Nos modernos centros de operação dos Sistemas Elétricos de Potência (SEP), as variáveis de estado estimadas, ao invés das medidas, constituem a base de dados para as ações de controle e operação em tempo real. Desta forma, o processo de estimação de estado é de fundamental importância para operação dos SEP. O sucesso do processo de estimação de estado depende do sistema de medição disponível, isto é, do número, tipo e localização dos medidores e das Unidades Terminais Remotas (UTRs), instalados no SEP. Desenvolveu-se, neste trabalho, uma metodologia para projeto e fortalecimento de sistemas de medição, para efeito de estimação de estado. A metodologia baseia-se em Algoritmos Evolutivos (AEs) e na estrutura da matriz H \'delta\'. Pela análise da estrutura dessa matriz, que é obtida via um processo de fatoração triangular da matriz Jacobiana, a metodologia desenvolvida possibilita a obtenção de sistemas de medição confiáveis (SMC), considerando a possibilidade de o sistema possuir diferentes topologias. Neste trabalho, um sistema de medição é considerado confiável se for observável e não possuir medidas críticas, conjunto crítico de medidas e UTRs críticas. Um AE foi desenvolvido para obtenção do melhor SMC, com custo mínimo de investimento. Essa abordagem utiliza uma função de fitness que mede o custo da instalação de medidores e UTRs para obtenção de um determinado SMC. Uma vantagem relevante da metodologia desenvolvida é a sua estratégia para a obtenção de SMCs. Uma codificação indireta do cromossomo, representando uma ordem preferencial de instalação de medidores, combinada com as propriedades da matriz H \'delta\', garante ao AE a geração somente de soluções viáveis, ou seja, SMCs. Para comprovar a eficiência da metodologia desenvolvida, vários testes foram realizados, utilizando os sistemas de 6, 14, 30 e 118 barras do IEEE, bem como o sistema de 61 barras da Eletropaulo. / In modern operating control centers, the estimated state variables, instead of the measured state variables, constitute the database used to set up power systems real-time control actions. Consequently, the state estimation process is essential for power system real-time operation. The success of the state estimation process depends on the available metering systems, that is, on the topological distribution of the established meters and Remote Terminal Units (RTUs) on the system. A methodology for metering system planning for state estimation purposes was developed in this work. The methodology is based on both Evolutionary Algorithms (EAs) and on the analysis of the called H \'delta\' matrix. By analyzing the structure of this matrix, which is obtained via a triangular factorization of the Jacobian matrix, the developed methodology can determine reliable metering systems (RMS), under many different topology scenarios. In this work a metering system is considered as reliable if it is observable and has no critical measurements, critical sets neither critical RTUs. An EA was developed to find the best RMS with minimal investment cost. The developed EA uses a fitness function that measures the installation cost of meters and RTUs from a given RMS. One relevant advantage of the developed methodology is its strategy to obtain RMS. An indirect chromosome encoding representing a preferential order of meters installation combined with properties of the H \'delta\' matrix guarantees the proposed EA generates only feasible solutions, i.e. RMSs. In order to validate the developed methodology, several tests were executed considering the IEEE 6, 14, 30 and 118 bus systems, as well as the real system with 61 buses from Eletropaulo.

Com o surgimento da tecnologia da informação, o processo de análise e interpretação de dados deixou de ser executado exclusivamente por seres humanos, passando a contar com auxílio computacional para a descoberta de conhecimento em grandes bancos de dados. Este auxílio exige uma organização e ordenação das atividades, antes manualmente exercidas, em um processo composto de três grandes etapas. A primeira etapa deste processo conta com uma tarefa de redução da dimensionalidade, que tem como objetivo a eliminação de atributos que não contribuem para a análise dos dados, resultando portanto, na seleção de um subconjunto dos atributos originais. A seleção de um subconjunto de atributos pode ser encarada como um problema de busca, já que há inúmeras possibilidades de combinação dos atributos originais em subconjuntos. Dessa forma, uma das estratégias de busca que pode ser adotada consiste na busca randômica, executada por um algoritmo genético ou pelas suas variações. Este trabalho propõe a aplicação de duas variações do algoritmo genético, Algoritmo Genético Construtivo e Algoritmo Genético Enviesado com Chave Aleatória, no problema de seleção de atributos em agrupamento de dados, já que estas duas variações ainda não foram aplicadas em tal problema. A fim de verificar o desempenho destas duas variações, comparou-se ambas com a abordagem tradicional do algoritmo genético. Efetuou-se também a comparação entre as duas variações. Para isto, foi utilizada três bases de dados retiradas do repositório UCI de aprendizado de máquinas. Os resultados obtidos mostraram que os desempenhos, em termos de qualidade da solução, dos algoritmos: genético construtivo e genético enviesado com chave aleatório foram melhores, de maneira geral, do que o desempenho da abordagem tradicional. Constatou-se também diferença significativa em termos de eficiência entre as duas variações e a abordagem tradicional. / With the advent of information technology, the process of analysis and interpretation of data left to be run exclusively by humans, going to rely on computational support for knowledge discovery in large databases. This aid requires an organization and sequencing of activities before manually performed in a compound of three major step process. The first step of this process has a reduced dimensionality task, which aims to eliminate attributes that do not contribute to the data analysis, resulting therefore, in selecting a subset of the original attributes. Selecting a subset of attributes can be viewed as a search problem, since there are numerous possible combinations of unique attributes into subsets. Thus, one search strategies that can be adopted is to randomly search, performed by a genetic algorithm or its variants. This paper proposes the application of two variations of the genetic algorithm, Constructive Genetic Algorithm and Biased Random Key Genetic Algorithm in the feature selection problem in data grouping, as these two variations have not been applied in such a problem. In order to verify the performance of the two variations, we compare them with the traditional algorithm, genetic algorithm. It was also executed the comparison between the two variations. For this, we used three databases removed from the UCI repository of machine learning. The results showed that the performance, in term of quality solution, of algorithms: genetic constructive and genetic biased with random key are better than the performance of the traditional approach. It was also observed a significant difference in efficiency between of the two variations and the traditional approach.

Esta dissertação trata do problema de projeto e fortalecimento de sistemas de medição, para efeito de estimação de estado em sistemas elétricos de potência. São dois os objetivos principais desta dissertação. O primeiro é o desenvolvimento e implementação, em computador, de uma metodologia para projeto e fortalecimento de sistemas de medição confiáveis que fazem uso de medidas convencionais obtidas pelo sistema SCADA e de medidas fasoriais sincronizadas. Haja vista a existência de medidas redundantes que apresentam a característica de não refletirem grande parcela de seus erros nos resíduos do estimador por mínimos quadrados ponderados, definidas em (BENEDITO et al., 2013) como medidas com elevado índice UI, o segundo objetivo desta dissertação é o desenvolvimento e implantação, em computador, de uma metodologia para projeto e fortalecimento de sistemas de medição confiáveis que, além de considerar os critérios técnicos de confiabilidade para efeito de estimação de estado, considere também o índice UI das medidas. A metodologia possibilita a obtenção de sistemas de medição confiáveis formados por medidas com índice UI baixo. Para o desenvolvimento das metodologias propostas são utilizados como base algoritmo evolutivo monobjetivo e o método para projeto de sistemas de medição que faz uso da chamada matriz HΔT, que é obtida via um processo de fatoração triangular da matriz jacobiana transposta do estimador de estado por mínimos quadrados ponderados. / This thesis focuses on the problem of metering system planning for state estimation purposes and has two main objectives. The first one is to develop a methodology for metering system planning that allows the project of reliable metering systems considering both conventional and synchronized phasor measurements. Because of the existence of redundant measurements that have the characteristics of not reflecting their errors into the residuals of the weighted least squares estimator, called in (BENEDITO et al., 2013) as measurements with high Undetectability Index (UI), the second objective of this thesis is to develop a methodology, for metering system planning, that allow the project of reliable metering systems formed by measurements with UI lower than a pre-specified value. The background to develop the proposed methodologies are evolutionary algorithms and the method to metering system planning based on the analysis of the HΔt matrix, that is obtained from the triangular factorization of the transpose Jacobian matrix of the weighted least squares estimator.

Com o surgimento da tecnologia da informação, o processo de análise e interpretação de dados deixou de ser executado exclusivamente por seres humanos, passando a contar com auxílio computacional para a descoberta de conhecimento em grandes bancos de dados. Este auxílio exige uma organização e ordenação das atividades, antes manualmente exercidas, em um processo composto de três grandes etapas. A primeira etapa deste processo conta com uma tarefa de redução da dimensionalidade, que tem como objetivo a eliminação de atributos que não contribuem para a análise dos dados, resultando portanto, na seleção de um subconjunto dos atributos originais. A seleção de um subconjunto de atributos pode ser encarada como um problema de busca, já que há inúmeras possibilidades de combinação dos atributos originais em subconjuntos. Dessa forma, uma das estratégias de busca que pode ser adotada consiste na busca randômica, executada por um algoritmo genético ou pelas suas variações. Este trabalho propõe a aplicação de duas variações do algoritmo genético, Algoritmo Genético Construtivo e Algoritmo Genético Enviesado com Chave Aleatória, no problema de seleção de atributos em agrupamento de dados, já que estas duas variações ainda não foram aplicadas em tal problema. A fim de verificar o desempenho destas duas variações, comparou-se ambas com a abordagem tradicional do algoritmo genético. Efetuou-se também a comparação entre as duas variações. Para isto, foi utilizada três bases de dados retiradas do repositório UCI de aprendizado de máquinas. Os resultados obtidos mostraram que os desempenhos, em termos de qualidade da solução, dos algoritmos: genético construtivo e genético enviesado com chave aleatório foram melhores, de maneira geral, do que o desempenho da abordagem tradicional. Constatou-se também diferença significativa em termos de eficiência entre as duas variações e a abordagem tradicional. / With the advent of information technology, the process of analysis and interpretation of data left to be run exclusively by humans, going to rely on computational support for knowledge discovery in large databases. This aid requires an organization and sequencing of activities before manually performed in a compound of three major step process. The first step of this process has a reduced dimensionality task, which aims to eliminate attributes that do not contribute to the data analysis, resulting therefore, in selecting a subset of the original attributes. Selecting a subset of attributes can be viewed as a search problem, since there are numerous possible combinations of unique attributes into subsets. Thus, one search strategies that can be adopted is to randomly search, performed by a genetic algorithm or its variants. This paper proposes the application of two variations of the genetic algorithm, Constructive Genetic Algorithm and Biased Random Key Genetic Algorithm in the feature selection problem in data grouping, as these two variations have not been applied in such a problem. In order to verify the performance of the two variations, we compare them with the traditional algorithm, genetic algorithm. It was also executed the comparison between the two variations. For this, we used three databases removed from the UCI repository of machine learning. The results showed that the performance, in term of quality solution, of algorithms: genetic constructive and genetic biased with random key are better than the performance of the traditional approach. It was also observed a significant difference in efficiency between of the two variations and the traditional approach.

Nos modernos centros de operação dos Sistemas Elétricos de Potência (SEP), as variáveis de estado estimadas, ao invés das medidas, constituem a base de dados para as ações de controle e operação em tempo real. Desta forma, o processo de estimação de estado é de fundamental importância para operação dos SEP. O sucesso do processo de estimação de estado depende do sistema de medição disponível, isto é, do número, tipo e localização dos medidores e das Unidades Terminais Remotas (UTRs), instalados no SEP. Desenvolveu-se, neste trabalho, uma metodologia para projeto e fortalecimento de sistemas de medição, para efeito de estimação de estado. A metodologia baseia-se em Algoritmos Evolutivos (AEs) e na estrutura da matriz H \'delta\'. Pela análise da estrutura dessa matriz, que é obtida via um processo de fatoração triangular da matriz Jacobiana, a metodologia desenvolvida possibilita a obtenção de sistemas de medição confiáveis (SMC), considerando a possibilidade de o sistema possuir diferentes topologias. Neste trabalho, um sistema de medição é considerado confiável se for observável e não possuir medidas críticas, conjunto crítico de medidas e UTRs críticas. Um AE foi desenvolvido para obtenção do melhor SMC, com custo mínimo de investimento. Essa abordagem utiliza uma função de fitness que mede o custo da instalação de medidores e UTRs para obtenção de um determinado SMC. Uma vantagem relevante da metodologia desenvolvida é a sua estratégia para a obtenção de SMCs. Uma codificação indireta do cromossomo, representando uma ordem preferencial de instalação de medidores, combinada com as propriedades da matriz H \'delta\', garante ao AE a geração somente de soluções viáveis, ou seja, SMCs. Para comprovar a eficiência da metodologia desenvolvida, vários testes foram realizados, utilizando os sistemas de 6, 14, 30 e 118 barras do IEEE, bem como o sistema de 61 barras da Eletropaulo. / In modern operating control centers, the estimated state variables, instead of the measured state variables, constitute the database used to set up power systems real-time control actions. Consequently, the state estimation process is essential for power system real-time operation. The success of the state estimation process depends on the available metering systems, that is, on the topological distribution of the established meters and Remote Terminal Units (RTUs) on the system. A methodology for metering system planning for state estimation purposes was developed in this work. The methodology is based on both Evolutionary Algorithms (EAs) and on the analysis of the called H \'delta\' matrix. By analyzing the structure of this matrix, which is obtained via a triangular factorization of the Jacobian matrix, the developed methodology can determine reliable metering systems (RMS), under many different topology scenarios. In this work a metering system is considered as reliable if it is observable and has no critical measurements, critical sets neither critical RTUs. An EA was developed to find the best RMS with minimal investment cost. The developed EA uses a fitness function that measures the installation cost of meters and RTUs from a given RMS. One relevant advantage of the developed methodology is its strategy to obtain RMS. An indirect chromosome encoding representing a preferential order of meters installation combined with properties of the H \'delta\' matrix guarantees the proposed EA generates only feasible solutions, i.e. RMSs. In order to validate the developed methodology, several tests were executed considering the IEEE 6, 14, 30 and 118 bus systems, as well as the real system with 61 buses from Eletropaulo.

A predição de estruturas de proteínas (Protein Structure Prediction PSP) é um problema computacionalmente complexo. Para tratar esse problema, modelos simplificados de proteínas, como o Modelo HP, têm sido empregados para representar as conformações e Algoritmos Evolutivos (AEs) são utilizados na busca por soluções adequadas para PSP. Entretanto, abordagens utilizando AEs muitas vezes não tratam adequadamente as soluções geradas, prejudicando o desempenho da busca. Neste trabalho, é apresentada uma formulação multiobjetivo para PSP em Modelo HP, de modo a avaliar de forma mais robusta as conformações produzidas combinando uma avaliação baseada no número de contatos hidrofóbicos com a distância entre os monômeros. Foi adotado o Algoritmo Evolutivo Multiobjetivo em Tabelas (AEMT) a fim de otimizar essas métricas. O algoritmo pode adequadamente explorar o espaço de busca com pequeno número de indivíduos. Como consequência, o total de avaliações da função objetivo é significativamente reduzido, gerando um método para PSP utilizando Modelo HP mais rápido e robusto / Protein Structure Prediction (PSP) is a computationally complex problem. To overcome this drawback, simplified models of protein structures, such as the HP Model, together with Evolutionary Algorithms (EAs) have been investigated in order to find appropriate solutions for PSP. EAs with the HP Model have shown interesting results, however, they do not adequately evaluate potential solutions by using only the usual metric of hydrophobic contacts, hamming the performance of the algorithm. In this work, we present a multi-objective approach for PSP using HP Model that performs a better evaluation of the solutions by combining the evaluation based on the number of hydrophobic contacts with the distance among the hydrophobic amino acids. We employ a Multi-objective Evolutionary Algorithm based on Sub-population Tables (MEAT) to deal with these two metrics. MEAT can adequately explore the search space with relatively low number of individuals. As a consequence, the total assessments of the objective function is significantly reduced generating a method for PSP using HP Model that is faster and more robust

Esta dissertação trata do problema de projeto e fortalecimento de sistemas de medição, para efeito de estimação de estado em sistemas elétricos de potência. São dois os objetivos principais desta dissertação. O primeiro é o desenvolvimento e implementação, em computador, de uma metodologia para projeto e fortalecimento de sistemas de medição confiáveis que fazem uso de medidas convencionais obtidas pelo sistema SCADA e de medidas fasoriais sincronizadas. Haja vista a existência de medidas redundantes que apresentam a característica de não refletirem grande parcela de seus erros nos resíduos do estimador por mínimos quadrados ponderados, definidas em (BENEDITO et al., 2013) como medidas com elevado índice UI, o segundo objetivo desta dissertação é o desenvolvimento e implantação, em computador, de uma metodologia para projeto e fortalecimento de sistemas de medição confiáveis que, além de considerar os critérios técnicos de confiabilidade para efeito de estimação de estado, considere também o índice UI das medidas. A metodologia possibilita a obtenção de sistemas de medição confiáveis formados por medidas com índice UI baixo. Para o desenvolvimento das metodologias propostas são utilizados como base algoritmo evolutivo monobjetivo e o método para projeto de sistemas de medição que faz uso da chamada matriz HΔT, que é obtida via um processo de fatoração triangular da matriz jacobiana transposta do estimador de estado por mínimos quadrados ponderados. / This thesis focuses on the problem of metering system planning for state estimation purposes and has two main objectives. The first one is to develop a methodology for metering system planning that allows the project of reliable metering systems considering both conventional and synchronized phasor measurements. Because of the existence of redundant measurements that have the characteristics of not reflecting their errors into the residuals of the weighted least squares estimator, called in (BENEDITO et al., 2013) as measurements with high Undetectability Index (UI), the second objective of this thesis is to develop a methodology, for metering system planning, that allow the project of reliable metering systems formed by measurements with UI lower than a pre-specified value. The background to develop the proposed methodologies are evolutionary algorithms and the method to metering system planning based on the analysis of the HΔt matrix, that is obtained from the triangular factorization of the transpose Jacobian matrix of the weighted least squares estimator.

A demanda criada pelos estudos biológicos resultou para predição da estrutura terciária de proteínas ser uma alternativa, uma vez que menos de 1% das sequências conhecidas possuem sua estrutura terciária determinada experimentalmente. As predições Ab initio foca nas funções baseadas da física, a qual se trata apenas das informações providas pela sequência primária. Por consequência, um espaço de busca com muitos mínimos locais ótimos deve ser pesquisado. Este cenário complexo evidencia uma carência de algoritmos eficientes para este espaço, tornando-se assim o principal obstáculo para este tipo de predição. A optimização Multi-Objetiva, principalmente os Algoritmos Evolutivos, vem sendo aplicados na predição da estrutura terciária já que na mesma se envolve um compromisso entre os objetivos. Este trabalho apresenta o framework ProtPred-PEO-GROMACS, ou simplesmente 3PG, que não somente faz predições com a mesma acurácia encontrada na literatura, mas também, permite investigar a predição por meio da manipulação de combinações de objetivos, tanto no aspecto energético quanto no estrutural. Além disso, o 3PG facilita a implementação de novas opções, métodos de análises e também novos algoritmos evolutivos. A fim de salientar a capacidade do 3PG, foi então discorrida uma comparação entre os algoritmos NSGA-II e SPEA2 aplicados na predição Ab initio da estrutura terciária de proteínas em seis combinações de objetivos. Ademais, o uso da técnica de refinamento por Dinâmica Molecular é avaliado. Os resultados foram adequados quando comparado com outras técnicas de predições: Algoritmos Evolutivo Multi-Objetivo, Replica Exchange Molecular Dynamics, PEP-FOLD e Folding@Home. / The demand created by biological studies resulted the structure prediction as an alternative, since less than 1% of the known protein primary sequences have their 3D structure experimentally determined. Ab initio predictions focus on physics-based functions, which regard only information about the primary sequence. As a consequence, a search space with several local optima must be sampled, leading to insucient sampling of this space, which is the main hindrance towards better predictions. Multi-Objective Optimization approaches, particularly the Evolutionary Algorithms, have been applied in protein structure prediction as it involves a compromise among conicting objectives. In this paper we present the ProtPred-PEO-GROMACS framework, or 3PG, which can not only make protein structure predictions with the same accuracy standards as those found in the literature, but also allows the study of protein structures by handling several energetic and structural objective combinations. Moreover, the 3PG framework facilitates the fast implementation of new objective options, method analysis and even new evolutionary algorithms. In this study, we perform a comparison between the NSGA-II and SPEA2 algorithms applied on six dierent combinations of objectives to the protein structure. Besides, the use of Molecular Dynamics simulations as a renement technique is assessed. The results were suitable when comparated with other prediction methodologies, such as: Multi-Objective Evolutionary Algorithms, Replica Exchange Molecular Dynamics, PEP-FOLD and Folding@Home.

Muitos problemas de otimização multi-objetivo utilizam os algoritmos evolutivos para encontrar as melhores soluções. Muitos desses algoritmos empregam as fronteiras de Pareto como estratégia para obter tais soluções. Entretando, conforme relatado na literatura, há a limitação da fronteira para problemas com até três objetivos, podendo tornar seu emprego insatisfatório para os problemas com quatro ou mais objetivos. Além disso, as propostas apresentadas muitas vezes eliminam o emprego dos algoritmos evolutivos, os quais utilizam tais fronteiras. Entretanto, as características dos algoritmos evolutivos os qualificam para ser empregados em problemas de otimização, como já vem sendo difundido pela literatura, evitando eliminá-lo por causa da limitação das fronteiras de Pareto. Assim sendo, neste trabalho se buscou eliminar as fronteiras de Pareto e para isso utilizou a lógica Fuzzy, mantendo-se assim o emprego dos algoritmos evolutivos. O problema escolhido para investigar essa substituição foi o problema de predição de estrutura terciária de proteínas, pois além de se encontrar em aberto é de suma relevância para a área de bioinformática. / Several multi-objective optimization problems utilize evolutionary algorithms to find the best solution. Some of these algoritms make use of the Pareto front as a strategy to find these solutions. However, according to the literature, the Pareto front limitation for problems with up to three objectives can make its employment unsatisfactory in problems with four or more objectives. Moreover, many authors, in most cases, propose to remove the evolutionay algorithms because of Pareto front limitation. Nevertheless, characteristics of evolutionay algorithms qualify them to be employed in optimization problems, as it has being spread out by literature, preventing to eliminate it because the Pareto front elimination. Thus being, this work investigated to remove the Pareto front and for this utilized the Fuzzy logic, remaining itself thus the employ of evolutionary algorithms. The choice problem to investigate this remove was the protein tertiary structure prediction, because it is a open problem and extremely relevance to bioinformatic area.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:26:55Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2009-01-30Bitstream added on 2014-06-13T20:55:42Z : No. of bitstreams: 1 lopes_am_me_sjrp.pdf: 648692 bytes, checksum: 6aa3a670ac391b9033fe7de1566f1648 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Este trabalho trata do problema de corte de estoque unidimensional inteiro, que consiste em cortar um conjunto de objetos disponíveis em estoque para a produção de itens menores demandados, de tal forma que se otimize uma ou mais funções objetivos. Foi estudado o caso em que existe apenas um tipo de objeto em estoque em quantidades suficiente para atender a demanda. Três adaptações de um método heurístico baseadas nos conceitos dos algoritmos evolutivos multiobjetivo são propostas para resolver o problema considerando duas funções objetivo conflitantes, a minimização do número de objetos cortados e a minimização do número de diferentes padrões de corte. As adaptações utilizam as idéias presentes no método da Soma Ponderada, no Vector Evaluated Genetic Algorithm e no Multiple Objective Genetic Algorithm. Estas heurísticas são analisadas resolvendo-se instâncias geradas aleatoriamente. / This work deals with the one-dimensional integer cutting stock problem, which consist of cutting a set of available objects in stock in order to produce ordered smaller items in such a way as to optimize one or more objective functions. On the case studied there is just one type of object in stock available in sufficient quantity to satisfy the demand. Three adaptations of a heuristic method based on the multi-objective evolutionary algorithms concepts are proposed to solve the problem considering two conflicting objective functions, the minimization of the number of objects to be cut and the minimization of the number of different cutting patterns. The adaptations consider the ideas from the Weighted Sum method, the Vector Evaluated Genetic Algorithm and the Multiple Objective Genetic Algorithm. These heuristics are analyzed by solving randomly generated instances.