[pt] Um dos maiores problemas de todas as empresas prestadoras de serviço de sanea-mento e distribuição de água é o de perdas oriundas de irregularidades (comerciais). Dentre os países com mais de 20 milhões de habitantes que mais sofrem desse tipo de perdas, o Brasil ocupa a 14º posição com 40% de perdas na distribuição. A Em-presa A, estudo de caso deste trabalho, é uma companhia brasileira que atua no setor de saneamento e distribuição de água e, atua, principalmente, em 3 regiões, com valores de médias percentuais de perdas, em 2021, de 19%, 30% e 43%, respecti-vamente. Essas perdas são derivadas de muitos problemas, mas as principais são oriundas das fraudes nas ligações dos medidores de água, por exemplo: ligações clandestinas, by-pass e derivação de ramal. A principal forma de combater esse tipo de fraude é através de inspeções nos clientes. Geralmente utiliza-se um conjunto de heurísticas para identificar o suspeito de tal fraude ou irregularidade, porém esses métodos não retornam boas precisões. Na Empresa A, a precisão alcançada através das inspeções varia de 3% a 17% de região para região. Com isso, conclui-se que o procedimento não é eficaz. Sendo assim, o objetivo deste trabalho é desenvolver um sistema inteligente que possa identificar, com maior exatidão, o perfil de con-sumo do cliente que possui a fraude. O sistema desenvolvido é composto por duas metodologias baseadas em diversos algoritmos supervisionados de aprendizado de máquina. A primeira utiliza um filtro com intuito de agrupar os clientes com perfis similares. A segunda faz uso de um algoritmo evolutivo inspirado em computação quântica para a busca de hiperparâmetros e atributos. Além disso, ambas conside-ram comitês e exploram a utilização de variáveis históricas e exógenas pertinentes ao contexto. Os resultados obtidos mostraram-se superiores nas avaliações, quando comparadas aos verificados na Empresa A, alcançando até 44% de taxa de acerto. / [en] One of the biggest problems faced by all companies that provide sanitation and water distribution services is that of losses arising from (commercial) irregularities. Among the countries with more than 20 million inhabitants that suffer the most from this type of loss, Brazil occupies the 14th position with 40% of losses in dis-tribution. Company A, the case study of this work, is a Brazilian company that ope-rates in the sanitation and water distribution sector and operates mainly in 3 regions, with average percentage values of losses, in 2021, of 19%, 30 % and 43%, respec-tively. These losses derive from many problems, but the main ones arise from fraud in the connections of water meters, for example: clandestine connections, by-pass and branch derivation. The main way to combat this type of fraud is through custo-mer inspections. Generally, a set of heuristics is used to identify the suspect of such fraud or irregularity, but these methods do not return good accuracy. At Company A, the accuracy achieved through inspections varies from 3% to 17% from region to region. Thus, it is concluded that the procedure is not effective. Therefore, the objective of this work is to develop an intelligent system that can identify, with greater accuracy, the consumption profile of the customer who has the fraud. The developed system is composed of two methodologies based on several supervised machine learning algorithms. The first uses a filter in order to group customers with similar profiles. The second makes use of an evolutionary algorithm inspired by quantum computing to search for hyperparameters and attributes. In addition, both consider committees and explore the use of historical and exogenous variables re-levant to the context. The results obtained were superior in the evaluations, when compared to those verified in Company A, reaching up to 44% of success rate.

[pt] Atualmente as Unidades de Saúde, em um grande número de países do mundo, apresentam demandas de serviços que superam suas capacidades reais. Por esta razão, o surgimento das listas de espera é inevitável. Preparar o planejamento das mesmas, de modo otimizado resulta, portanto, em um grande desafio, devido à quantidade de recursos que devem ser considerados. O caso particular dos procedimentos cirúrgicos é particularmente crítico pela quantidade de recursos que se precisam para a realização do mesmo. Poucos projetos têm sido desenvolvidos para a gestão completa dessas listas. O trabalho desenvolvido nesta Dissertação propõe o uso de um modelo, baseado em algoritmos genéticos com inspiração quântica, para a automatização e otimização do planejamento de procedimentos cirúrgicos eletivos. Este modelo, denominado Algoritmo Evolucionário com Inspiração Quântica para a Área de Saúde (AEIQ-AS), além de alocar os pacientes e os recursos necessários para que o processo cirúrgico seja exitoso, procura reduzir o tempo total para que todas as cirurgias sejam realizadas. Este trabalho apresenta também uma ferramenta que permite a modelagem, de modo simplificado, de uma Unidade Cirúrgica de Saúde. Esta ferramenta possibilita a realização de simulações com o objetivo de ver o efeito de diferentes configurações dos recursos nas Unidades de Saúde. Para a validação do modelo proposto foi criada, de modo artificial e fazendo uso da ferramenta de simulação, uma lista de espera de 2000 cirurgias. Caso as cirurgias fossem realizadas seguindo a ordem de chegada, seriam necessárias pouco mais de 37 semanas e teria 1066 operações fora do prazo. Foram feitos vários experimentos onde se buscava a otimização destes valores. Esta busca foi feita, primeiramente, tomando em consideração só um dos parâmetros e a continuação eles em conjunto. Na primeira abordagem o AEIQ-AS consegue a realização das mesmas cirurgias em aproximadamente 31 semanas. Assim, observa se que há uma redução de aproximadamente 16,25 porcento do tempo. O número de operações fora do prazo, por sua vez, foi reduzido pelo modelo para 927 (13,04 porcento). Na abordagem simultânea, o AEIQ-AS, consegue uma diminuição do tempo total de alocação em 16,22 porcento e o número de operações fora do prazo em 9,76 porcento. Foram feitas, também, várias simulações da Unidade de Saúde mantendo as caraterísticas da lista de cirurgias para ver seu efeito no tempo total de alocação de todos os processos cirúrgicos. / [en] Currently, Health Units in a large number of countries in the world present service demand that exceed their real capacities. For this reason, is inevitable the emergence of the waiting lists. To prepare the planning of this in an optimized manner results in a substantial challenge due to the number of resources that should be considered. The case of chirurgical procedures is particularly critical by the number of resources needed for their realization. A small quantity of projects has been developed to fully manage these lists. The work developed in this Dissertation proposes the use of a model based on evolutionary algorithms with quantum inspiration for the automation and optimization of the planning of elective chirurgical procedures. This model, denominated Evolutionary Algorithm with Quantum Inspiration for the Health Field (AEIQ-AS), beyond patients and necessary resources for the successful completion of the chirurgical procedure allocation, pursue the reduction of the total time of realization of all the surgeries. The work presents also a tool that allows the modeling, in a simplified manner, of a Chirurgical Health Unit. This tool enables the realization of simulations with the objective of seeing the effect of different configurations of the resources in the Health Units. To validate the proposed model was created, in artificial mode and employing the simulation tool, a waiting list of 2000 surgeries. In case that the surgeries were realized following the arrival order, will be needed a little more than 37 weeks and will have 1066 surgeries out of time. Several experiments were conducted in order to optimize these values. This search was executed, firstly, considering only one of the parameters and, in continuation, all together. In the first approach, the AEIQ-AS obtains the realization of the same surgeries in approximately 16,25 percent of the time. The number of operations out of time was reduced by the model to 927 (13,04 percent). In the simultaneous approach, the AEIQAS achieves a decrease of the allocation total time in 16,22 percent and the number of operations out of time in 9,76 percent. It were done, also, several simulations of the Health Unit maintaining the characteristics of the surgeries list in order to look the effect in the allocation total time of all the chirurgical procedures.

Made available in DSpace on 2016-04-28T19:59:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Carmen Medeiros Lima.pdf: 519662 bytes, checksum: d51759ec63182922fe78af52212a68e2 (MD5) Previous issue date: 2009-05-13 / Secretaria da Educação do Estado de São Paulo / The purpose of this Master dissertation is to apprehend the Manuel Bandeira s process of lyric poetry in Belo Belo work. The emphasized poems are: Poema só para Jaime Ovalle , O Homem e a Morte , Tempo-será , A Mário de Andrade ausente , O lutador , Esparsa Triste , A realidade e a imagem , Visita Noturna , Nova poética , Unidade , Arte de amar and Infância . Those poems are divided in two thematic nucleus: death and alumbramento. Inside them, this study tries to explore the elements that effect like resources in Manuel Bandeira s poetics and how the self lyric, before death, connects the alumbramento with that theme. The Phenomenology as a method helps the understanding of the being-in-world and of the finite existence, explainning the feeling regarding to death. Observ itself the similarity between alumbramento and Epiphany connectinning to the biography, to the experience of death, to the childhood and to the body.To the poems analysis we bring Davi Arrigucci Jr., Antonio Candido, Paul Zumthor, Cristovão Tezza, Alfredo Bosi, Olga de Sá, Georges Bataille and others. From analysis, we can conclude, the rhythm is the most important element in Manuel Bandeira s poetry because it establishes connections with the humble poetry, the childhood memory, the body and with the world. What seems connected to the death theme is exactly what leads to alumbramento. The death theme to Manuel Bandeira, acquired another meaning: the motto that ligthed up the fear of death / O propósito desta dissertação é apreender o processo da lírica de Manuel Bandeira na obra Belo Belo. Os poemas enfatizados são: Poema só para Jaime Ovalle , O Homem e a Morte , Tempo-será , A Mário de Andrade ausente , O lutador , Esparsa triste , A realidade e a imagem , Visita noturna , Nova poética , Unidade , Arte de amar e Infância . Esses poemas estão agrupados em dois núcleos temáticos: morte e alumbramento. Dentro deles, procura-se resgatar os elementos que operam como recursos na poética de Manuel Bandeira e como o eu lírico, diante da morte, relaciona o alumbramento com esse tema. A Fenomenologia como método auxilia o entendimento do ser-no-mundo e da existência finita, traduzindo os sentimentos em relação à morte. Observa-se a semelhança entre alumbramento e epifania relacionando-os ao item biográfico, à experiência marcada pela morte, à infância e ao corpo. Para as análises dos poemas trazemos Davi Arrigucci Jr., Antonio Candido, Paul Zumthor, Cristovão Tezza, Alfredo Bosi, Olga de Sá, Georges Bataille e outros. Das análises, conclui-se que o ritmo é um dos elementos mais importantes na poesia de Manuel Bandeira, pois estabelece conexões com a poesia humilde, com a memória da infância, com o corpo e com o mundo. O que parece estar ligado ao tema da morte é justamente o que conduz ao alumbramento. O tema da morte, para Manuel Bandeira, adquiriu outro significado: o motor que iluminou o medo da morte

[pt] Através das técnicas utilizadas em Identificação de Sistemas é possível obter um modelo matemático para um sistema dinâmico somente a partir de dados medidos de suas entradas e saídas. Por possuírem comportamento naturalmente dinâmico e um procedimento de treinamento simples e rápido, o uso de redes neurais do tipo Echo State Networks (ESNs) é vantajoso nesta área. Entretanto, as ESNs possuem hiperparâmetros que devem ser ajustados para que obtenham um bom desempenho em uma dada tarefa, além do fato de que a inicialização aleatória de pesos da camada interna destas redes (reservatório) nem sempre ser a ideal em termos de desempenho. Por teoricamente conseguirem obter boas soluções com poucas avaliações, o AEIQ-R (Algoritmo Evolutivo com Inspiração Quântica e Representação Real) e a estratégia evolucionária com adaptação da matriz de covariâncias (CMA-ES) representam alternativas de algoritmos evolutivos que permitem lidar de maneira eficiente com a otimização de hiperparâmetros e/ou pesos desta rede. Sendo assim, este trabalho propõe um modelo neuroevolucionário que define automaticamente uma ESN para aplicações de Identificação de Sistemas. O modelo inicialmente foca na otimização dos hiperparâmetros da ESN utilizando o AEIQ-R ou o CMA-ES, e, num segundo momento, seleciona o reservatório mais adequado para esta rede, o que pode ser feito através de uma segunda otimização focada no ajuste de alguns pesos do reservatório ou por uma escolha simples baseando-se em redes com reservatórios aleatórios. O método proposto foi aplicado a 9 problemas benchmark da área de Identificação de Sistemas, apresentando bons resultados quando comparados com modelos tradicionais. / [en] Through System Identification techniques is possible to obtain a mathematical model for a dynamic system from its input/output data. Due to their intrinsic dynamic behavior and simple and fast training procedure, the use of Echo State Networks, which are a kind of neural networks, for System Identification is advantageous. However, ESNs have global parameters that should be tuned in order to improve their performance in a determined task. Besides, a random reservoir may not be ideal in terms of performance. Due to their theoretical ability of obtaining good solutions with few evaluations, the Real Coded Quantum-Inspired Evolutionary Algorithm (QIEA-R) and the Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES) represent efficient alternatives of evolutionary algorithms for optimizing ESN global parameters and/or weights. Thus, this work proposes a neuro-evolutionary method that automatically defines an ESN for System Identification problems. The method initially focuses in finding the best ESN global parameters by using the QIEA-R or the CMA-ES, then, in a second moment, in selecting its best reservoir, which can be done by a second optimization focused on some reservoir weights or by doing a simple choice based on networks with random reservoirs. The method was applied to 9 benchmark problems in System Identification, showing good results when compared to traditional methods.

[pt] A programação de produção em refinaria (scheduling) pode ser compreendida como uma sequência de decisões que buscam otimizar a alocação de recursos, o sequenciamento de atividades e a realização temporal dessas atividades, respeitando um conjunto de restrições de diferentes naturezas e visando o atendimento de múltiplos objetivos onde fatores como atendimento à demanda de produção e minimização de variações operacionais nos equipamentos coexistem na mesma função. Este trabalho propõe o uso da técnica de Programação Genética para automatizar a criação de programas que representem uma solução completa de programação de petróleo em uma refinaria dentro de um horizonte de tempo. Para a evolução destes programas foi desenvolvida uma linguagem específica para o domínio de problemas de scheduling de petróleo e aplicada de forma a representar as principais atividades do estudo de caso. Para tal, a primeira etapa consistiu da avaliação de alguns cenários de programação de produção de forma a selecionar as atividades que devessem ser representadas e como fazê-lo. No modelo proposto, o cromossomo quântico guarda a superposição de estados de todas as soluções possíveis e, através do processo evolutivo e observação dos genes quânticos, o cromossomo clássico é criado como uma sequencia linear de instruções a serem executadas. As instruções executadas representam o scheduling. A orientação deste processo é feita através de uma função de aptidão multiobjetivo que hierarquiza as avaliações sobre o tempo de operação das unidades de destilação, o prazo para descarregamento de navios, a utilização do duto que movimenta óleo entre terminal e refinaria, além de fatores como número de trocas de tanques e uso de tanques de injeção nas unidades de destilação. No desenvolvimento deste trabalho foi contemplado um estudo sobre o conjunto de parâmetros para o modelo desenvolvido com base em um dos cenários de programação selecionados. A partir desta definição, para avaliação do modelo proposto, foram executadas diversas rodadas para cinco cenários de programação de petróleo. Os resultados obtidos foram comparados com estudo desenvolvido usando algoritmos genéticos cujas atividades, no cromossomo, possuem representação por ordem. A programação genética apresentou percentual de soluções aceitas variando entre 25 por cento e 90 por cento dependendo da complexidade do cenário, sendo estes valores superiores ao obtido usando Algoritmos Genéticos em todos os cenários, com esforço computacional menor. / [en] Refinery scheduling can be understood as a sequence of decisions that targets the optimization of available resources, sequencing and execution of activities on proper timing; always respecting restrictions of different natures. The final result must achieve multiple objectives guaranteeing co-existence of different factors in the same function, such as production demand fullfillment and minimize operational variation. In this work it is proposed the use of the genetic programming technique to automate the building process of programs that represent a complete oil scheduling solution within a defined time horizon. For the evolution of those programs, it was developed a domain specific language to translate oil scheduling instructions that was applied to represent the most relevant activities for the proposed case studies. For that, purpose first step was to evaluate a few real scheduling scenarios to select which activities needed to be represented and how to do that. On the proposed model, each quantum chromosome represents the overlapping of all solutions and by the evolutionary process (and quantum gene measurement) the classic chromosome is created as a linear sequence of scheduling instructions to be executed. The orientation for this process is performed through a multi-object fitness function that prioritizes the evaluations according to: the operating time of the atmospheric distillation unities, the oil unloading time from the ships, the oil pipeline operation to transport oil to the refinery and other parameters like the number of charge tanks switchover and injection tank used for the distillation unities. The scope of this work also includes a study about tuning for the developed model based in one of the considered scenarios. From this set, an evaluation of other different scheduling scenarios was performed to test the model. The obtained results were then compared with a developed model that uses genetic algorithms with order representation for the activities. The proposed model showed between 25 percent - 90 percent of good solutions depending on the scenario complexity. Those results exhibit higher percentage of good solutions requiring less computational effort than the ones obtained with the genetic algorithms.

[pt] A programação de produção em refinaria pode ser compreendida como decisões que buscam otimizar alocação de recursos, o sequenciamento de atividades e a sua realização temporal, respeitando restrições e visando ao atendimento de múltiplos objetivos. Apesar da complexidade e natureza combinatória, a atividade carece de sistemas sofisticados que auxiliem o processo decisório, especialmente baseadas em otimização, pois as ferramentas utilizadas são planilhas ou softwares de simulação. A diversidade de objetivos do problema não implica em equivalência de importância. Pode-se considerar que existem grupos, onde os que afetam diretamente a capacidade produtiva da refinaria se sobrepõem aos associados à maior continuidade operacional. Esta tese propõe o desenvolvimento de algoritmos multiobjetivos para programação de petróleo em refinaria. As propostas se baseiam em conceituadas técnicas da literatura multiobjetivo, como dominância de Pareto e decomposição do problema, integradas à programação genética com inspiração quântica. São estudados modelos em um ou dois níveis de decisão. A diferenciação dos grupos de objetivos é avaliada com base em critérios estabelecidos para considerar uma solução proposta como aceitável e também é avaliada a influência de uma população externa no processo evolutivo. Os modelos são testados em cenários de uma refinaria real e os resultados são comparados com um modelo que trata os objetivos de forma hierarquizada. As abordagens baseadas em dominância e em decomposição apresentam vantagem sobre o algoritmo hierarquizado, e a decomposição é superior. Numa comparação com o modelo em dois níveis de decisão, apenas o que utiliza estratégia de decomposição em cada nível apresenta bons resultados. Ao final deste trabalho é obtido mais de um modelo multiobjetivo capaz de oferecer um conjunto de soluções que atendam aos objetivos críticos e deem flexibilidade de análise a posteriori para o programador de produção, o que, por exemplo, permite que ele pondere questões não mapeadas no modelo. / [en] Refinery scheduling can be understood as a set of decisions which aims to optimize resource allocation, task sequencing, and their time-related execution, respecting constraints and targeting multiple objectives. Despite its complexity and combinatorial nature, the refinery scheduling lacks more sophisticated support decision tools. The main systems in the area are worksheets and, sometimes, simulation software. The multiple objectives do not mean they have the same importance. Actually, they can be grouped whereas the objectives related to the refinery production capacity are more important than the ones related to a smooth operation. This thesis proposes the development of multiobjective algorithms applied to crude oil refinery scheduling. The proposals are based on the major technics of multiobjective literature, like Pareto dominance and problem decomposition, integrated with a quantum-inspired genetic programming approach. One and two decision level models are studied. The difference between groups is handled with conditions that define what can be considered a good solution. The effect of using an archive population in the evolutionary process is also evaluated. The results of the proposed models are compared with another model that handles the objectives in a hierarchical logical. Both decomposition and dominance approaches have better results than the hierarchical model. The decomposition model is even better. The bilevel decomposition method is the only one, among two decision levels models, which have shown good performance. In the end, this work achieves more than one multiobjective model able to offer a set of solutions which comprises the critical objectives and can give flexibility to the production scheduler does his analysis. Therefore, he can consider aspects not included in the model, like the forecast of crude oil batches not scheduled yet.