Made available in DSpace on 2016-03-15T19:37:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 David Steinberg.pdf: 1201176 bytes, checksum: 38de6b0554611de53adf67ca19a556a1 (MD5) Previous issue date: 2011-01-28 / In this work, the O-band discrete Raman amplifier gain bandwidth optimization using genetic algorithm of a commercial simulator is carried out. The main objective of the study was to optimize the wide Raman amplifier gain bandwidth obtaining values of gain variation less than 0.5 dB. Using a fiber DCF (Dispersion Compensating Fiber) as Raman amplifier medium, the pump number was varied and the gain variation for each pump configuration has been verified. For a fixed 70 nm (1275-1345 nm) bandwidth consisting of 62 signal frequencies points, the results were generated for one, two, three, four, five, six, seven and eight backward pumps, which with the last one it was obtained the best result of 0.35 dB gain variation. In addition to this analysis, it was also found the Raman amplifier noise figure for this band and made a brief comparison with the conventional profile bands. / Neste trabalho a otimização da largura de banda de ganho de um amplificador Raman discreto na banda "O" utilizando algoritmo genético de um simulador comercial foi realizada. O objetivo principal do trabalho foi otimizar a maior largura de banda de ganho do amplificador Raman obtendo valores de variação de ganho menores que 0.5 dB. Utilizando uma fibra DCF (Dispersion Compensating Fiber) como meio de ganho do amplificador Raman, o número de bombeio foi variado e a variação de ganho para cada configuração de bombeio foi verificada. Para uma largura de banda fixa em 70 nm (1275-1345 nm) compreendendo 62 pontos de freqüências de sinal, foram gerados resultados para um, dois, três, quatro, cinco, seis, sete e oito bombeios contrapropagantes sendo que com esta última configuração foi obtido o melhor resultado de variação de ganho de 0.35 dB. Além desta análise, também foi verificado o perfil da figura de ruído do amplificador Raman nesta banda e feita uma breve comparação com o perfil em bandas convencionais.

Made available in DSpace on 2016-08-17T16:54:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TESE_WASHINGTON LUIS SANTOS SILVA.pdf: 2994073 bytes, checksum: 86620806fbcc7af4fcf423defd5776bc (MD5) Previous issue date: 2015-03-20 / This thesis proposes a methodology that uses an intelligent system for voice recognition. It uses the definition of intelligent system, as the system has the ability to adapt their behavior to achieve their goals in a variety of environments. It is used also, the definition of Computational Intelligence, as the simulation of intelligent behavior in terms of computational process. In addition the speech signal pre-processing with mel-cepstral coefficients, the discrete cosine transform (DCT) is used to generate a two-dimensional array to model each pattern to be recognized. A Mamdani fuzzy inference system for speech recognition is optimized by genetic algorithm to maximize the amount of correct classification of standards with a reduced number of parameters. The experimental results achieved in speech recognition with the proposed methodology were compared with the Hidden Markov Models-HMM and the classifiers Gaussians Mixtures Models-GMM and Support Vector Machine-SVM. The recognition system used in this thesis was called Intelligent Methodology for Speech Recognition-IMSR / Neste trabalho propõe-se uma metodologia que utiliza um sistema inteligente para reconhecimento de voz. Utiliza-se a definição de sistema inteligente, como o sistema que possui a capacidade de adaptar seu comportamento para atingir seus objetivos em uma variedade de ambientes. Utiliza-se, também, a definição de Inteligência Computacional, como sendo a simulação de comportamentos inteligentes em termos de processo computacional. Além do pré-processamento do sinal de voz com coeficientes mel-cepstrais, a transformada discreta cosseno (TCD) é utilizada para gerar uma matriz bidimensional para modelar cada padrão a ser reconhecido. Um sistema de inferências nebuloso Mamdani para reconhecimento de voz é otimizado por algoritmo genético para maximizar a quantidade de acertos na classificação dos padrões com um número reduzido de parâmetros. Os resultados experimentais alcançados no reconhecimento de voz com a metodologia proposta foram comparados com o Hidden Markov Models-HMM e com os classificadores Gaussian Mixture Models-GMM e máquina de vetor de suporte (Support Vector Machine-SVM) com intuito de avaliação de desempenho. O sistema de reconhecimento usado neste trabalho foi denominado Intelligent Methodology for Speech Recognition-IMSR.

Filtros modais permitem que se identifique a contribuição de cada modo de vibrar na resposta dinâmica de uma estrutura, o que pode simplificar o projeto de sistemas dinâmicos em diversas aplicações como controle de vibrações, controle de forma, monitoramento de integridade estrutural e aproveitamento de energia. O objetivo desta dissertação é desenvolver uma metodologia para projetar e otimizar filtros modais a partir de uma rede de sensores piezelétricos discretos. É de especial interesse a relação entre a topologia da rede de sensores e o desempenho dos filtros modais obtidos pela soma ponderada dos sinais de tensão elétrica medida por cada sensor. A modelagem estrutural, usando o método dos elementos finitos com acoplamento eletromecânico, considera uma placa retangular de alumínio com trinta e seis sensores piezelétricos, em forma de pequenas pastilhas, colados sobre uma de suas superfícies. As topologias de rede consideradas neste trabalho consistem das possíveis combinações de trinta e seis sensores tomados doze a doze. Esta estratégia permite um amplo processo de otimização topológica a partir de um único modelo de elementos finitos. Duas funções-objetivo definem os índices de desempenho de cada topologia de rede avaliada, objetivando projetar filtros modais capazes de isolar a resposta dos primeiros modos de vibrar que maximizem a faixa de frequência e minimizem o número de sensores necessários. Em uma primeira abordagem ao problema de otimização topológica combinatorial, é utilizado o método de busca extensiva em um espaço de soluções reduzido. Em seguida, o problema é codificado para o uso de um algoritmo genético. Os resultados mostram que aumentos de 25% a 50% na faixa de frequência dos filtros modais podem ser obtidos a partir da otimização topológica da rede de sensores. / Modal filters allow identifying the contribution of each vibration mode to the dynamical response of a structure, which can simplify the design of dynamical systems in several applications, such as vibration control, shape control, structural health monitoring and energy harvesting. The aim of this dissertation is to develop a methodology to design and optimize modal filters by using a discrete array of piezoelectric sensors. The relationship between the sensors array topology and the performance of the modal filters, which are obtained by means of weighted sum of the voltage signs, draws special interest. The structural modeling through the finite element method with electromechanical coupling considers a retangular aluminum plate with thirty-six patch-shaped piezoelectric sensors bonded on one of its surfaces. The array topologies considered in this work consist of the possible combinations of thirty-six sensors taken twelve at a time. This strategy allows for a broad process of topological optimization by using only one finite element model. Two objective functions define the performance index associated with each evaluated array topology, aiming to design modal filters able to isolate the response of the first vibration modes that maximize the frequency band and minimize the number of sensors needed. As a first approach to the combinatorial topology optimization problem, the extensive search method is applied to a reduced solutions space. Next, the optimization problem is codified for using a genetic algorithm. The results show that an increase from 25% to 50% in the frequency band of the modal filters can be obtained from the topology optimization of the sensors array.

Óleos essenciais, basicamente formados por hidrocarbonetos terpênicos e compostos oxigenados, têm função aromatizante nas indústrias química, farmacêutica e de alimentos. Os compostos terpênicos são instáveis ao calor e sua remoção resulta em um produto mais estável e com maior valor comercial. No processo de desterpenação, a viscosidade é um parâmetro de grande interesse, pois afeta a perda de energia por atrito e os mecanismos de transferência de calor e massa. Devido o grande número de variáveis que podem afetar a viscosidade, como temperatura, pressão e concentração, métodos para estimar esta propriedade apresentam grande importância prática. O objetivo desta dissertação de mestrado foi ajustar o modelo UNIFAC-VISCO aos dados de viscosidade de sistemas similares aos resultantes do processo de desterpenação dos óleos essenciais de bergamota, hortelã e limão por extração líquido-líquido (ELL), a 25 ºC, utilizando etanol hidratado como solvente. O modelo foi programado utilizando a plataforma MATLAB® e a correlação foi realizada utilizando duas abordagens: na primeira, somente foram ajustados parâmetros referentes aos grupos funcionais ainda não descritos na literatura para o UNIFAC-VISCO, resultando em um desvio médio relativo (DMR) igual a 1,70 %; na segunda abordagem, todos os grupos funcionais foram ajustados aos dados experimentais, resultando em um desvio médio relativo (DMR) igual 0,68 %. Os parâmetros UNIFAC-VISCO foram ajustados utilizando um método heurístico o que possibilitou avaliar o desempenho de um método de inteligência computacional. A capacidade preditiva dos parâmetros obtidos foi testada nos sistemas semelhantes aos formados na desterpenação de óleo de eucalipto. Os valores de DMR para estes sistemas foram 3,56 e 1,83%, utilizando os parâmetros obtidos na primeira e na segunda abordagem, respectivamente. Estes resultados mostram que o modelo fornece uma boa estimativa desta propriedade e pode ser uma ferramenta útil para a indústria de alimentos e para o processo de extração, possibilitando a melhoria de processos e permitindo o projeto de equipamentos mais eficientes em escala industrial. / Essential oils, that are primarily composed for terpenoids and oxygenates, have flavoring function in the chemical, pharmaceutical and food industries. Terpenes compounds are unstable to heat and its removal results in a better quality product besides its higher commercial value. In the deterpenation process, the viscosity has a great importance since it affects the loss of energy by friction and the mechanisms of heat and mass transfer. There are a large amount of variables that can affect this parameter such as temperature, pressure and concentration and the use of estimation methods for this property becomes a tool of great practical importance. The aim of this dissertation was to adjust the UNIFAC-VISCO model to the kinematic viscosities of similar systems to those formed after deterpenation process of bergamot, mint and lemon essential oils, by liquid-liquid extraction (LLE) at 25ºC, with aqueous ethanol as solvent. The model was programmed using MATLAB ® platform and the correlation was accomplished using two approaches: in the first one, only parameters related to functional groups with no previous literature references to the UNIFAC-VISCO were adjusted, providing an average relative deviation (ARD) equal to 1.70 %; in the second approach, all functional groups were fitted to the experimental data, which provided an average relative deviation (ARD) equal to 0.68 %. The UNIFAC-VISCO parameters were adjusted by a heuristic method allowing the evaluation of a computational intelligence method performance. The predictive ability of the parameters was evaluated in similar systems to those formed in the deterpenation of eucalyptus essential oil. The ARD values between the experimental and the calculated viscosities were 3.56 and 1.83%, for parameters from first and second approach, respectively. These results show that the model provides a good estimation of this physical property and it can be a good tool for food industry and for extraction process, allowing process improvement and enabling the project of more efficient equipment on industrial scale.

Este trabalho apresenta um modelo computacional para otimização energética de sistemas de abastecimento em tempo real. Tal modelo é composto por três módulos principais: (1) um módulo de simulação hidráulica que descreve o comportamento do sistema - EPANET; (2) um módulo de previsão de demandas que realiza a previsão das demandas futuras aplicável à utilização no tempo real (curto prazo), desenvolvido por Odan (2008); e, por fim, (3) um módulo otimizador estruturado em linguagem C++ que implementa a biblioteca de algoritmos genéticos do MIT - Massachusetts Institute of Technology and Matthew Wall, a GAlib, que permite determinar as rotinas operacionais (acionamento de válvulas e bombas) de forma à minimizar o custo de energia elétrica no sistema. O processo de otimização é divido em duas rotinas, nível estratégico e tempo real. Na otimização em nível estratégico, a partir das curvas típicas de demanda para cada nó de demanda do macro-sistema considerado, determina-se o conjunto de controles que minimizam os custos de energia elétrica, respeitando as restrições hidráulicas do sistema. Para cada conjunto de controles otimizados têm-se os níveis que os reservatórios irão atingir ao final de cada hora durante o horizonte de planejamento considerado, denominados níveis metas. Tais níveis servem de guia para a segunda etapa de otimização. A operação em tempo real se inicia com o recebimento dos dados sobre as condições atuais do sistema: níveis dos reservatórios e demandas da última hora. A partir das demandas informadas, o módulo de previsão de demandas gera todas as demandas para o horizonte de planejamento. Alimenta-se então o otimizador em tempo real com os níveis atuais dos reservatórios, os níveis metas e a previsão de demandas, obtêm-se o conjunto de regras operacionais ótimas para o horizonte de planejamento, sendo que são implementadas apenas as regras para a hora atual. E repete-se todo o processo a cada hora. Este modelo foi aplicado a um sistema de abastecimento de água. Os resultados obtidos demonstraram a eficiência do modelo em achar soluções factíveis de serem implementadas e com redução dos custos com energia elétrica. / This work presents a computational model for real-time optimization of water-distribution networks operation. An integrated software tool has been developed which is composed of three main modules: (i) a hydraulic simulator that performs the extended period simulation of the system (EPANET); (ii) a short-term demand-forecasting model, based on the moving Fourier series; and (iii) an optimization module, using genetic algorithm, to minimize pumping costs. The optimization process is divided in two routines, the off-line optimization and the on-line optimization. The aim of the first routine is to find the ideal operation levels for the reservoirs which are used as guidance for the on-line optimization. The schedules to be implemented in the network are determined, however, by an on-line optimization which runs a new optimization processes at each SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) update. In the off-line optimization, near-optimal pump and valve settings for a selected operating horizon are found on the basis of the typical 24-hour water demand cycle in which each reservoir must also start and end with the same water level. The levels of the reservoirs at the end of each hour in this optimization process, called ideal levels, are considered in the on-line optimization as a constraint that represents a penalty added to the objective function whenever a reservoir level is below the ideal level at the end of each hourly operation. The on-line optimization starts updating the state of the network transmitted from the SCADA system and the demand forecast for the next 24-hour period. Near-optimal pump and valve settings for a selected operating horizon are then determined but only the control settings for the next hourly time step are used to implement the operation. At the next SCADA update (next-time step), the whole process is repeated on a continuous basis and a new operating strategy is computed. In this way, the control process moves forward in time, correcting any discrepancies as it progresses. This integrated software tool has been applied to a small example network. The results obtained from this application have shown that the proposed model offers a practical tool for finding feasible operation strategies for a water pipeline system, obtaining reductions in pumping energy costs.

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2016-03-31T11:52:12Z No. of bitstreams: 1 weltonverly.pdf: 5589535 bytes, checksum: 96641c94e2ec5ff93e75eec9e51a3089 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2016-04-24T02:56:27Z (GMT) No. of bitstreams: 1 weltonverly.pdf: 5589535 bytes, checksum: 96641c94e2ec5ff93e75eec9e51a3089 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-04-24T02:56:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 weltonverly.pdf: 5589535 bytes, checksum: 96641c94e2ec5ff93e75eec9e51a3089 (MD5) Previous issue date: 2013-08-26 / Este trabalho propõe uma ferramenta computacional integrada que auxilia o engenheiro projetista durante a elaboração dos projetos de redes de distribuição industrial na fase de projeto conceitual e básico, apresentando uma metodologia para análise técnica e econômica de sistemas elétricos aplicados a refinarias de petróleo. Dentro deste contexto destacam-se os seguintes pontos: construção de base de dados estruturada, dimensionamento dos equipamentos principais (painéis e transformadores), definição da topologia da rede primária de distribuição, modelagem detalhada dos cabos da rede primária a partir da aplicação da norma IEC 60287-1, análise de perdas, otimização dos CDs (Centros de Distribuição) com aplicação de AG (Algoritmo Genético), levantamento de quantitativo e estimativa de custo do projeto. A metodologia é aplicada em um sistema real de uma refinaria composta por 24 subestações de unidades de processo. / This work proposes an integrated computational tool to support the designer engineer during the elaboration of projects of industrial distribution networks during the conceptual and basic design, presenting the methodology for a technical and economic analysis of electrical systems applied to oil refineries. In this context the following points are highlighted: building a structured database, sizing of major equipment (panels and transformers), definition of the primary distribution network topology, detailed modeling of cables of the primary network based on the IEC 60287-1 standard, loss analysis, optimization of DCs (Distribution Center) applying GA (Genetic Algorithm), project cost, equipments and materials estimation. The methodology is applied to a real system of a refinery, with 24 substations of process units.

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2016-04-28T12:35:55Z No. of bitstreams: 1 karinalinomirandadeoliveira.pdf: 2833590 bytes, checksum: ce6010a8e780599c20721f9546fa946f (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2016-06-02T15:19:31Z (GMT) No. of bitstreams: 1 karinalinomirandadeoliveira.pdf: 2833590 bytes, checksum: ce6010a8e780599c20721f9546fa946f (MD5) / Made available in DSpace on 2016-06-02T15:19:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 karinalinomirandadeoliveira.pdf: 2833590 bytes, checksum: ce6010a8e780599c20721f9546fa946f (MD5) Previous issue date: 2016-03-10 / CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Dentre as diversas fontes de energia renovável, a energia eólica se destaca como uma das mais promissoras. Em meio ao cenário de crise energética em muitos países, crescimento da demanda, maior conscientização ambiental e maior exigência por uma energia de qualidade por parte das sociedades modernas, a energia eólica tem ganhado importância econômica e estratégica. No Brasil, os empreendimentos eólicos são contratados por meio de leilões através dos quais são declarados vencedores aqueles empreendimentos que ofertam o menor preço pela energia gerada. Este modelo vigente é responsável por acirrar a concorrência e, consequentemente, instigar a busca pela otimização das propostas. Considerando este aspecto, é de grande interesse o desenvolvimento de ferramentas computacionais que auxiliem profissionais a desenvolver projetos viáveis técnica e economicamente na fase de planejamento, e de preferência otimizados. Parques eólicos são compostos basicamente por aerogeradores, transformadores responsáveis por elevarem a tensão de saída das turbinas para níveis adequados de distribuição, cabos de média tensão e subestações. A construção da rede coletora de média tensão (rede interna), responsável pela interconexão de todos os aerogeradores e subestações, constitui parcela considerável dos custos globais, o que tem motivado diversos pesquisadores a publicar trabalhos que objetivam encontrar a melhor topologia da rede elétrica que, ao mesmo tempo, minimize os custos e respeite os critérios técnicos estabelecidos, tais como: radialidade, conectividade, variação da tensão nos barramentos, máxima condução de corrente pelo condutor (sobrecarga nos ramos), entre outras. Tendo em vista tais considerações, é proposto nesse trabalho um novo algoritmo de solução para otimização da rede coletora de média tensão de parques eólicos, englobando a determinação da topologia de conexão entre os aerogeradores e subestações e o dimensionamento dos condutores, baseado na utilização de um algoritmo genético modificado como método de otimização. Objetiva-se com esse método minimizar os custos com a aquisição de alguns equipamentos e com as perdas de energia ao longo de um horizonte de planejamento. O método proposto foi testado em parques eólicos fictícios e os resultados obtidos comprovam que o modelo elaborado pode ser utilizado para projetar uma arquitetura otimizada da rede de distribuição interna de parques eólicos. / Among the various sources of renewable energy, wind energy stands out as one of the most promising. Amid the energy crisis scenario in many countries, the demand growth, greater environmental awareness and greater demand for energy quality on the part of modern societies, wind energy has gained economic and strategic importance. In Brazil, wind projects are contracted by means of auctions through which are declared winners those projects that offer the lowest price for energy generated. This current model is responsible for increase competition and consequently instigate the search for optimization of the proposals. Considering this aspect, it is of great interest the development of computational tools to assist professionals to develop technical and economically viable projects in the planning stage, and preferably optimized. Wind farms are basically composed of wind turbines, transformers responsible for raise the output voltage of the turbines for adequate levels of distribution, medium voltage cables and substations. The construction of the medium voltage collector network (internal network), responsible for the interconnection of all wind turbines and substations, constitutes a considerable share of the overall costs, which has motivated many researchers to publish works that aim to find the best grid topology of the electrical network that, at the same time, minimizes costs and respects the technical criteria established, such as: radial configuration, connectivity, voltage variation in bus, current conduction maximum through the cable (overhead in the branches), among others. In view of these considerations, it is proposed in this paper a new solution algorithm to optimization of the medium voltage collector network of wind farms, comprising the determination of topology of connection between the turbines and substations and the sizing of conductors, based on the use of a modified genetic algorithm as optimization method. The objective of this methodology is to minimize the costs of acquisition of some equipment and energy losses over a planning horizon. The proposed method was tested on fictitious wind farms and the results show that the model developed can be used to design the optimized architecture of internal distribution network of wind farms.

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2018-05-25T13:02:54Z No. of bitstreams: 1 guilhermedesouzaferreira.pdf: 1163831 bytes, checksum: ec0bec904b2e6110d9b9e4934727f35d (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2018-06-14T11:52:03Z (GMT) No. of bitstreams: 1 guilhermedesouzaferreira.pdf: 1163831 bytes, checksum: ec0bec904b2e6110d9b9e4934727f35d (MD5) / Made available in DSpace on 2018-06-14T11:52:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 guilhermedesouzaferreira.pdf: 1163831 bytes, checksum: ec0bec904b2e6110d9b9e4934727f35d (MD5) Previous issue date: 2018-02-22 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O escalonamento de tarefas é um problema de otimização combinatória no qual tenta-se sequenciar da melhor maneira os trabalhos a serem realizados em processos de produção. O intuito neste caso é atingir os objetivos de desempenho estipulados pelo tomador de decisão, tais como, minimizar o makespan e minimizar o atraso total. O Problema de Sequencia-mento do tipo Job-Shop Flexível (FJSP) pertence a essa categoria, e caracteriza-se pela possibilidade de haver rotas tecnológicas diferentes para as tarefas e cada estágio poder ser composto por mais de uma máquina. Esse é o núcleo da tecnologia do gerenciamento de produção, pois sequenciamentos melhores podem encurtar o tempo de manufatura, reduzir os níveis de estoque, possibilitar a entrega de encomendas no tempo correto e aumentar a credibilidade dos processos e da empresa. Métodos exatos, que são computacionalmente custosos, são geralmente aplicados nos problemas de sequenciamento menores, portanto quando os problemas aumentam em tamanho, os métodos heurísticos e metaheurísticos começaram a ser aplicados. As metaheurísticas são importantes para solucionar FJSPs porque são mais rápidas do que os métodos exatos. Dentre elas, os Algoritmos Genéti-cos (AGs) estão entre as técnicas mais utilizadas para solucionar FJSPs e, atualmente, modelos híbridos vem sendo explorados, combinando AGs com técnicas de busca local e heurísticas para inicializar a população. No entanto, a escolha adequada dos parâmetros dos AGs é um trabalho difícil, recaindo num outro problema de otimização. Os Algoritmos Genéticos Adaptativos (AGAs) foram introduzidos para lidar com essa adversidade, uma vez que podem ajustar os parâmetros dos AGs durante o processo de busca. Portanto, o objetivo da presente dissertação é analisar diferentes técnicas adaptativas desenvolvidas para AGAs, com o intuito de reduzir o tempo de configuração dos AGs quando aplicados a FJSPs. Além disso, serão propostas alterações para as técnicas de atribuição de crédito e de seleção de operadores. Os estudos foram realizados em instâncias de diferentes tamanhos e os AGAs são comparados com AGs tradicionais. Duas diferentes análises foram realizadas baseadas em cenários no qual o tomador de decisão tem pouco tempo para configurar os algoritmos. Na Análise I, os AGAs tiveram desempenho semelhante aos AGs tradicionais, mas são interessantes por possuírem um menor número de parâmetros e, consequentemente, um menor tempo de configuração. Na Análise II, os AGAs geraram melhores resultados do que aqueles obtidos pelos AGs, o que os tornam apropriados para o caso em que há incerteza no processo produtivo e menor tempo de configuração. / Scheduling is a combinatorial optimization problem, in which one tries ordering the tasks to be performed in the processing units. The objective is to achieve the best values with respect to the performance indicators chosen by the decision-maker, such as, minimize the makespan and minimize the total lateness. The Flexible Job-Shop Scheduling Problem (FJSP) belongs to this category, and its characteristics are the different technological routes for the tasks and that each stage may consist of more than one machine. This is the technological core of the production management, as better schedules may reduce the manufacturing time, reduce the inventory, deliver the order in the right time, and raise the reliability of the process and the company. Exact methods, as they are computationally expensive, are usually employed for small scheduling problems, then heuristic and metaheuristic methods become interesting techniques for this type of problem. Metaheuristics are important to solve FJSPs as they are faster than the exact methods, and among then, Genetic Algorithms (GAs) are one of the most used techniques to solve FJSPs and, currently, they have been hybridized with local search and heuristics to initialize their population. However, to set up GAs is a hard-work and often generates another optimization problem. Adaptive Genetic Algorithms (AGAs) were introduced to work around this problem as they adapt the parameters of the GAs during the search process. Therefore, the objective of this dissertation is to analyze different adaptive techniques developed for AGAs with the purpose of reducing the setup time of GAs when they are applied to FJSPs. In addition, modifications will be proposed for the operator selection techniques and for credit assignment schemes. The studies were performed in instances of different sizes, and the AGAs are compared with traditional GAs. Two different analyzes were performed based on scenarios in which the decision maker does not has to much time to configure the algorithms. In Analysis I, some AGAs performed similarly to the traditional GAs, but they are more interesting as they have a smaller number of parameters, thus a shorter configuration time. In Analysis II, some AGAsgeneratedbetterresultsthanthoseobtainedbyGAs, whichmakesthemappropriate for the case when there is uncertainty in the production process and the decision maker does not have too much time to configure the algorithm.

Submitted by Geandra Rodrigues (geandrar@gmail.com) on 2018-10-16T12:46:06Z No. of bitstreams: 1 danielfioresibotelho.pdf: 2805489 bytes, checksum: 3d0b4a60f2a2f2cb7d26ea836254595a (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2018-10-16T14:35:42Z (GMT) No. of bitstreams: 1 danielfioresibotelho.pdf: 2805489 bytes, checksum: 3d0b4a60f2a2f2cb7d26ea836254595a (MD5) / Made available in DSpace on 2018-10-16T14:35:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 danielfioresibotelho.pdf: 2805489 bytes, checksum: 3d0b4a60f2a2f2cb7d26ea836254595a (MD5) Previous issue date: 2018-08-31 / O presente trabalho apresenta uma metodologia para a alocação de unidades de Geração Distribuída no Sistema de Distribuição de Energia Elétrica visando a melhoria dos indicadores de confiabilidade da rede. O objetivo é avaliar qual o melhor ponto do sistema para realizar a inserção da unidade GD. Realiza-se também a análise de como essa alocação afeta os indicadores de qualidade e as perdas elétricas do sistema em estudo. A inclusão de limite para um indicador de qualidade considerado na distribuição de energia elétrica é explorada neste trabalho, verificando que a inserção de geração distribuída na rede pode fazer com que tal restrição seja atendida. A metodologia proposta é baseada nas técnicas meta-heurísticas Sistema Imunológico Artificial e Algoritmo Genético afim de comparar os resultados obtidos por ambas as técnicas. A função objetivo avaliada é composta por um somatório dos custos de confiabilidade, custos de investimento em geração distribuída e os custos das perdas elétricas do sistema; buscando assim sempre minimizar estes custos. Os algoritmos propostos são testados em sistemas conhecidos da literatura. / The present work presents a methodology for the allocation of Distributed Generation units in the Electric Energy Distribution System aiming at the improvement of network reliability indicators. The objective is to evaluate the best point of the system to perform the insertion of the GD unit. An analysis of how this allocation affects the quality indicators and the electrical losses of the system under study is also carried out. The inclusion of a limit for a quality indicator considered in the distribution of electric energy is explored in this work, verifying that the insertion of distributed generation in the network can cause that such restriction is met. The proposed methodology is based on the metaheuristic techniques Artificial Immune System and Genetic Algorithm in order to compare the results obtained by both techniques. The objective function evaluated is composed of a sum of the costs of reliability, costs of investment in distributed generation and the costs of the electrical losses of the system; always seeking to minimize these costs. The proposed algorithms are tested in systems known in the literature.

O problema da descontinuidade semântica tem sido um dos principais focos de pesquisa no desenvolvimento de sistemas de recuperação de imagens baseada em conteúdo (CBIR). Neste contexto, as pesquisas mais promissoras focam principalmente na inferência de pesos de características contínuos e na seleção de características. Entretanto, os processos tradicionais de inferência de pesos contínuos são computacionalmente caros e a seleção de características equivale a uma ponderação binária. Visando tratar adequadamente o problema de lacuna semântica, este trabalho propõe dois métodos de transformação de espaço de características métricos baseados na inferência de funções de transformação por meio de algoritmo genético. O método WF infere funções de ponderação para ajustar a função de dissimilaridade e o método TF infere funções para transformação das características. Comparados às abordagens de inferência de pesos contínuos da literatura, ambos os métodos propostos proporcionam uma redução drástica do espaço de busca ao limitar a busca à escolha de um conjunto ordenado de funções de transformação. Análises visuais do espaço transformado e de gráficos de precisão vs. revocação confirmam que TF e WF superam a abordagem tradicional de ponderação de características. Adicionalmente, foi verificado que TF supera significativamente WF em termos de precisão dos resultados de consultas por similaridade por permitir transformação não lineares no espaço de característica, conforme constatado por análise visual. / The semantic gap problem has been a major focus of research in the development of content-based image retrieval (CBIR) systems. In this context, the most promising research focus primarily on the inference of continuous feature weights and feature selection. However, the traditional processes of continuous feature weighting are computationally expensive and feature selection is equivalent to a binary weighting. Aiming at alleviating the semantic gap problem, this master dissertation proposes two methods for the transformation of metric feature spaces based on the inference of transformation functions using Genetic Algorithms. The WF method infers weighting functions and the TF method infers transformation functions for the features. Compared to the existing methods, both proposed methods provide a drastic searching space reduction by limiting the search to the choice of an ordered set of transformation functions. Visual analysis of the transformed space and precision. vs. recall graphics confirm that both TF and WF outperform the traditional feature eighting methods. Additionally, we found that TF method significantly outperforms WF regarding the query similarity accuracy by performing non linear feature space transformation, as found in the visual analysis.