the pulses. The genetic algorithm and the acustooptic programmable dispersive filter were used in conjunction in experiments to temporally shorten the ultrashort pulses from the laser system, generating pulses durations close to the Fourier transform limited ones. Besides, experiments were performed with the Labview coded genetic algorithm to optimize its evolutionary process. The silver nanoparticles irradiation experiments showed that the ultrashort pulses temporal conformation allowed the control of these particles dimensions, decreasing its mean size by a factor of 2. These experiments characterize the nanoparticles irradiation by ultrashort pulses as an important technique to control the nanoparticles characteristics.