Este trabalho tem por objetivo apresentar e discutir alguns modelos desenvolvidos para a avaliação do impacto de motores de indução trifásicos nas redes de distribuição de energia elétrica partindo de seus dados de placa e utilizando algoritmos evolutivos para o cálculo dos parâmetros elétricos do circuito equivalente do motor. A discussão é de fundamental importância, na medida em que as distorções na onda de tensão impactam diretamente na qualidade do suprimento promovida por uma concessionária de energia elétrica, a qual deve fornecer aos seus consumidores uma tensão puramente senoidal, com amplitude e frequência constantes. Destaca-se a importância da representação de alguns aspectos específicos na avaliação do impacto de motores trifásicos na rede de distribuição. Por exemplo, a representação correta dos motores de indução na sua partida permitirá a identificação de afundamentos momentâneos de tensão tanto em pontos da rede secundária quanto da rede primária. Este trabalho apresenta o modelo de representação do motor de indução e dos elementos constituintes das redes de baixa e média tensão, incluindo os transformadores de distribuição, que possibilitam a análise do impacto desta carga perturbadora em toda a cadeia da rede, partindo-se do ponto de ligação do equipamento e analisando-se, dependendo do caso, a rede secundária, transformador de distribuição, rede primária e subestação de distribuição. Com o módulo computacional desenvolvido a partir da metodologia proposta neste trabalho, foi possível propor critérios bem definidos para avaliar se a partida de motores causa algum prejuízo para a rede de baixa tensão e/ou aos demais consumidores. Foi apresentado um método detalhado e um método expedito que permitem avaliar a viabilidade da instalação de um motor em uma determinada barra dependendo de sua potência, da potência nominal do transformador de distribuição e da sua distância até o transformador. Os critérios e os métodos estabelecidos neste trabalho constituem-se em uma proposta de regulamentação para o acesso de motores de indução à rede de baixa tensão e representam a segunda grande contribuição deste trabalho. / Much research is currently being conducted on the subject of Power Quality in electrical systems. This stems from the widespread use of polluting devices that introduce distortions on voltage waveforms so these become increasingly different form pure sinusoidal. At the same time, there has also been an increase on the use of sensitive equipment that cannot operate properly when fed by a non-sinusoidal source. This work focuses on the development of a few models aimed at evaluating the impact of electrical motors on electricity distribution networks. Motors have a direct impact on the quality of electrical energy provided to the networks customers, mainly owing to voltage sags during the motors startup. A detailed representation of all components (motors, primary circuits, distribution transformers and secondary circuits) has been developed. This allows a precise identification of critical points of the distribution system as to voltage sags. The first important contribution of this work refers to the computation of the motors equivalent circuit from its rated data using evolutionary algorithms. With these models, two different methods for evaluating the impact of the connection of a motor at a given load point were developed. These methods take into account the motors rated power, the distance between the distribution transformer and the load point, and the transformers rated power. The methods constitute a proposal for a regulatory framework within this subject, and they represent the second major contribution of this work.

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.

Neste trabalho, investigou-se a utilização de algoritmos evolutivos para identificação de procedimentos de raciocínio utilizados por humanos na construção de soluções para uma classe de problemas cuja principal característica é a utilização de raciocínio dedutivo. Para isso, utilizou-se uma abordagem que explora os diferentes níveis de complexidade do problema, partindo da análise das estratégias apresentadas por jogadores humanos. Foram realizados diversos ensaios que evoluíram primeiramente, para um modelo de solução puramente combinatória guiada por um algoritmo genético e independente do jogador humano, até atingir um modelo que procura identificar um procedimento de solução que guarde semelhanças com os procedimentos apresentados pelos jogadores humanos. Como resultado, apresentou-se um algoritmo denominado Classificador Genético um sistema de operadores guiado por um algoritmo genético capaz de identificar procedimentos de raciocínio para solução de combinações específicas do problema proposto. Os ensaios permitiram ainda identificar conjuntos de operadores que se combinados corretamente, através de um mecanismo que simule a tomada de decisão do jogador humano, são capazes de aumentar o potencial de identificação de soluções do algoritmo proposto. O estudo também revelou a importância dos mecanismos de memória no processo de solução do problema e as dificuldades em manipular operadores gerais com métodos puramente evolutivos. Foi possível ainda identificar de que modo jogadores humanos tratam os fatores relacionados à diversidade de possíveis encaminhamentos no processo decisório, que afetam a solução do problema proposto. / In this work we investigated the use of evolutionary algorithms to identify logic procedures used by humans in the construction of solutions of a class of problems in which the main characteristic is the use of deductive reasoning. In order to do that it was used an approach that explores the problems different levels of complexity, starting from the strategies analysis presented by human players. Several experiments were carried out where at first moment used a model of solution that is strictly combinatorial guided by a genetic algorithm and independent of the human player that evolved to a model that tries to identify a solution procedure that maintains the similarities with the procedures presented by human players. As a result, we presented an algorithm denominated Genetic Classifier - a system of rules guided by a genetic algorithm - able to identify reasoning procedures for solution of specific combinations of the proposed problem. Moreover, the experiments allowed identifying clusters of rules that if combined correctly, through a mechanism that simulates the decision making performed by a human player, are capable of increasing the potential to identify the solutions of the proposed algorithm. The study also revealed the importance of the memorys mechanism in the process of solving the proposed problem and the difficulties to manipulate general rules with regular evolutionary methodologies. It was also possible to identify the way human players deal with the factors related to the diversity of possible directions in the decision process.

O dimensionamento otimizado de sistemas de distribuição de águas tem originado centenas de trabalhos científicos nas últimas quatro décadas. Vários pesquisadores têm buscado encontrar uma metodologia capaz de dimensionar essas redes considerando diversos aspectos e incertezas características desse tipo de projeto. No entanto, os resultados da maioria das metodologias desenvolvidas não podem ser aplicados na prática. O objetivo deste trabalho é elaborar uma metodologia de dimensionamento de redes de distribuição de água considerando um enfoque multiobjetivo. A metodologia desenvolvida considera três aspectos referentes ao projeto desses sistemas: custo; confiabilidade e perdas por vazamentos. Para tanto, empregou-se um método de otimização multiobjetivo baseado em algoritmos genéticos para a geração do conjunto de soluções não-dominadas e um método multicriterial para escolha da alternativa final. Para representar os objetivos do problema, foram testadas nove funções: custo, vazamentos, entropia, resiliência, tolerância à falha, expansibilidade, efeito do envelhecimento e resilientropia, sendo que sete destas são específicas para a representação da confiabilidade. Para se avaliar as alternativas geradas foi desenvolvido um modelo de análise hidráulica que fosse capaz de trabalhar com vazamentos e com demandas dependente da pressão. Os métodos escolhidos foram o Híbrido de Nielsen e o Gradiente. Das funções testadas, a resilientropia, proposta originalmente neste trabalho, foi a que melhor se ajustou ao conceito formal de confiabilidade, representado pela função tolerância. Os resultados encontrados pela metodologia mostraram-se promissores, uma vez esta foi capaz de encontrar redes eficientes ao final das simulações. / The topic \"Optimized design of water distribution systems\" has generated hundreds of scientific publications in the last four decades. Several researchers have searched for a technology which would take into account a variety of aspects and uncertainties innate to the design of such networks. However, the results of most methodologies developed are not practical. The objective of this work is to develop a methodology for water distribution systems design that has a multi-objective focus. The methodology developed focuses in three aspects of the design of such systems: cost, reliability and losses by leaking. A multiobjective optimization method based on generic algorithms, generating a set of non-defined solutions, and a multi-criteria method for choosing the final alternative, was employed. Nine functions representing the objectives of the problem (method) were tested: cost, leakages, entropy, resilience, failure tolerance, expansibility, aging effect and resilienthropy, seven of which are specific to representing reliability. In order to evaluate the generated alternatives, a hydraulic analysis model, that could handle leakages and pressure dependent demands, was developed. The chosen methods were Nielsen\'s Hybrid, and the Gradient. Of all tested functions, resilientropy, originally proposed in this work, proved to be the one best adjusted to the formal concept of reliability, represented by the tolerance function. The results obtained by this methodology are promising, as they produced efficient distribution networks at the end of the simulations performed.

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.

The major concern in the design of the multi-storey buildings is the structure to have enough lateral stability to resist wind forces. There are different ways to limit the lateral drift. First method is to use unbraced frame with moment-resisting connections. Second one is to use braced frames with moment-resisting connections. Third one is to use pin-jointed connections instead of moment-resisting one and using bracings. Finally braced frame with both moment-resisting and pin-jointed connections is a solution. There are lots of bracing models and the designer should choose the appropriate one. This thesis investigates optimal lateral bracing systems in steel structures. The method selects appropriate sections for beams, columns and bracings, from a given steel section set, and obtains a design with least weight. After obtaining the best designs in case of weight, cost analysis of all structures are carried out so that the most economical model is found. For this purpose evolution strategies optimization method is used which is a member of the evolutionary algorithms search techniques. First optimum design of steel frames is introduced in the thesis. Then evolution strategies technique is explained. This is followed by some information about design loads and bracing systems are given. It is continued by the cost analysis of the models. Finally numerical examples are presented. Optimum designs of three different structures, comprising twelve different bracing models, are carried out. The calculations are carried out by a computer program (OPTSTEEL) which is recently developed to achieve size optimization design of skeletal structures.

Due to the complexity of multi-objective combinatorial optimization problems (MOCO), metaheuristics like multi-objective evolutionary algorithms (MOEA) are gaining importance to obtain a well-converged and well-dispersed Pareto-optimal frontier approximation. In this study, of the well-known MOCO problems, single-dimensional multi-objective knapsack problem and multi-objective assignment problem are taken into consideration. We develop a steady-state and elitist MOEA in order to approximate the Pareto-optimal frontiers. We utilize a territory concept in order to provide diversity over the Pareto-optimal frontiers of various problem instances. The motivation behind the territory definition is to attach the algorithm the advantage of fast execution by eliminating the need for an explicit diversity preserving operator. We also develop an interactive preference incorporation mechanism to converge to the regions that are of special interest for the decision maker by interacting with him/her during the optimization process.

Στη συγκεκριμένη διπλωματική εργασία αναλύεται το πρόβλημα του εντοπισμού ομάδων σε σύνολα δεδομένων (ομαδοποίηση δεδομένων). Δίνεται μια σύντομη ανασκόπηση των μεθόδων που χρησιμοποιούνται σήμερα στην ομαδοποίηση δεδομένων και ιδιαίτερα στην ολοένα και αυξανόμενη χρήση Εξελικτικών Αλγόριθμων (ΕΑ) στην ομαδοποίηση. Οι ΕΑ έχουν αποδειχθεί ιδιαίτερα αποτελεσματικοί σε μια πληθώρα προβλημάτων βελτιστοποίησης. Η χρήση ΕΑ είναι αναμενόμενη, καθώς η ομαδοποίηση δεδομένων μπορεί να εκφραστεί και ως πρόβλημα βελτιστοποίησης. Επιπρόσθετα, παρουσιάζεται μια μέθοδος αντιμετώπισης της (συνήθως) μεγάλης διάστασης των προβλημάτων ομαδοποίησης, κάτι που επιβαρύνει ιδιαίτερα τους ΕΑ. Αναλυτικότερα, το πρώτο μέρος της διπλωματικής εργασίας παρέχει μια σφαιρική εικόνα του προβλήματος της ομαδοποίησης καθώς και των κατηγοριών των αλγορίθμων, που έχουν προταθεί για τον εντοπισμό ομάδων. Επιπλέον, παρουσιάζονται δομές δεδομένων που χρησιμοποιούνται από αλγόριθμους ομαδοποίησης για την επιτάχυνσή τους, όπως είναι τα Range Trees και τα BBD Trees. Εν συνεχεία, παρουσιάζονται αναλυτικά οι ΕΑ και ο τρόπος εφαρμογής τους σε προβλήματα ομαδοποίησης δεδομένων, αναλύοντας τρόπους αναπαράστασης του προβλήματος ομαδοποίησης, έτσι ώστε να είναι δυνατή η χρήση ΕΑ καθώς επίσης και οι μορφές των αντικειμενικών συναρτήσεων. Εισάγεται μια νέα προσέγγιση της εφαρμογής των ΕΑ σε προβλήματα ομαδοποίησης με σκοπό την πλήρη αποδέσμευση της διαδικασίας από εκτιμήσεις του πλήθους των ομάδων. Η διπλωματική εργασία κλείνει με τη σύγκριση υπάρχοντων αλγορίθμων ομαδοποίησης, που εφαρμόζουν την καθιερωμένη προσέγγιση της εφαρμογής των ΕΑ σε προβλήματα ομαδοποίησης, ένα νέο τρόπο εφαρμογής των ΕΑ, καθώς και κλασικούς αλγόριθμους όπως ο k-means και ο DBSCAN. Η σύγκριση γίνεται σε τεχνητά σύνολα δεδομένων, το κάθε ένα με διαφορετικές ιδιαιτερότητες. / In this master thesis, the problem of finding groups in data sets (data clustering) is analyzed. Data clustering methods in general and, more specifically, Evolutionary Algorithms (EA) based methods are shortly reviewed. EA's have proven to be effective in a extensive number of optimization problems. Since data clustering can be formulated as an optimization problem, EA can be utilized. Additionally, a method of reducing the (usually) large dimensionality of clustering problems is presented, since this hinders the performance and stability of EAs. The first part of this thesis provides an introduction to clustering as well as to existing clustering algorithms. Additionally, data structures used by clustering algorithms such as Range trees and BBD trees are described. After that, EA is described thoroughly as well as approaches of applying them on clustering problems, by analyzing forms of presenting a clustering problem in a way than an EA can be used, as well as and possible objective functions. A new approach of applying EAs on clustering problems is introduced, in an attempt to automatically determine the number of clusters present in a data set. Finally, an existing EA-based method and well known clustering algorithms such as k-means and DBSCAN are compared to the proposed approach. This comparison is made on artificial data sets, each one with its own characteristics.

Šiame darbe nagrinėjamas stochastinių algoritmų vystymas ir taikymas mechaninių sistemų elementų geometrijai optimizuoti. Inžinerinėje praktikoje geometrijos optimizacijos uždaviniai dažniausiai yra netiesiniai, turintys triukšmo komponenčių, diskretiniai – išreikšti skaičių eilutėmis, o tikslo funkcija ir apribojimai gali būti netolydūs. Jiems spręsti geriausiai tinka stochastiniai metodai. Tai įrodo daugybės sėkmingų stochastinių algoritmų (pvz., evoliucinių algoritmų) taikymas tokiems optimizacijos uždaviniams išspręsti, kuriems deterministiniai metodai (pvz., gradiento metodai) beveik netinka. Inžinerinėje praktikoje mechaninių sistemų elementų geometrija optimizuojama ją parametrizuojant – apibrėžiant optimizacijos kintamuosius ir taikant optimizacijos algoritmą – randant optimalias šių kintamųjų reikšmes. Geometrijos parametrizacijos būdo pasirinkimas lemia optimizacijos uždavinio sprendimo kokybę ir daro įtaką optimizacijos algortimo pasirinkimui. Todėl efektyvių parametrizacijos ir optimizacijos metodų plėtotė yra du lygiavertės svarbos uždaviniai, sprendžiami mechanikos inžinerijoje. Šiame darbe nagrinėjama tik optimizacijos metodų plėtra, kai optimizacijos kintamieji yra realieji – tolydūs skaičiai. / The thesis addresses the development of stochastic algorithms to mechanical-structure optimisation problems. Since structure optimisation problems encountered in mechanical engineering are usually highly nonlinear, nosy, and discrete, stochastic algorithms represent reasonable optimisation methods for them. This evidence is justified by many successful applications of stochastic algorithms (e.g. evolutionary algorithms) on those mechanical engineering problems, where deterministic methods are hardly applicable. This work embodies four new original approaches concerning about (1) the theoretical measures of the algorithmic efficiency, (2) the further development of existing and (3) the design of new stochastic algorithms. Thus, the first approach aims at predicting the run-time efficiency of evolutionary algorithms through the calculation of higher-order statistical moments, namely the skewness and the kurtosis, and the use of a new proposed statistic–the best fitness frequency. The performed statistical analysis is based on two hypothesises: (1) a population, considered as a distribution of fitness values, varies over run-time by changing its shape, and (2) such a variance of the fitness-distribution shape reflects fitness landscape regions. The optimisation results performed on some theoretical test functions support the stated hypotheses. The presented statistical efficiency analysis can be used only in population-based stochastic algorithms. The following two approaches... [to full text]