Made available in DSpace on 2014-06-12T15:57:24Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo3189_1.pdf: 3006402 bytes, checksum: f2eae8d593b69c5c4fb2f7b31b101960 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2009 / Companhia Hidro Elétrica do São Francisco / Apresenta-se a modelagem do comportamento de formigas forrageiras em ambientes dinâmicos a partir de experimentos realizados com formigas reais em laboratório, em um aparato experimental composto por uma rede de túneis colocado entre o ninho das formigas a fonte de alimento. Durante os experimentos, há mudanças na topologia da área de forrageio, com a introdução e remoção de bloqueios de alguns túneis, o que exige a capacidade de adaptação das colônias para continuarem alimentando seus ninhos de modo eficiente. Neste trabalho é proposto um novo modelo para o comportamento das formigas, o Modelo FFAC-D (Formigas Forrageiras em Ambientes Confinados e Dinâmicos) é inspirado em evidências extraídas de estudos biológicos e mostra-se capaz de reproduzir os dados experimentais, superando o problema da estagnação evidenciado em modelos anteriores. Na segunda etapa desta dissertação, busca-se aplicar os mecanismos bem sucedidos do Modelo FFAC-D ao problema do roteamento em redes de pacotes. É feita uma revisão da literatura sobre algoritmos de roteamento baseados em formigas, e, em seguida, propõe-se um novo sistema para o roteamento de pacotes baseado no Modelo FFAC-D, o MARS (Memoryless Ants Routing System). O MARS é implementado em um simulador de eventos discretos voltado à simulação de redes (NS-2), e mostra-se eficaz para a solução do problema de roteamento, com desempenho superior ao AntNet no que diz respeito aos tempos de convergência e ao consumo de largura de banda (overhead). O MARS aponta ainda vatagens sobre outros algoritmos existentes relacionadas à segurança, resiliência e qualidade de serviço (QoS)

A visão de muitas pessoas sobre uma colônia de formigas, em geral, é de que estes pequenos e inofensivos insetos somente se movem aleatoriamente para coletar alimento e conservá-los em seus ninhos. Um olhar destreinado não conseguiria notar o nível de complexidade e organização que é requerido por uma colônia de formigas para sua sobrevivência. Uma formiga simples é parte de um grande grupo que coopera entre si para criar um superorganismo. Sem uma autoridade central ou indivíduos com habilidade de um pensamento cognitivo complexo, a colônia se auto-organiza, e, de fato, ajusta seus recursos de uma maneira muito eficiente. Essa dissertação investiga o papel da comunicação indireta nas tarefas de exploração e forrageamento, e como isso afeta as decisões de um agente simples e traz um comportamento emergente útil à toda colônia. Por fim, este trabalho implementa uma plataforma de simulação multi-agente inspirado em formigas / Most people\'s view of an ant colony and ants in general is that they simply pose harmless little insects that move randomly and gather food in their underground nests. The untrained eye would have never guessed the level of complexity and organisation that is required in order for an ant colony to survive. The simple ant is a part of a huge group, which cooperate one superorganism. Without any central authority or the ability of complex cognitive thought from the individuals, the colony seems to self organise and in fact adjust its resources in a quite efficient way. This dissertation investigates the role of indirect communication in the exploration and forage task and how it affects the decisions of the single agent and brings an emergent behaviour that is useful to all the colony. Finally this work implements an ant inspired multi-agent simulation plataform

A visão de muitas pessoas sobre uma colônia de formigas, em geral, é de que estes pequenos e inofensivos insetos somente se movem aleatoriamente para coletar alimento e conservá-los em seus ninhos. Um olhar destreinado não conseguiria notar o nível de complexidade e organização que é requerido por uma colônia de formigas para sua sobrevivência. Uma formiga simples é parte de um grande grupo que coopera entre si para criar um superorganismo. Sem uma autoridade central ou indivíduos com habilidade de um pensamento cognitivo complexo, a colônia se auto-organiza, e, de fato, ajusta seus recursos de uma maneira muito eficiente. Essa dissertação investiga o papel da comunicação indireta nas tarefas de exploração e forrageamento, e como isso afeta as decisões de um agente simples e traz um comportamento emergente útil à toda colônia. Por fim, este trabalho implementa uma plataforma de simulação multi-agente inspirado em formigas / Most people\'s view of an ant colony and ants in general is that they simply pose harmless little insects that move randomly and gather food in their underground nests. The untrained eye would have never guessed the level of complexity and organisation that is required in order for an ant colony to survive. The simple ant is a part of a huge group, which cooperate one superorganism. Without any central authority or the ability of complex cognitive thought from the individuals, the colony seems to self organise and in fact adjust its resources in a quite efficient way. This dissertation investigates the role of indirect communication in the exploration and forage task and how it affects the decisions of the single agent and brings an emergent behaviour that is useful to all the colony. Finally this work implements an ant inspired multi-agent simulation plataform

Submitted by Maria Aparecida (cidazen@gmail.com) on 2017-04-17T12:23:49Z No. of bitstreams: 1 Tiago Martins Ribeiro.pdf: 2146814 bytes, checksum: c04c7e63303157b4345d0985576e1620 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-17T12:23:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tiago Martins Ribeiro.pdf: 2146814 bytes, checksum: c04c7e63303157b4345d0985576e1620 (MD5) Previous issue date: 2017-02-20 / CAPES / Complex optimization problems have been studied over the years by researchers seeking better solutions, these studies have encouraged the development of several algorithms of artificial intelligence, and a part of them are bio-inspired methods, based on the behavior of populations. These algorithms target to develop techniques based on nature in search of solutions to these problems. In this work, was introduced as a purpose, an algorithm based on the behavior of locust swarms, the Locust Swarm Optimizer (LSO). The behavior of the desert locust is introduced highlighting the formation of clouds of attacks caused by a synthesized neurotransmitter monoamine, present on the insect, known as serotonin. Observing this behavior, the LSO was developed. It was compared to other known artificial intelligence techniques through 23 benchmark functions and also tested on an power system economical dispatch problem. From the point of view of the results and the ease of implementation, it can be concluded that the LSO algorithm is very competitive as compared to existing methods / Problemas complexos de otimização vêm sendo estudados ao longo dos anos por pesquisadores que buscam melhores soluções, estes estudos incentivaram o desenvolvimento de vários algoritmos de inteligência artificial, sendo que uma parte deles são métodos bioinspirados, baseados no comportamento de populações. Estes algoritmos têm como objetivo desenvolver técnicas baseadas na natureza em busca de soluções para estes problemas. Neste trabalho um algoritmo baseado no comportamento de enxames de gafanhotos-do-deserto, o Locust Swarm Optimizer (LSO), foi introduzido como objetivo. O comportamento do gafanhoto-do-deserto é apresentado destacando a formação de nuvens de ataques causada por uma monoamina neurotransmissora sintetizada, presente no inseto, conhecido por serotonina. Observando este comportamento, foi desenvolvido o LSO. Ele foi comparado com outras conhecidas técnicas de inteligência artificial através de 23 funções benchmarks e também, testado em um problema de despacho econômico. Do ponto de vista dos resultados e da facilidade de implementação, pode-se concluir que o algoritmo LSO é bastante competitivo comparado aos métodos atuais existentes.

Made available in DSpace on 2014-07-29T15:08:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao Sistemas Hidrotermicos.pdf: 1921130 bytes, checksum: 988097a7877583ede959085e07eade65 (MD5) Previous issue date: 2012-06-21 / Particle Swarm Optimization has been widely used to solve real-world problems, including the operation planning of hydrothermal generation systems, where the main goal is to achieve rational strategies of operation. This can be accomplished by minimizing the high-cost thermoelectric generation, while maximizing the low-cost hydroelectric generation. The optimization process must consider a set of complex constrains. This work presents the application of some recently proposed Particle Swarm Optimizers for a group of hydroelectric power plants of the Brazilian interconnected system, using real data from existing plants. There were performed some tests by using the standard PSO, PSO-TVAC, Clan PSO, Clan PSO with migration, Center PSO, and one approach proposed in this work, called Center Clan PSO, over three different mid-term periods. All PSO approaches were compared to the results achieved by a Non-linear Programming algorithm (NLP). Furthermore, another approach was proposed, based on Center PSO, named Extended Center PSO. It was observed that the PSO approaches presented as promising solutions to the problem, even better than NLP in some cases. / A Otimização por Enxame de Partículas tem sido amplamente utilizada na solução de problemas do mundo real, inclusive para o problema do planejamento da operação de sistemas de geração hidrotérmicos, em que o principal objetivo é encontrar estratégias racionais de operação. A solução é obtida através da minimização da geração térmica, alto custo, enquanto maximiza-se a geração hidrelétrica, que é de baixo custo. O processo de otimização deve considerar um conjunto complexo de restrições. Este trabalho apresenta a aplicação de uma abordagem recente chamada de Otimização por Enxame de Partículas para o problema com um grupo de usinas hidrelétricas do sistema interligado brasileiro, utilizando dados reais das usinas existentes. Foram realizados testes usando o PSO original, PSO-TVAC, Clan PSO, Clan PSO com a migração, Center PSO, e uma abordagem proposta neste trabalho, denominada Center Clan PSO, ao longo de três diferentes períodos de médio prazo. Todas as abordagens PSO foram comparadas com os resultados obtidos por um algoritmo de programação não linear (NLP). Além disso, uma outra abordagem foi proposta, com base no algoritmo Center PSO, chamada Extended Center PSO. Observou-se que as abordagens PSO apresentaram resultados promissores na solução do problema, com resultados até mesmo melhores, em alguns casos, que os obtidos pelo NLP.

Submitted by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2015-01-27T14:37:37Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Dissertação - Jonathan Cardoso Silva - 2014.pdf: 3627934 bytes, checksum: 4b576bd42a95d94493a78b1e54c2d64a (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2015-01-28T12:39:13Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Dissertação - Jonathan Cardoso Silva - 2014.pdf: 3627934 bytes, checksum: 4b576bd42a95d94493a78b1e54c2d64a (MD5) / Made available in DSpace on 2015-01-28T12:39:13Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Dissertação - Jonathan Cardoso Silva - 2014.pdf: 3627934 bytes, checksum: 4b576bd42a95d94493a78b1e54c2d64a (MD5) Previous issue date: 2014-02-26 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The operation planning of hydrothermal systems is a complex, dynamic, stochastic, nonlinear and interconnected problem. In this study, we consider that this problem must tackle two objectives simultaneously: minimize thermoelectric generation (by maximizing the use of hydroelectric plants) and maximize water reservoirs’ level of hydroelectric plants. This dissertation presents the application of some multiobjective meta-heuristics, using a set of eight actual plants from Brazilian interconnected system in three periods of medium-term planning. The algorithms used were of two types: those based on particle swarms (MOPSO , MOPSO-TVAC , SMPSO, MOPSO-CDR and MOPSO-DFR) and evolutionary algorithms (SPEA2 and MOEAD/DRA). The results from previous studies, made with single objective techniques, were inserted in the initial population of the algorithms and compared with those simulations with normal initialization. We observed that MOPSO-CDR outperformed the other algorithms in the test scenarios while, in some cases, MOPSO has also generated competitive results. / O problema do planejamento da operação de sistemas hidrotérmicos é complexo, dinâmico, estocástico, interconectado e não linear. Este problema é tratado de modo atender a dois objetivos simultaneamente: maximizar a geração elétrica nas usinas hidrelétricas (ou minimizar o custo com a complementação da geração por termelétricas) e maximizar o nível dos reservatórios de água das hidrelétricas. Este trabalho apresenta a aplicação de algumas meta-heurísticas multiobjetivo a este problema, utilizando um conjunto de oito usinas reais do Sistema Interligado Nacional em três períodos de planejamento de médio prazo. Os algoritmos utilizados foram de dois tipos: os baseadas em enxames de partículas (MOPSO, MOPSO-TVAC,SMPSO, MOPSO-CDR e MOPSO-DFR) e os algoritmos evolucionários (SPEA2 e MOEAD/DRA). Foram realizados testes com a inserção de resultados de estudos anteriores com técnicas de único objetivo na população inicial dos algoritmos e comparados com os testes com inicialização normal. Observou-se que o algoritmo MOPSO-CDR obtém os melhores resultados nos cenários de testes utilizados, competindo em alguns casos com os resultados do MOPSO.