In this study,we develop an elitist multiobjective evolutionary algorithm for approximating the Pareto-optimal frontiers of multiobjective optimization problems. The algorithm converges the true Pareto-optimal frontier while keeping the solutions in the population well-spread over the frontier. Diversity of the solutions is maintained by the territory de&amp / #64257 / ning property of the algorithm rather than using an explicit diversity preservation mechanism. This leads to substantial computational e&amp / #64259 / ciency. We test the algorithm on commonly used test problems and compare its performance against well-known benchmark algorithms. In addition to approximating the entire Pareto-optimal frontier,we develop a preference incorporation mechanism to guide the search towards the decision maker&amp / #8217 / s regions of interest. Based on this mechanism, we implement two variants of the algorithm. The &amp / #64257 / rst gathers all preference information before the optimization stage to &amp / #64257 / nd approximations of the desired regions. The second one is an interactive algorithm that focuses on the desired region by interacting with the decision maker during the solution process. Based on tests on 2- and 3-objective problems, we observe that both algorithms converge to the preferred regions.

In this study, we propose a two-phase solution approach for approximating the efficient frontier of a bicriteria hub location problem. We develop an evolutionary algorithm to locate the hubs on the network as the first phase. In the second phase, we develop a bounding procedure based on dominance relations and using the determined bounds, we solve the allocation subproblem for each located hub set. The two-phase approach is tested on the Australian Post data set and it is observed that our approach approximates the entire efficient frontier well. In addition, we suggest an interactive procedure to find the solutions that are in the decision maker&rsquo / s preferred region of the solution space. In this procedure, we progressively incorporate the preferences of the decision maker and direct the search towards the preferred regions. Based on some computational experiments, it is observed that the interactive procedure converges to the preferred regions.

Problemas ocasionados por perturbações na qualidade da energia elétrica (QEE) podem provocar sérios prejuízos, tanto de cunho social, quanto financeiros, aos clientes conectados ao sistema elétrico de potência como um todo. Neste contexto, os clientes que mais sofrem são os clientes industriais, pois estes possuem cargas sensíveis a vários distúrbios associados à falta da QEE. Sendo assim, para adoções de medidas preventivas, ou corretivas, que melhorem os índices de QEE, faz-se necessário um monitoramento dos sistemas elétricos que permita um melhor acompanhamento da ocorrência dos distúrbios. Nesta pesquisa é proposta a modelagem do problema de alocação ótima de monitores de QEE em sistemas de distribuição com múltiplos objetivos, os quais são: minimização do custo do monitoramento, minimização da ambiguidade topológica, maximização do monitoramento das cargas, maximização da quantidade de ramais monitorados, minimização da quantidade de afundamentos não monitorados, e maximização da redundância do monitoramento dos afundamentos. Na resolução do problema foi utilizado o Algoritmo Evolutivo Multiobjetivo com Tabelas (AEMT), adotado por ter boa capacidade de resolução com muitos objetivos. Os resultados obtidos permitiram observar que o AEMT forneceu as fronteiras de Pareto com soluções diversificadas e bem distribuídas ao longo da mesma, mostrando-se de grande relevância para o planejamento de sistemas de monitoramento da QEE em sistemas de distribuição de energia. A principal contribuição desta tese é o fornecimento de um modelo que permite às empresas de energia avaliar os investimentos que farão nos seus sistemas de monitoramento considerando seis critérios distintos, permitindo uma maior flexibilidade no estabelecimento do plano de monitoramento e uma melhor análise do custo/benefício considerando os seis aspectos abordados. / Problems arising from disturbances in power quality (PQ) can cause serious damage, both social, and financial, to customers connected to the electrical power distribution systems as a whole. In this context, the customers who suer most are industrial customers, as they have loads sensitive to various disturbances associated with the lack of PQ. Thus, in order to adopt preventive or corrective measures to improve PQ rates, it is necessary to monitor electrical systems to allow better oversight of the occurrence of disturbances. In this research, the proposal is to model the problem of optimal allocation of power quality monitors in distribution systems with multiple objectives. The multiple objectives are: minimizing the monitoring cost, minimizing ambiguities in topology, maximizing the load monitoring, maximizing the area monitoring, minimizing the voltage sag unmonitored, and maximizing the redundancy in the sag monitoring. In solving the problem, a Multiobjective Evolutionary Algorithm with Tables (MEAT) was adopted due to ability to deal with many objectives. The results show that the AMET finds a set of ecient solutions that are diversified and well-distributed along the Pareto Front, and that they are highly relevant for planning of PQ monitoring systems in electrical power distribution systems. The main contribution of this thesis is to provide a model that allows utilities better evaluate investments that they will make in their monitoring systems comprising six dierent criteria, allowing greater flexibility in establishing the monitoring plan and a better analysis of cost/benefit considering the six aspects.

Problemas ocasionados por perturbações na qualidade da energia elétrica (QEE) podem provocar sérios prejuízos, tanto de cunho social, quanto financeiros, aos clientes conectados ao sistema elétrico de potência como um todo. Neste contexto, os clientes que mais sofrem são os clientes industriais, pois estes possuem cargas sensíveis a vários distúrbios associados à falta da QEE. Sendo assim, para adoções de medidas preventivas, ou corretivas, que melhorem os índices de QEE, faz-se necessário um monitoramento dos sistemas elétricos que permita um melhor acompanhamento da ocorrência dos distúrbios. Nesta pesquisa é proposta a modelagem do problema de alocação ótima de monitores de QEE em sistemas de distribuição com múltiplos objetivos, os quais são: minimização do custo do monitoramento, minimização da ambiguidade topológica, maximização do monitoramento das cargas, maximização da quantidade de ramais monitorados, minimização da quantidade de afundamentos não monitorados, e maximização da redundância do monitoramento dos afundamentos. Na resolução do problema foi utilizado o Algoritmo Evolutivo Multiobjetivo com Tabelas (AEMT), adotado por ter boa capacidade de resolução com muitos objetivos. Os resultados obtidos permitiram observar que o AEMT forneceu as fronteiras de Pareto com soluções diversificadas e bem distribuídas ao longo da mesma, mostrando-se de grande relevância para o planejamento de sistemas de monitoramento da QEE em sistemas de distribuição de energia. A principal contribuição desta tese é o fornecimento de um modelo que permite às empresas de energia avaliar os investimentos que farão nos seus sistemas de monitoramento considerando seis critérios distintos, permitindo uma maior flexibilidade no estabelecimento do plano de monitoramento e uma melhor análise do custo/benefício considerando os seis aspectos abordados. / Problems arising from disturbances in power quality (PQ) can cause serious damage, both social, and financial, to customers connected to the electrical power distribution systems as a whole. In this context, the customers who suer most are industrial customers, as they have loads sensitive to various disturbances associated with the lack of PQ. Thus, in order to adopt preventive or corrective measures to improve PQ rates, it is necessary to monitor electrical systems to allow better oversight of the occurrence of disturbances. In this research, the proposal is to model the problem of optimal allocation of power quality monitors in distribution systems with multiple objectives. The multiple objectives are: minimizing the monitoring cost, minimizing ambiguities in topology, maximizing the load monitoring, maximizing the area monitoring, minimizing the voltage sag unmonitored, and maximizing the redundancy in the sag monitoring. In solving the problem, a Multiobjective Evolutionary Algorithm with Tables (MEAT) was adopted due to ability to deal with many objectives. The results show that the AMET finds a set of ecient solutions that are diversified and well-distributed along the Pareto Front, and that they are highly relevant for planning of PQ monitoring systems in electrical power distribution systems. The main contribution of this thesis is to provide a model that allows utilities better evaluate investments that they will make in their monitoring systems comprising six dierent criteria, allowing greater flexibility in establishing the monitoring plan and a better analysis of cost/benefit considering the six aspects.

[ES] Las ciudades modernas están al límite de su capacidad en el plano horizontal. Muchas de ellas tienen un problema de tráfico muy complejo de paliar o resolver. La movilidad aérea urbana promete ser la revolución que puede resolver la saturación del tráfico en los futuros escenarios urbanos. Se espera que el crecimiento del mercado de la movilidad aérea urbana muestre una tendencia positiva constante, pero la tecnología asociada necesita aumentar su madurez. La gestión de múltiples vehículos aéreos, que dependen de tecnologías en auge como la inteligencia artificial y las estaciones de control en tierra automatizadas, requerirá una conexión tierra-aire-tierra sólida e ininterrumpida para completar sus trayectorias. La exigencia de una conexión ininterrumpida está naturalmente relacionada con una comprensión completa de los fenómenos que afectan al canal aire-tierra. La primera contribución es proponer un modelo de canal que pueda capturar las consecuencias de dichos fenómenos. Normalmente, un modelo de este tipo puede emitir el estado del canal en un punto determinado, prediciendo el estado del canal a lo largo de la trayectoria de la aeronave. Un modelo muy detallado exige herramientas y datos que proporcionen la información necesaria. La descripción y enumeración de cada pieza de información necesaria para una simulación de canal satisfactoria componen la segunda contribución. Una vez conocido el estado del canal, se pueden optimizar los puntos recorridos por la aeronave para cubrir aquellos con mejor rendimiento del canal. La tercera y última contribución es la propuesta de un conjunto de algoritmos de optimización para encontrar la ruta más adecuada. El algoritmo de optimización constituye el planificador de trayectorias, del que se espera que explore eficazmente el espacio de búsqueda y proponga una trayectoria que cumpla con los objetivos predefinidos: máxima calidad aire-tierra, disponibilidad y tiempo de vuelo. Cada método propuesto se pone a prueba en varios escenarios. Estos escenarios incluyen diversas situaciones que pueden estresar a los métodos y favorecer la elección de uno de ellos. Las situaciones incluidas son diferentes condiciones del terreno y zonas de exclusión aérea. / [CA] Les ciutats modernes estan al límit de la seua capacitat al pla horitzontal. Moltes tenen un problema de trànsit molt complex de pal·liar o resoldre. La mobilitat aèria urbana promet ser la revolució que pot resoldre la saturació del trànsit als futurs escenaris urbans. S'espera que el creixement del mercat de la mobilitat aèria urbana mostre una tendència positiva constant, però la tecnologia associada necessita augmentar-ne la maduresa. La gestió de múltiples vehicles aeris, que depenen de tecnologies en auge com la intel·ligència artificial i les estacions de control a terra automatitzades, requerirà una connexió terra-aire-terra sòlida i ininterrompuda per completar les seues trajectòries. L'exigència d'una connexió ininterrompuda està relacionada naturalment amb una comprensió completa dels fenòmens que afecten el canal aire-terra. La primera contribució és proposar un model de canal que puga capturar les conseqüències dels fenòmens esmentats. Normalment, un model d'aquest tipus pot emetre l'estat del canal en un punt determinat, predient l'estat del canal al llarg de la trajectòria de l'aeronau. Un model molt detallat exigeix eines i dades que proporcionen la informació necessària. La descripció i l'enumeració de cada peça d'informació necessària per a una simulació de canal satisfactòria componen la segona contribució. Una vegada conegut l'estat del canal, es poden optimitzar els punts recorreguts per l'aeronau per tal de cobrir aquells amb el millor rendiment del canal. La tercera i última contribució és la proposta d'un conjunt d'algorismes d'optimització per trobar la ruta més adequada. L'algorisme d'optimització constitueix el planificador de trajectòries, del qual s'espera que explore eficaçment l'espai de cerca i propose una trajectòria que complisca els objectius predefinits: màxima qualitat aire-terra, disponibilitat i temps de vol. Cada mètode proposat es posa a prova a diversos escenaris. Aquests escenaris inclouen diverses situacions que poden estressar els mètodes i afavorir-ne l'elecció. Les situacions incloses són diferents condicions del terreny i les zones d'exclusió aèria. / [EN] Modern cities are at the limit of their capacity in the horizontal plane. Many of them have a traffic problem that is highly complex to alleviate or solve. Urban air mobility promises to be the revolution that can solve traffic saturation in future urban scenarios. The growth of the urban air mobility market is expected to show a constant positive tendency, but the associated technology needs to raise its readiness levels. Managing aerial vehicle fleets, dependent on rising technologies such as artificial intelligence and automated ground control stations, will require a solid and uninterrupted connection to complete their trajectories. The requirement for an uninterrupted connection is naturally connected to a complete understanding of phenomena affecting the air-to-ground channel. The first contribution to the field is to propose a channel model that can capture the consequences of said phenomena. Typically, such a model can output the channel state at a given point, predicting the channel state throughout the aircraft's trajectory. A highly detailed model demands tools and data to deliver the necessary information. The description and enumeration of each piece of information required for a successful channel simulation compose the second contribution to the field. Once the channel state is known, the travelled points by the aircraft can be optimised to cover those with better channel performance. The third and last contribution to the field is proposing a set of optimisation algorithms to find the most suitable route. The optimisation algorithm forms the path planner, expected to efficiently explore the search space and propose a trajectory compliant with predefined objectives: maximum air-to-ground quality, availability, and flight time. Each proposed method is tested in various scenarios. These scenarios include various situations that can stress the methods and favour the choice of one. Included situations are different terrain conditions and no-fly zones. / Expósito García, A. (2023). Deterministic model of the radio channel applied to the optimization of the UAV trajectory for optimum air-to-ground communication in the environment of future urban scenarios [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/192614