O uso de modelos matemáticos na análise de sistemas de recursos hídricos tem se desenvolvido bastante desde a década de 1960. Uma das principais áreas de aplicação dos modelos de análise de sistemas de recursos hídricos é no planejamento e na operação de sistemas de reservatórios. Dois tipos de abordagem podem ser adotados para a solução desse tipo de problema: abordagem tradicional, baseada em técnicas de pesquisa operacional, e abordagem por sistemas inteligentes (inteligência artificial – IA). Modelos baseados em IA têm como principal característica a flexibilidade de inclusão de regras expressas em uma linguagem de fácil compreensão que incorporam na modelagem o conhecimento especializado e a experiência dos operadores. Apesar da importância do assunto e do potencial das técnicas, o estágio de desenvolvimento atual é carente de fundamentação teórica que sistematize a prática vivencial dos atores nos processos. Pesquisas que fechem essa lacuna são necessárias para que melhor se conheçam as vantagens e desvantagens dos Sistemas Inteligentes aplicados à operação de sistemas de reservatórios. Foram escolhidas para teste técnicas baseadas em lógica difusa, redes neurais artificiais e sistemas híbridos neuro-difusos. nvestigar o potencial destas técnicas para o processo de tomada de decisão na operação de sistemas de reservatórios constitui o objetivo geral desta pesquisa. As definições e as implementações dos esquemas metodológicos propostos nesta pesquisa e suas aplicações no estudo de caso do sistema que abastece a região metropolitana de Fortaleza confirmaram a hipótese da pesquisa para duas das três técnicas avaliadas – os modelos baseados em lógica difusa e os modelos baseados em redes neurais artificiais. A terceira técnica testada – sistemas de inferência adaptativos neuro-difusos – apresentou resultados insatisfatórios. As principais contribuições desta pesquisa ao estado da arte estão principalmente nos seguintes pontos: definição de esquemas metodológicos utilizando abordagens baseadas em sistemas inteligentes na obtenção de políticas operacionais para sistemas de reservatórios em regiões semi-áridas; inclusão, nos sistemas inteligentes para obtenção de políticas operacionais, de variáveis semânticas (qualitativas) indicativas da previsão climática, avaliando tanto a melhora do processo de operação dos reservatórios quanto os erros potenciais decorrentes de previsões equivocadas; utilização, em conjunto, de técnicas de agrupamento e de aprendizado organizativo na construção de sistemas especialistas difusos para operação de sistemas de reservatórios; construção e utilização, para os sistemas especialistas difusos de operação de reservatórios, de Modelos Hierarquicamente Escalonados, evitando a “Falta de Conhecimento”. / The use of mathematical models in the analysis of water resources systems grew enough since the decade of 1960. One of the main areas of application of the models is in the planning and in the operation of systems of reservoirs. Two approach types can be adopted for the solution of this problem type: traditional approach, based on techniques of operational research, and approach by intelligent systems (artificial intelligence – AI). The Models in AI have as main characteristic the flexibility of inclusion of expressed rules in a language of easy understanding that incorporate in the modeling the specialized knowledge and the experience of the operators. In spite of the importance of the subject and of the potential of the techniques, the apprenticeship of current development is lacking of theoretical recital that it systematizes the actors' practice in the processes. Researches that close this gap are necessary so that better is known the advantages and disadvantages of the applied Intelligent Systems to the operation of systems of reservoirs. Techniques based on fuzzy logic, artificial neural networks and neuro-diffuse hybrid systems were chosen for test. The objective of the research is to investigate the potential of these techniques for the process of decision in the operation of systems of reservoirs. The definitions and implementations of the methodological outlines proposed in this research and their applications in the study of case of the system that supplies the metropolitan area of Fortaleza confirmed the hypothesis of the research for two of the three appraised techniques – the models based in fuzzy logic and the models based in artificial neural networks. The third tested technique – Adaptive Network Based Fuzzy Inference System – presented unsatisfactory results. The main contributions of this research to the state of the art are: definition of methodological outlines using approaches based in intelligent systems in the obtaining of operational politics for systems of reservoirs in semi-arid areas; inclusion, in the intelligent systems for obtaining of operational politics, of semantic variables (qualitative) indicative of the climatic forecast, evaluating as much the improvement of the process of operation of the reservoirs as the current potential mistakes of mistaken forecasts; use, together, of clustering techniques and of learning in the construction of diffuse expert systems for operation of systems of reservoirs; construction and use, for the diffuse expert systems of operation of reservoirs, of assigned models, avoiding the "Lack of Knowledge".

O uso de modelos matemáticos na análise de sistemas de recursos hídricos tem se desenvolvido bastante desde a década de 1960. Uma das principais áreas de aplicação dos modelos de análise de sistemas de recursos hídricos é no planejamento e na operação de sistemas de reservatórios. Dois tipos de abordagem podem ser adotados para a solução desse tipo de problema: abordagem tradicional, baseada em técnicas de pesquisa operacional, e abordagem por sistemas inteligentes (inteligência artificial – IA). Modelos baseados em IA têm como principal característica a flexibilidade de inclusão de regras expressas em uma linguagem de fácil compreensão que incorporam na modelagem o conhecimento especializado e a experiência dos operadores. Apesar da importância do assunto e do potencial das técnicas, o estágio de desenvolvimento atual é carente de fundamentação teórica que sistematize a prática vivencial dos atores nos processos. Pesquisas que fechem essa lacuna são necessárias para que melhor se conheçam as vantagens e desvantagens dos Sistemas Inteligentes aplicados à operação de sistemas de reservatórios. Foram escolhidas para teste técnicas baseadas em lógica difusa, redes neurais artificiais e sistemas híbridos neuro-difusos. nvestigar o potencial destas técnicas para o processo de tomada de decisão na operação de sistemas de reservatórios constitui o objetivo geral desta pesquisa. As definições e as implementações dos esquemas metodológicos propostos nesta pesquisa e suas aplicações no estudo de caso do sistema que abastece a região metropolitana de Fortaleza confirmaram a hipótese da pesquisa para duas das três técnicas avaliadas – os modelos baseados em lógica difusa e os modelos baseados em redes neurais artificiais. A terceira técnica testada – sistemas de inferência adaptativos neuro-difusos – apresentou resultados insatisfatórios. As principais contribuições desta pesquisa ao estado da arte estão principalmente nos seguintes pontos: definição de esquemas metodológicos utilizando abordagens baseadas em sistemas inteligentes na obtenção de políticas operacionais para sistemas de reservatórios em regiões semi-áridas; inclusão, nos sistemas inteligentes para obtenção de políticas operacionais, de variáveis semânticas (qualitativas) indicativas da previsão climática, avaliando tanto a melhora do processo de operação dos reservatórios quanto os erros potenciais decorrentes de previsões equivocadas; utilização, em conjunto, de técnicas de agrupamento e de aprendizado organizativo na construção de sistemas especialistas difusos para operação de sistemas de reservatórios; construção e utilização, para os sistemas especialistas difusos de operação de reservatórios, de Modelos Hierarquicamente Escalonados, evitando a “Falta de Conhecimento”. / The use of mathematical models in the analysis of water resources systems grew enough since the decade of 1960. One of the main areas of application of the models is in the planning and in the operation of systems of reservoirs. Two approach types can be adopted for the solution of this problem type: traditional approach, based on techniques of operational research, and approach by intelligent systems (artificial intelligence – AI). The Models in AI have as main characteristic the flexibility of inclusion of expressed rules in a language of easy understanding that incorporate in the modeling the specialized knowledge and the experience of the operators. In spite of the importance of the subject and of the potential of the techniques, the apprenticeship of current development is lacking of theoretical recital that it systematizes the actors' practice in the processes. Researches that close this gap are necessary so that better is known the advantages and disadvantages of the applied Intelligent Systems to the operation of systems of reservoirs. Techniques based on fuzzy logic, artificial neural networks and neuro-diffuse hybrid systems were chosen for test. The objective of the research is to investigate the potential of these techniques for the process of decision in the operation of systems of reservoirs. The definitions and implementations of the methodological outlines proposed in this research and their applications in the study of case of the system that supplies the metropolitan area of Fortaleza confirmed the hypothesis of the research for two of the three appraised techniques – the models based in fuzzy logic and the models based in artificial neural networks. The third tested technique – Adaptive Network Based Fuzzy Inference System – presented unsatisfactory results. The main contributions of this research to the state of the art are: definition of methodological outlines using approaches based in intelligent systems in the obtaining of operational politics for systems of reservoirs in semi-arid areas; inclusion, in the intelligent systems for obtaining of operational politics, of semantic variables (qualitative) indicative of the climatic forecast, evaluating as much the improvement of the process of operation of the reservoirs as the current potential mistakes of mistaken forecasts; use, together, of clustering techniques and of learning in the construction of diffuse expert systems for operation of systems of reservoirs; construction and use, for the diffuse expert systems of operation of reservoirs, of assigned models, avoiding the "Lack of Knowledge".

O uso de modelos matemáticos na análise de sistemas de recursos hídricos tem se desenvolvido bastante desde a década de 1960. Uma das principais áreas de aplicação dos modelos de análise de sistemas de recursos hídricos é no planejamento e na operação de sistemas de reservatórios. Dois tipos de abordagem podem ser adotados para a solução desse tipo de problema: abordagem tradicional, baseada em técnicas de pesquisa operacional, e abordagem por sistemas inteligentes (inteligência artificial – IA). Modelos baseados em IA têm como principal característica a flexibilidade de inclusão de regras expressas em uma linguagem de fácil compreensão que incorporam na modelagem o conhecimento especializado e a experiência dos operadores. Apesar da importância do assunto e do potencial das técnicas, o estágio de desenvolvimento atual é carente de fundamentação teórica que sistematize a prática vivencial dos atores nos processos. Pesquisas que fechem essa lacuna são necessárias para que melhor se conheçam as vantagens e desvantagens dos Sistemas Inteligentes aplicados à operação de sistemas de reservatórios. Foram escolhidas para teste técnicas baseadas em lógica difusa, redes neurais artificiais e sistemas híbridos neuro-difusos. nvestigar o potencial destas técnicas para o processo de tomada de decisão na operação de sistemas de reservatórios constitui o objetivo geral desta pesquisa. As definições e as implementações dos esquemas metodológicos propostos nesta pesquisa e suas aplicações no estudo de caso do sistema que abastece a região metropolitana de Fortaleza confirmaram a hipótese da pesquisa para duas das três técnicas avaliadas – os modelos baseados em lógica difusa e os modelos baseados em redes neurais artificiais. A terceira técnica testada – sistemas de inferência adaptativos neuro-difusos – apresentou resultados insatisfatórios. As principais contribuições desta pesquisa ao estado da arte estão principalmente nos seguintes pontos: definição de esquemas metodológicos utilizando abordagens baseadas em sistemas inteligentes na obtenção de políticas operacionais para sistemas de reservatórios em regiões semi-áridas; inclusão, nos sistemas inteligentes para obtenção de políticas operacionais, de variáveis semânticas (qualitativas) indicativas da previsão climática, avaliando tanto a melhora do processo de operação dos reservatórios quanto os erros potenciais decorrentes de previsões equivocadas; utilização, em conjunto, de técnicas de agrupamento e de aprendizado organizativo na construção de sistemas especialistas difusos para operação de sistemas de reservatórios; construção e utilização, para os sistemas especialistas difusos de operação de reservatórios, de Modelos Hierarquicamente Escalonados, evitando a “Falta de Conhecimento”. / The use of mathematical models in the analysis of water resources systems grew enough since the decade of 1960. One of the main areas of application of the models is in the planning and in the operation of systems of reservoirs. Two approach types can be adopted for the solution of this problem type: traditional approach, based on techniques of operational research, and approach by intelligent systems (artificial intelligence – AI). The Models in AI have as main characteristic the flexibility of inclusion of expressed rules in a language of easy understanding that incorporate in the modeling the specialized knowledge and the experience of the operators. In spite of the importance of the subject and of the potential of the techniques, the apprenticeship of current development is lacking of theoretical recital that it systematizes the actors' practice in the processes. Researches that close this gap are necessary so that better is known the advantages and disadvantages of the applied Intelligent Systems to the operation of systems of reservoirs. Techniques based on fuzzy logic, artificial neural networks and neuro-diffuse hybrid systems were chosen for test. The objective of the research is to investigate the potential of these techniques for the process of decision in the operation of systems of reservoirs. The definitions and implementations of the methodological outlines proposed in this research and their applications in the study of case of the system that supplies the metropolitan area of Fortaleza confirmed the hypothesis of the research for two of the three appraised techniques – the models based in fuzzy logic and the models based in artificial neural networks. The third tested technique – Adaptive Network Based Fuzzy Inference System – presented unsatisfactory results. The main contributions of this research to the state of the art are: definition of methodological outlines using approaches based in intelligent systems in the obtaining of operational politics for systems of reservoirs in semi-arid areas; inclusion, in the intelligent systems for obtaining of operational politics, of semantic variables (qualitative) indicative of the climatic forecast, evaluating as much the improvement of the process of operation of the reservoirs as the current potential mistakes of mistaken forecasts; use, together, of clustering techniques and of learning in the construction of diffuse expert systems for operation of systems of reservoirs; construction and use, for the diffuse expert systems of operation of reservoirs, of assigned models, avoiding the "Lack of Knowledge".

Tese (doutorado) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação dos Programas de Pos-Graduação em Engenharia / Made available in DSpace on 2012-10-16T08:11:22Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2016-01-08T19:25:36Z : No. of bitstreams: 1 99105.pdf: 5574296 bytes, checksum: 5f3b7cb5e934ebd278ac2e69e55ad571 (MD5)

Orientador : Jose Claudio Geromel / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia de Campinas / Made available in DSpace on 2018-07-18T23:37:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TrofinoNeto_Alexandre_M.pdf: 3170203 bytes, checksum: 5e7737a2b87d8d2bb31fb27606237bf6 (MD5) Previous issue date: 1985 / Resumo: A complexidade, seja do ponto de vista do maior número de variáveis ou mesmo da forma com que tais variáveis se inter-relacionam nos Sistemas de Grande Porte, torna os métodos de análise e síntese convencionais inoperantes devido tanto à capacidade limitada de memória dos computadores como também ao difícil tratamento matemático do sistema como um todo. A metodologia de Decomposição-Agregação surgiu como uma complementação que viabiliza a utilização dos métodos Clássicos de analise e síntese no estudo desses grandes sistemas. Essa metodologia baseia-se no fato de que o sistema original ê composto de vários sistemas de menor porte para os quais os métodos Clássicos são aplicáveis. Tal metodologia teria aplicação muito mais ampla se não fosse a conservatividade dos resultados por ela imposta. No entanto e possível amenizar esse problema explorando-se convenientemente os graus de liberdade que o método específico apresenta nesse contexto que se encaixa o presente trabalho, cujo objetivo principal e apresentar um estudo comparativo dos resultados obtidos com Geromel [2] e Patel e Toda [l]. Baseados nesses artigos formulamos um novo problema de otimização que nunca fornece uma solução inferior àquelas dos artigos acima nas condições. No capítulo I apresentamos os métodos Clássicos de analise que utilizam a idéia do Segundo Método de Lyapunov. O capítulo II contém os conceitos básicos da metodologia de Decomposição-Agregação e sua aplicação com os métodos de Somas ponderadas e Sistema de Comparação. No capítulo III otimizamos as condições de estabilidade e caracterizamos as versões menos conservativas desses últimos métodos. Finalmente no capitulo IV apresentamos alguns exemplos e aplicações a problemas encontrados na literatura / Abstract: Not informed / Mestrado / Mestre em Ciências

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. / Made available in DSpace on 2012-10-16T00:01:51Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2016-01-08T15:24:38Z : No. of bitstreams: 1 263523.pdf: 3613531 bytes, checksum: 4e72a349345136adcd6379d78995b319 (MD5)

[pt] O termo dados interligados refere-se a conjuntos de triplas RDF organizados segundo certos princípios que facilitam a publicação e o acesso a dados por meio da infraestrutura da Web. Os princípios para organização de dados interligados são de grande importância pois oferecem uma forma de minimizar o problema de interoperabilidade entre bancos de dados expostos na Web. Este trabalho propõe enriquecer um banco de dados que contém descrições em RDF de cubos de dados, interligando seus componentes com entidades definidas em fontes de dados externas através de triplas owl:sameAs. O trabalho propõe uma arquitetura composta por dois componentes principais, o enriquecedor automático e o enriquecedor manual. O primeiro componente gera triplas owl:sameAs automaticamente enquanto que o segundo componente permite ao usuário definir manualmente as ligações. Em conjunto, estes componentes facilitam a definição de cubos de dados de acordo com os princípios de dados interligados / [en] The term Linked Data refers to a set of RDF triples organized according to certain principles that facilitate the publishing and consumption of data using the Web infrastructure. The importance of the Linked Data principles stems from the fact that they offer a way to minimize the interoperability problem between databases exposed on the Web. This dissertation proposes to enrich a database that contains Linked Data cube descriptions by interconnecting the components of the data cubes with entities defined in external data sources, using owl:sameAs triples. The dissertation proposes an architecture consisting of two major components, the automatic enriching component and the manual enriching component. The first component automatically generates owl:sameAs triples, while the second component helps the user manually define owl:sameAs triples that the automatic component was not able to uncover. Together, these components therefore facilitate the definition of data cubes according to the Linked Data principles.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:30:52Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2006-07-21Bitstream added on 2014-06-13T19:00:51Z : No. of bitstreams: 1 amorim_ea_dr_ilha.pdf: 1200042 bytes, checksum: 598a8d060889d642964ac8c022c167e1 (MD5) / Esta pesquisa tem por objetivo o desenvolvimento de uma ferramenta computacional para a solução do problema de Fluxo de Potência Ótimo Multimercado (FPOM). O problema de fluxo de potência ótimo mutimercado é decomposto em vários subproblemas, uma para cada, submercado que compõe o sistema de potência interconectado. O modelo de decomposição utilizado permite resolver o problema de FPO considerando-se os modelos de mercado desverticalizados e centralizados e os desverticalizados e descentralizados. Neste contexto, a pesquisa desenvolvida considera o novo esquema de funcionamento dos mercados de energia elétrica, no qual é vi freqüentemente desejável preservar a autonomia de cada um dos submercados que compõem o sistema de potência multimercado. O problema de FPO proposto é modelado como um problema de otimização não-linear inteiro misto, com variáveis de controle contínuas e discretas e têm ênfase no despacho econômico da geração de potência ativa e nos ajustes dos controles de tensão. Além disso, este modelo de FPO trata os subproblemas ativo e reativo simultaneamente. Para a sua solução é apresentado um algoritmo evolutivo multiobjetivo, baseado no NSGA (Nondominated Sorting Genetic Algorithm), pois características do problema abordado dificultam a sua solução através das técnicas baseadas em programação matemática e justificam a escolha da metaheurística multiobjetivo. / This research is aimed at developing a computational tool for the solution of the Multimarket Optimal Power Flow (MOPF) problem. The multimarket optimal power flow problem is decomposed in various subproblems, one for each submarket that is part of the interconnected power system. The decomposition model used here allows solving the OPF problem considering the deregulated and centralized, and the deregulated and decentralized market models. In this context, the developed research takes into account the new functioning scheme of the electric power markets, viii where it is frequently desirable to preserve the autonomy of each one of those submarkets that compose the multimarket power system. The proposed OPF problem is modeled as a mixed integer non-linear optimization problem with continuous and discrete control variables, emphasizing the economic dispatch of the active power generation and the voltage control adjustments. In addition, this model of OPF deals simultaneously with the active and reactive subproblems. For its solution, a multiobjective evolutionary algorithm based on the NSGA (Nondominated Sorting Genetic Algorithm) is presented. The characteristics of the problem make difficult the utilization of techniques based on mathematical programming, justifying the adoption of a multiobjective metaheuristic.

[pt] Fortuidade pode ser definida como a descoberta de algo que não está sendo buscado. Em outras palavras, fortuidade trata da descoberta de informação que provê valiosas intuições ao desvendar conhecimento inesperado. O tópico vem recebendo bastante atenção na literatura, uma vez que precisão pode ser justificadamente relaxada com o objetivo de aumentar a satisfação do usuário. Uma área que pode se beneficiar com fortuidade é a área de dados interligados, um gigantesco espaço de dados no qual dados são disponibilizados publicamente. Buscar e extrair informação relevante se torna uma tarefa desafiadora à medida que cada vez mais dados se tornam disponíveis nesse ambiente. Esta tese contribui para enfrentar este desafio de duas maneiras. Primeiro, apresenta um processo de orquestração de consulta que introduz três estratégias para injetar padrões de fortuidade no processo de consulta. Os padrões de fortuidade são inspirados em características básicas de eventos fortuitos, como analogia e perturbação, e podem ser usados para estender os resultados com informações adicionais, sugerindo consultas alternativas ou reordenando os resultados. Em segundo lugar, introduz uma base de dados que pode ser utilizada para comparar diferentes abordagens de obtenção de conteúdo fortuito. A estratégia adotada para construção dessa base de dados consiste em dividir o universo de dados em partições com base em um atributo global e conectar entidades de diferentes partições de acordo com o número de caminhos compartilhados. / [en] Serendipity is defined as the discovery of a thing when one is not searching for it. In other words, serendipity means the discovery of information that provides valuable insights by unveiling unanticipated knowledge. The topic is receiving increased attention in the literature, since the precision requirement may be justifiably relaxed in order to improve user satisfaction. A field that can benefit from serendipity is the Web of Data, an immense global data space where data is publicly available. As more and more data become available in this data space, searching and extracting relevant information becomes a challenging task. This thesis contributes to addressing this challenge in two ways. First, it presents a query orchestration process that introduces three strategies to inject serendipity patterns in the query process. The serendipity patterns are inspired by basic characteristics of serendipitous events, such as, analogy and disturbance, and can be used for augmenting the results with additional information, suggesting alternative queries or rebalancing the results. Second, it introduces a benchmark dataset that can be used to compare different approaches for locating serendipitous content. The strategy adopted for constructing the dataset consists of dividing the dataset into partitions based on a global feature and linking entities from different partitions according to the number of paths they share.

[pt] Este trabalho aborda problemas de projeto de ontologias tratando-as como teorias e definindo um conjunto de operações que mapeiam ontologias em ontologias, incluindo suas restrições. Inicialmente, o trabalho resume o conhecimento básico necessário para definir a classe de ontologias utilizada e propõe quatro operações para manipular ontologias. Em seguida, mostra o funcionamento destas operações e como elas podem ajudar na criação de novas ontologias. O cerne do trabalho mostra a implementação destas operações em um plug-in do Protégé, detalhando sua arquitetura e incluindo casos de uso. / [en] This work addresses ontology design problems by treating ontologies as theories and by defining a set of operations that map ontologies into ontologies, including their constraints. The work first summarizes the base knowledge needed to define the class of ontologies used and proposes four operations to manipulate them. It then shows how the operations work and how they may help design new ontologies. The core of this work is describing the implementation of the operations over a Protégé plug-in, detailing the architecture and including case-use examples.