Submitted by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2018-01-10T09:42:22Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Hélios Kárum de Oliveira Bastos - 2017.pdf: 2219804 bytes, checksum: ba853c18f7e7e2c65eb0a342d4a34640 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2018-01-10T09:42:46Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Hélios Kárum de Oliveira Bastos - 2017.pdf: 2219804 bytes, checksum: ba853c18f7e7e2c65eb0a342d4a34640 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-01-10T09:42:46Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Hélios Kárum de Oliveira Bastos - 2017.pdf: 2219804 bytes, checksum: ba853c18f7e7e2c65eb0a342d4a34640 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2017-08-24 / Multiobjective Optimization for feature and samples selection in double chromosome of integer representation and variable size for multivariate calibration} In several problems of regression, classification, prediction, approximation Optimization, the original data contain a large number of variables to obtain a better representation of the problem under consideration. However, a significant part of the variables may be irrelevant and redundant from the point of view of machine learning. Indeed, one of the challenges to be overcome is a selection of a subset of variables that has the best perform. One of the breakthroughs in this type of problem is the use of a multiobjective formulation that avoids the overlap of the model to the training data set. Another important point is the process of choosing the objects to be used in the learning stage. Generally, a selection of variables and treatment objects are treated separately and without dependence. This project proposes a multiobjective modeling to select variables and objects simultaneously using a genetic integer representation algorithm with variable size chromosomes. It is expected that a simultaneous selection of objects and variables on a multiobjective context produce better results in a traditional approach. As a case study this work utilized an analysis of near infrared (NIR) material on oil samples for the purpose of estimating the concentration of an interest properties such set was used in the competition conducted at the International Diffuse Reflectance Conference (IDRC) in the year 2014. / Em diversos problemas de regressão, classificação, previsão, aproximação e otimização, os dados originais contêm um grande número de variáveis introduzidas para se obter uma melhor representação do problema considerado. Entretanto, uma parte significativa destas variáveis podem ser irrelevantes e/ou redundantes do ponto de vista do aprendizado de máquina acerca do problema. Com efeito, um dos desafios a ser superados é a seleção de um subconjunto de variáveis que apresentem um melhor desempenho. Um dos avanços recentes neste tipo de problema está no uso de uma formulação multiobjetivo que evita o superajuste do modelo ao conjunto de dados de treinamento. Outro ponto importante refere-se ao processo de escolha adequada dos objetos a serem utilizados na etapa de aprendizado. Geralmente, a seleção de variáveis e de objetos de treinamento são tratados de forma separada e sem dependência. Este projeto propõe uma modelagem multiobjetivo para seleção de variáveis e objetos de forma simultânea utilizando-se de algoritmo genético de representação inteira com cromossomos de tamanho variáveis. Espera-se que a seleção simultânea de objetos e variáveis no contexto multiobjetivo produza melhores resultados em relação a abordagem tradicional. Como estudo de caso este trabalho utiliza dados obtidos por uma análise de material com ondas de infravermelho próximo (NIR) sobre amostras de petróleo com o propósito de estimar a concentração de uma propriedade de interesse, tal conjunto foi utilizado na competição realizada no International Diffuse Reflectance Conference (IDRC) (\url{http://cnirs.clubexpress.com/content.aspx?page_id=22&club_id=409746&module_id=19 0211}), no ano de 2015.

A crescente demanda por biocombustíveis e a concorrência dos combustíveis fósseis torna necessária a otimização dos meios já existentes e o desenvolvimento de novas tecnologias para produção de biocombustíveis, principalmente em projetos envolvendo biorreatores e fotobiorreatores (FBR) industriais. A dinâmica dos fluidos computacional (CFD) vem sendo utilizada em vários trabalhos para o estudo de parâmetros fluidodinâmicos que podem influenciar no rendimento dos processos químicos envolvidos, como tensão de cisalhamento, perfis de velocidade, tempo de residência e a influência da geometria sobre esses parâmetros. Contudo, não existe ainda um número abrangente de trabalhos que utilize técnicas de otimização acopladas com a resolução numérica do problema fluidodinâmico. Em alguns estudos, algoritmos de otimização são utilizados para determinar os melhores coeficientes das reações químicas. No entanto, não há estudos, até o momento, que reportem a otimização multiobjetivo simultânea dos parâmetros geométricos e do escoamento aplicados a equipamentos da indústria sucro-energética. Neste contexto, o presente trabalho de pesquisa tem como objetivo contribuir para o avanço científico e tecnológico através da implementação de um software aberto (PyCFD-O) que permita o acoplamento CFD-otimização e o desenvolvimento das bases de uma metodologia de projeto otimizado bem como de operação de biorreatores e FBRs de escala industrial. O PyCFD-O foi testado em dois estudos de caso que podem ser estendidos a um fermentador contínuo e um FBR. Os parâmetros geométricos de ambos os reatores foram otimizados de forma a minimizar simultaneamente a tensão de cisalhamento e a variância da distribuição do tempo de residência. O software PyCFD-O mostrou-se robusto, revelando que o processo global de otimização realiza de fato a busca pela fronteira de Pareto. Além da obtenção das geometrias otimizadas, também foram discutidos a influência dos parâmetros geométricos na hidrodinâmica do escoamento em ambos os casos. / The growing demand for biofuels and its competition with fossil fuels create the need to optimize the existing resources and development of new technologies for production of biofuels, particularly in projects involving industrial bioreactors and photobioreactors (PBR). Computational fluid dynamics (CFD) has been used in several studies for the study of fluid dynamics parameters that can influence the performance of the chemical process involved, such as shear stress, velocity profiles, residence time and the influence of these parameters on the reactor geometry. However, there are lacks of studies that utilize optimization techniques coupled with the numerical resolution of the fluid dynamic problem. The use of optimization algorithms has been reported in some cases, but there have not been reports on studies combining the optimization of flow parameters and multiobjective algorithms to choose ideal geometric parameters applied to the equipment of the sugar-energy industry. In this context, this research project aims to contribute to the advancement of scientific and technological knowledge trhough the implementation of open source software (PyCFD-O) for the CFD-optimization coupling and the development of the bases of a methodology for optimal design and operation of industrial scale bioreactors and PBR. The PyCFD-O software was tested in two case studies with characteristics that can be extended to a continuos fermenter and PBR. The geometric parameters of both reactors were simultaneously optimized in order to minimize the shear stress and the variance of residence time distribuition. The PyCFD-O software showed robustness, revealing that overall optimization process actually performs the search of Pareto frontier. In addition to the geometry optimization, the influence of the geometrical parameters of the hydrodynamic of the flow was discussed in both case studies.

RESUMO Simulações de aeroacústica computacional demandam uma quantidade considerável de tempo, o que torna complicada a realização de estudos paramétricos. O presente trabalho propõe uma metodologia viável para otimização aeroacústica. Através da análise numérica utilizando dinâmica dos fluidos computacional, foi estudada a aplicação de uma placa separadora desacoplada como método de controle passivo da esteira turbulenta de um cilindro e avaliou-se a irradiação de ruído causado pela interação do escoamento com ambos os corpos, empregando ferramentas de aeroacústica computacional baseadas no método de Ffowcs-Williams e Hawkings. Algumas abordagens distintas de metodologias de otimização de projeto foram aplicadas neste problema, com o objetivo de chegar a uma configuração otimizada que permita a redução do nível sonoro ao longe. Assim, utilizando uma ferramenta de otimização multidisciplinar, pode-se avaliar a capacidade de modelos heurísticos e a grande vantagem do emprego de algoritmos baseados em método de superfície de resposta quando aplicados em um problema não linear, pois requerem a avaliação de um menor número de alternativas para se obter um ponto ótimo. Além disso, foi possível identificar e agrupar os resultados em 5 clusters baseados em seus parâmetros geométricos, nível de pressão sonora global e o valor quadrático médio do coeficiente de arrasto, confirmando a eficiência da aplicação de placas separadoras longas desacopladas posicionadas próximas ao cilindro na estabilização da esteira turbulenta, enquanto que o posicionamento de placas acima de um espaçamento crítico aumentou o nível de pressão acústica irradiado devido à formação de vórtices no espaço entre o cilindro e a placa separadora. / Computational aeroacoustics simulations require a considerable amount of time, which makes the comparison of a large number of different geometric designs a difficult task. The goal of the present study is to provide a suitable methodology for aeroacustic optimization. By means of numerical analyses using computational fluid dynamics tools, the application of a detached splitter plate as a passive control method for the turbulent wake of a circular cylinder was investigated. The irradiation of noise caused by the interaction between the flow and both bodies was evaluated using computational aeroacoustics tools based on the Ffowcs-Williams and Hawkings method. Various design optimization methodologies were applied to this flow in order to achieve a possible optimal configuration, i.e., one which is capable of reducing the far field noise level without increasing the aerodynamic forces. Using a multidisciplinary optimization tool, it was possible to evaluate the behavior of heuristic optimization algorithms and the major advantage of algorithms based on response surface methods when applied to a nonlinear aeroacoustics problem, since they require a smaller number of calculated designs to reach the optimal configuration. In addition, it was possible to identify and group the outcomes into 5 clusters based on their geometric parameters, overall sound pressure level and drag coefficient, confirming the efficiency of the application of long detached splitter plates placed next to the cylinder in stabilizing the turbulent wake, whereas the positioning of splitter plates at a distance larger than a critical gap increased the overall sound pressure level radiated due to the formation of vortices in the gap.

A qualidade da água de abastecimento é de vital importância à saúde da população dos núcleos urbanos do mundo todo. Por essa razão, muitas pesquisas enfocam esse tema. Além disso, os ataques terroristas recentes ocorridos nos Estados Unidos e Europa, vêm fomentando a antiga preocupação relativa a possíveis injeções de contaminantes em redes de distribuição de água para abastecimento, evidenciando a importância da efetiva vigilância de tais sistemas. O presente trabalho investiga a rede de monitoramento ótima para detecção de injeções intencionais de poluentes e/ou contaminantes em concentrações e/ou quantidades suficientes para que se propaguem nas direções do fluxo da água no interior das redes, do ponto de vista de objetivos múltiplos. A metodologia aqui apresentada representa uma extensão de propostas anteriores e é demonstrada ilustrativamente, através de redes já utilizadas na literatura. Com base no conceito da rede auxiliar proposto por Kessler et al. (1998), propõe-se o emprego de algoritmos genéticos multiobjetivo para considerar os níveis de serviço em termos do volume consumido, do tempo e da extensão da rede atingida antes da detecção. São criadas matrizes de poluição para os níveis de serviço considerados e, então, o algoritmo genético multiobjetivo SPEA é aplicado para identificar as soluções não-dominadas, em conformidade com o conceito de otimalidade de Pareto. Os resultados demonstram o potencial do método proposto em identificar tais soluções / The water supply quality is very important to the healthy of urban nucleus populations around the world. This is the reason why many researches focus on such theme. Besides this, recent terrorist attacks occurred in USA and Europe, have incited the old apprehension related to possible deliberate intrusions of contaminants into the water supply networks, making evident the importance of the effective vigilance of such systems. This work investigates the optimal monitoring network for detection of deliberate intrusions of pollutes and/or contaminants at concentrations and/or quantities enough for propagation inside the networks, on the point of view of multiple objectives. The method here proposed represents an extension to earlier proposals and is demonstrated with the support of networks from literature. Based on the concept of auxiliary network proposed by Kessler et al. (1998), a multiobjective genetic algorithm is used in order to consider the levels of service in terms of the consumed volume, time period and length of the network reached before detection. Pollution matrixes are built for the levels of service considered and the multiobjective genetic algorithm SPEA applied in the identification of the non-dominated solutions, according to the Paretto optimality concept. The results demonstrate the potential of the method in the identification of such solutions

Submitted by isabela.moljf@hotmail.com (isabela.moljf@hotmail.com) on 2017-07-04T16:01:12Z No. of bitstreams: 1 rafaelvalenteveiga.pdf: 4234191 bytes, checksum: 215e887a2d4ac1ec9993886981d707eb (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-08-08T15:16:30Z (GMT) No. of bitstreams: 1 rafaelvalenteveiga.pdf: 4234191 bytes, checksum: 215e887a2d4ac1ec9993886981d707eb (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-08T15:16:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 rafaelvalenteveiga.pdf: 4234191 bytes, checksum: 215e887a2d4ac1ec9993886981d707eb (MD5) Previous issue date: 2017-03-08 / Nas últimas décadas os casos de asma e demais doenças alérgicas tiveram grande aumento em todo o mundo, sendo atualmente um grande problema de saúde pública. As causas do aumento da prevalência destas patologias são desconhecidas, porém a hipótese mais aceita é que seja oriunda da redução de infecções na infância como consequência da recente melhora nas condições de higiene. Esta redução das infecções pode levar ao desenvolvimento anômalo do sistema imune, aumentando assim a chance de desenvolver alergias e a asma. Tanto a asma como as demais alergias são patologias complexas, causadas por fatores genéticos e ambientais, de modo que o uso de ferramentas computacionais, tais como a programação genética podem contribuir para a compreensão destas doenças. Aplicou-se a técnica de Programação Genética Gramatical Multiobjetivo (MGGP) em dados obtidos de um coorte de 1445 crianças entre 4 e 11 anos para gerar modelos os quais possam representar como as relações entre infecções e ambiente podem explicar o desenvolvimento de atopia e asma. Para avaliar a presença de asma foi usado um questionário do ISAAC fase II e para avaliar atopia foram realizadas medições de anticorpos IgE contra alérgenos comuns e teste de reatividade cutânea. Os resultados obtidos mostram que os modelos gerados pela MGGP apresentam desempenho em acurácia competitivos aos obtidos pelo algoritmo C4.5 e regressão logística múltipla para os diferentes desfechos. Os resultados obtidos pela MGGP são de fácil interpretação, e capazes de encontrar relações complexas relevantes para o entendimento destas patologias, sendo assim, a MGGP é uma poderosa ferramenta para ajudar a compreender essas condições. / In the last decades cases of asthma and other allergic diseases have increased greatly throughout the world, being nowadays a major public health problem. The causes of this increased prevalence are unknown, however the most accepted hypothesis is that it comes from the reduction of childhood infections as a consequence of the recent improvement in hygiene conditions. This reduction of infections can lead to anomalous development of the immune system, thus increasing the chance of developing allergies, including asthma. Asthma and other allergies are complex pathologies caused by genetical and environmental factors, so the use of computational tools such as genetic programming can contribute to the understanding of these diseases. We applied the Multiobjective Grammatical Genetic Programming (MGGP) technique to data obtained from a cohort of 1445 children to generate models which may represent how the relationships between infections and environment may explain the development of allergies and asthma. To assess the presence of asthma, a questionnaire was used and allergy measurements were performed on IgE antibodies against common allergens and skin reactivity test. The results obtained show that the models generated by MGGP show a performance in accuracy that is competitive with those obtained by the algorithm C4.5 and multiple logistic regression for the different outcomes. The results obtained by MGGP are easy to interpret, and capable of finding complex relationship relevant to the understanding of these complex pathologies, therefore MGGP is a powerful tool to help understand these conditions.

Submitted by Geandra Rodrigues (geandrar@gmail.com) on 2018-07-19T15:32:30Z No. of bitstreams: 1 felipegomesduque.pdf: 3507645 bytes, checksum: d7e6e84ea872f86ac2bd64caa361fce0 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2018-07-23T15:26:16Z (GMT) No. of bitstreams: 1 felipegomesduque.pdf: 3507645 bytes, checksum: d7e6e84ea872f86ac2bd64caa361fce0 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-23T15:26:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 felipegomesduque.pdf: 3507645 bytes, checksum: d7e6e84ea872f86ac2bd64caa361fce0 (MD5) Previous issue date: 2018-04-12 / O presente trabalho propõe uma metodologia de planejamento de medição em Sistemas de Distribuição de Energia Elétrica (SDE) e um novo método para estimação de estados destes sistemas. Para tanto, a técnica metaheurística de otimização bio-inspirada denominada Modified Monkey Search (MMS) é proposta para alocação ótima de medidores inteligentes e unidades de medição fasorial. O modelo de otimização é multiobjetivo e visa a maximização da eficácia do processo de estimação de estados com o custo mínimo de investimento em sistemas de medição. O método de Pareto é associado ao algoritmo MMS para o tratamento adequado destes objetivos conflitantes considerando-se custos reais associados aos equipamentos de medição. Adicionalmente, um novo método de estimação de estados baseado na modelagem de um Fluxo de Potência Ótimo (FPO) modificado é proposto, cuja resolução é dada pelo Método de Pontos Interiores (MPI). O algoritmo MMS determina as variáveis discretas associadas aos tipos de equipamentos de medição, bem como aos locais de instalação dos mesmos no SDE. Estudos são realizados para comparar a nova metodologia de estimação de estados proposta com uma metodologia tradicional, bem como para comparar os resultados da metaheurística de otimização aplicada ao problema com outras técnicas desenvolvidas para esta finalidade. Os estudos são conduzidos com sistemas da literatura, além de um sistema real de médio porte de uma concessionária brasileira. / The present work proposes an approach for planning the measurement locations in Electric Distribution Systems (EDS) and a new method for static state estimation. The bio-inspired meta-heuristic optimization technique called Modified Monkey Search (MMS) is proposed for optimal allocation of smart meters and phasor measurement units. The optimization model is multiobjective and aims at maximizing the efficiency of the state estimation process with minimum measurement investment costs. The Pareto’s method is associated with the MMS algorithm for handling the conflicting objectives in a suitable manner by considering real costs related to measurement equipments. In addition, a new method for static state estimation based on the modeling of a modified Optimal Power Flow (OPF) is proposed, whose solution is given by the Interior Point Method (IPM). The MMS algorithm determines the discrete variables related to types and location of measurement equipments in the system. Studies are made to compare the new approach for static state estimation with a traditional method, as well as to compare the results from the meta-heuristic optimization applied to the problem with existing techniques. The studies are performed using systems from the literature, as will as a practical medium size distribution network from a Brazilian utility.

Orientador: Fernando José Von Zuben / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-26T06:49:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Azevedo_CarlosRenatoBelo_D.pdf: 3449858 bytes, checksum: 7a1811aa772f1ae996e8851c60627b7c (MD5) Previous issue date: 2012 / Resumo: A presença de incerteza em resultados futuros pode levar a indecisões em processos de escolha, especialmente ao elicitar as importâncias relativas de múltiplos critérios de decisão e de desempenhos de curto vs. longo prazo. Algumas decisões, no entanto, devem ser tomadas sob informação incompleta, o que pode resultar em ações precipitadas com consequências imprevisíveis. Quando uma solução deve ser selecionada sob vários pontos de vista conflitantes para operar em ambientes ruidosos e variantes no tempo, implementar alternativas provisórias flexíveis pode ser fundamental para contornar a falta de informação completa, mantendo opções futuras em aberto. A engenharia antecipatória pode então ser considerada como a estratégia de conceber soluções flexíveis as quais permitem aos tomadores de decisão responder de forma robusta a cenários imprevisíveis. Essa estratégia pode, assim, mitigar os riscos de, sem intenção, se comprometer fortemente a alternativas incertas, ao mesmo tempo em que aumenta a adaptabilidade às mudanças futuras. Nesta tese, os papéis da antecipação e da flexibilidade na automação de processos de tomada de decisão sequencial com múltiplos critérios sob incerteza é investigado. O dilema de atribuir importâncias relativas aos critérios de decisão e a recompensas imediatas sob informação incompleta é então tratado pela antecipação autônoma de decisões flexíveis capazes de preservar ao máximo a diversidade de escolhas futuras. Uma metodologia de aprendizagem antecipatória on-line é então proposta para melhorar a variedade e qualidade dos conjuntos futuros de soluções de trade-off. Esse objetivo é alcançado por meio da previsão de conjuntos de máximo hipervolume esperado, para a qual as capacidades de antecipação de metaheurísticas multi-objetivo são incrementadas com rastreamento bayesiano em ambos os espaços de busca e dos objetivos. A metodologia foi aplicada para a obtenção de decisões de investimento, as quais levaram a melhoras significativas do hipervolume futuro de conjuntos de carteiras financeiras de trade-off avaliadas com dados de ações fora da amostra de treino, quando comparada a uma estratégia míope. Além disso, a tomada de decisões flexíveis para o rebalanceamento de carteiras foi confirmada como uma estratégia significativamente melhor do que a de escolher aleatoriamente uma decisão de investimento a partir da fronteira estocástica eficiente evoluída, em todos os mercados artificiais e reais testados. Finalmente, os resultados sugerem que a antecipação de opções flexíveis levou a composições de carteiras que se mostraram significativamente correlacionadas com as melhorias observadas no hipervolume futuro esperado, avaliado com dados fora das amostras de treino / Abstract: The presence of uncertainty in future outcomes can lead to indecision in choice processes, especially when eliciting the relative importances of multiple decision criteria and of long-term vs. near-term performance. Some decisions, however, must be taken under incomplete information, what may result in precipitated actions with unforeseen consequences. When a solution must be selected under multiple conflicting views for operating in time-varying and noisy environments, implementing flexible provisional alternatives can be critical to circumvent the lack of complete information by keeping future options open. Anticipatory engineering can be then regarded as the strategy of designing flexible solutions that enable decision makers to respond robustly to unpredictable scenarios. This strategy can thus mitigate the risks of strong unintended commitments to uncertain alternatives, while increasing adaptability to future changes. In this thesis, the roles of anticipation and of flexibility on automating sequential multiple criteria decision-making processes under uncertainty are investigated. The dilemma of assigning relative importances to decision criteria and to immediate rewards under incomplete information is then handled by autonomously anticipating flexible decisions predicted to maximally preserve diversity of future choices. An online anticipatory learning methodology is then proposed for improving the range and quality of future trade-off solution sets. This goal is achieved by predicting maximal expected hypervolume sets, for which the anticipation capabilities of multi-objective metaheuristics are augmented with Bayesian tracking in both the objective and search spaces. The methodology has been applied for obtaining investment decisions that are shown to significantly improve the future hypervolume of trade-off financial portfolios for out-of-sample stock data, when compared to a myopic strategy. Moreover, implementing flexible portfolio rebalancing decisions was confirmed as a significantly better strategy than to randomly choosing an investment decision from the evolved stochastic efficient frontier in all tested artificial and real-world markets. Finally, the results suggest that anticipating flexible choices has lead to portfolio compositions that are significantly correlated with the observed improvements in out-of-sample future expected hypervolume / Doutorado / Engenharia de Computação / Doutor em Engenharia Elétrica

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2016-01-15T14:16:25Z No. of bitstreams: 1 denisemanueldacostavargas.pdf: 16589539 bytes, checksum: 44a0869db27ffd5f8254f85fb69ab78c (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2016-01-25T17:40:31Z (GMT) No. of bitstreams: 1 denisemanueldacostavargas.pdf: 16589539 bytes, checksum: 44a0869db27ffd5f8254f85fb69ab78c (MD5) / Made available in DSpace on 2016-01-25T17:40:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 denisemanueldacostavargas.pdf: 16589539 bytes, checksum: 44a0869db27ffd5f8254f85fb69ab78c (MD5) Previous issue date: 2015-11-05 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Problemas de Otimização Multiobjetivo (POMs) com restrições são frequentes em diversas áreas das ciências e engenharia, entre elas a Otimização Estrutural (OE). Apesar da Evolução Diferencial (ED) ser uma metaheurística muito atraente na resolução de problemas do mundo real, há uma carência na literatura de discussões sobre o desempenho em POMs de OE. Na sua grande maioria os problemas de OE apresentam restrições. Nesta tese utiliza-se uma técnica para o tratamento de restrições chamada de APM (Adaptive Penalty Method) que tem histórico de bons resultados quando aplicada em problemas monobjetivo de OE. Pelo potencial da ED na resolução de problemas do mundo real e da técnica APM em OE, juntamente com a escassez de trabalhos envolvendo esses elementos em POMs de OE, essa tese apresenta um estudo de um algoritmo bem conhecido de ED acoplado à técnica APM nesses problemas. Experimentos computacionais considerando cenários sem e com inserção de informações de preferência do usuário foram realizados em problemas com variáveis continuas e discretas. Os resultados foram comparados aos encontrados na literatura, além dos obtidos pelo algoritmo que representa o estado da arte. Comparou-se também os resultados obtidos pelo mesmo algoritmo de ED adotado, porém sem ser acoplado à técnica APM, objetivando investigar sua influência no desempenho da combinação proposta. As vantagens e desvantagens do algoritmo proposto em cada cenário são apresentadas nessa tese, além de sugestões para trabalhos futuros. / Multiobjective Optimization Problems (MOPs) with constraints are common in many areas of science and engineering, such as Structural Optimization (SO). In spite of Differential Evolution (DE) being a very attractive metaheuristic in real-world problems, no work was found assessing its performance in SO MOPs. Most OE problems have constraints. This thesis uses the constraint handling technique called Adaptive Penalty Method (APM) that has a history of good results when applied in monobjective problems of SO. Due to the potential of DE in solving real world problems and APM in SO problems, and also with the lack of studies involving these elements in SO MOPs, this work presents a study of a well-known DE algorithm coupled to the APM technique in these problems. Computational experiments considering scenarios with and without inclusion of user preference information were performed in problems with continuous and discrete variables. The results were compared with those in the literature, in addition to those obtained by the algorithm that represents the state of the art. They were also compared to the results obtained by the same DE algorithm adopted, but without the APM technique, aiming at investigating the influence of the APM technique in their performance. The advantages and disadvantages of the proposed algorithm in each scenario are presented in this research, as well as suggestions for future works.

[ES] La vulnerabilidad de los sistemas denominados de infraestructura crítica (IC), entre ellos los sistemas de distribución de agua potable (SDAP), ha sido uno de los temas de investigación de gran relevancia durante las últimas décadas, particularmente enmarcado en un contexto de peligro y/o amenaza. En general, los sistemas de IC proveen servicios esenciales para la sociedad actual. La seguridad, el crecimiento económico y el bienestar social de un país pueden verse comprometidos cuando alguno de esos sistemas es dañado, deshabilitado o interrumpido en su funcionamiento. Además de los accidentes y fallos característicos de los SDAPs, ciertos peligros y amenazas extraordinarios, tales como desastres naturales o actos relacionados con violencia a diferentes niveles, han generado un interés creciente entre gestores, tomadores de decisiones, ingenieros y la sociedad en general. El abastecimiento de agua potable es uno de los servicios fundamentales para el desarrollo de una ciudad y la calidad de vida de los ciudadanos. Sin embargo, un SDAP tiene propiedades que lo hacen especialmente vulnerable en comparación con otros sistemas. La interrupción total o parcial del suministro de agua por un período de tiempo, causa graves efectos en los usuarios y en el resto de sistemas que dependen de él. Debido a su importancia como infraestructuras, los SDAPs han sido un objetivo especialmente atrayente para ataques maliciosos, específicamente, posibles eventos de contaminación intencional. Este tipo de sucesos ha puesto de manifiesto las debilidades de estos sistemas y la necesidad de establecer medidas de prevención y mitigación que mejoren su seguridad, evitando que la salud de los usuarios sea afectada. En la literatura se pueden encontrar diversos métodos para evaluar, prevenir y mitigar aspectos asociados a la vulnerabilidad de las ICs. Entre ellos se encuentra el enfoque de la teoría de redes complejas, basada en las técnicas de la teoría de grafos, que ha sido ampliamente utilizado, entre otros fines, para obtener parámetros relacionados con la estructura y conectividad de los elementos de una IC, para identificar los elementos más importantes, y para analizar el impacto en el funcionamiento del sistema debido a la eliminación de uno o más elementos. Investigaciones recientes han demostrado la validez de estas técnicas para la evaluación de la vulnerabilidad de redes de diversa clase y, particularmente, de las redes de distribución de agua (RDAs). Mediante la abstracción de la RDA a un grafo con características especiales (donde los arcos son las líneas hidráulicas y los vértices son los puntos de consumo) es posible cuantificar sus atributos estructurales, facilitando su análisis a un nivel de detalle más preciso, incluida la división en sectores. Esta tesis doctoral surge de la motivación de abordar este tema y de enfocarlo en la identificación y prevención de eventos de fallo en la calidad del agua. El estudio se centra en el análisis de la RDA que, por la ordenación y exposición de los diferentes elementos que la componen, es la parte más vulnerable de todo el sistema. Bajo el marco conceptual de la teoría de redes, se cuantifican atributos como la robustez y redundancia de la estructura de la RDA. Además, se utiliza el algoritmo evolutivo multiagente Agent Swarm Optimization (ASO) para identificar los lugares óptimos para ubicar sensores de monitorización de la calidad del agua, como una medida de vigilancia preventiva de cara a un evento de contaminación intencional o accidental. Al medir continuamente parámetros de la calidad del agua, entre ellos la conductividad, el pH, la concentración de diferentes sustancias y otros parámetros relacionados, directamente desde la red, una red adecuada de estos sensores ayudará a las empresas de distribución de agua a detectar la intrusión de contaminantes y a evaluar los problemas de calidad en sus redes. Decidir dónde colocar los sensores en la red y cuántos de ellos deben colocarse es un problema difícil de enfrentar, debido a la naturaleza de los objetivos que implica. Los objetivos contemplados en este trabajo son: el tiempo de detección, el volumen de agua contaminada consumida, el fallo de detección y los costes de implementación. Esta tesis presenta una forma de resolver el problema mencionado mediante la hibridación de la teoría de redes y el enfoque multiobjetivo del algoritmo ASO. Finalmente, la contribución principal de esta tesis es una metodología que ayude a las empresas de agua a establecer redes de monitoreo para detectar y estimar con rapidez posibles fallos en la calidad del agua, y que dé soporte a la toma de decisiones y a la mejora de la seguridad. Para demostrar el funcionamiento de la metodología propuesta, se presenta un caso de estudio referido a una red real, con el que se demuestran las posibilidades del acoplamiento de las técnicas propuestas. El resultado es un conjunto de posibles redes de sensores de calidad del agua, obtenido mediante un estudio a priori basado en el preproceso desarrollado a partir de la teoría de redes. Este conjunto es, posteriormente, ampliado y optimizado bajo el enfoque multiobjetivo de ASO, de modo que presente una cantidad suficiente de soluciones no dominadas de la frontera de Pareto del problema multiobjetivo estudiado. El fin último es dotar a los gestores del abastecimiento de una herramienta para seleccionar, mediante una toma de decisiones adecuada, aquella solución que mejor satisfaga, no solo lo requerimientos técnicos y económicos, sino otros menos objetivables que puedan existir. / [CA] La vulnerabilitat dels anomenats sistemes d'infraestructura crítica (IC), inclosos els sistemes de distribució d'aigua potable (SDAP), ha estat un dels temes de recerca altament rellevants de les darreres dècades, especialment emmarcat en un context de perill i/o amenaça. En general, els sistemes IC ofereixen serveis essencials per a la societat actual. La seguretat, el creixement econòmic i el benestar social d'un país es poden comprometre quan algun d'aquests sistemes es danya, es desactiva o s'interromp en el seu funcionament. A més dels accidents i falles característics dels SDAPs, certs perills i amenaces extraordinaris, com ara desastres naturals o actes relacionats amb la violència a diferents nivells, han generat un interès creixent entre els administradors, els responsables de la presa de decisions, els enginyers i la societat en general. El abastiment d'aigua potable és un dels serveis fonamentals per al desenvolupament d'una ciutat i la qualitat de vida dels ciutadans. No obstant això, un SDAP té propietats que el fan especialment vulnerable en comparació amb altres sistemes. La interrupció total o parcial de l'abastiment d'aigua durant un període de temps provoca greus efectes en els usuaris i en la resta de sistemes que en depenen. A causa de la seva importància com a infraestructures, els SDAPs han estat un objectiu especialment atractiu per a atacs maliciosos, específicament possibles esdeveniments de contaminació intencionals. Aquest tipus d'esdeveniments han posat de manifest les debilitats d'aquests sistemes i la necessitat d'establir mesures de prevenció i mitigació que millorin la seva seguretat, evitant que es vegi afectada la salut dels usuaris. Es poden trobar diversos mètodes a la literatura per avaluar, prevenir i mitigar aspectes associats a la vulnerabilitat de les ICs. Entre ells es troba l'enfocament complex de la teoria de xarxes, basat en les tècniques de la teoria de grafs, que s'ha utilitzat àmpliament, entre altres finalitats, per obtenir paràmetres relacionats amb l'estructura i la connectivitat dels elements d'una IC, per identificar-ne els elements més crítics, i analitzar l'impacte en el funcionament del sistema a causa de l'eliminació d'un o més elements. Investigacions recents han demostrat la validesa d'aquestes tècniques per avaluar la vulnerabilitat de xarxes de diversos tipus i, en particular, de xarxes de distribució d'aigua (XDAs). Abstraient la XDA a un gràfic amb característiques especials (on els arcs són les línies hidràuliques i els vèrtexs són els punts de consum) és possible quantificar-ne els atributs estructurals, facilitant les anàlisis a un nivell de detall més precís, inclosa la divisió en sectors. Aquesta tesi doctoral sorgeix de la motivació per abordar aquesta qüestió i centrar-se en la identificació i prevenció d'esdeveniments de fallida en la qualitat de l'aigua. L'estudi se centra en l'anàlisi de la XDA que, a causa de la disposició i exposició dels diferents elements que el componen, és la part més vulnerable de tot el sistema. Sota el marc conceptual de la teoria de xarxes, es quantifiquen atributs com la robustesa i la redundància de l'estructura de la XDA. A més, s'utilitza l'algorisme evolutiu multi-agent Agent Swarm Optimization (ASO) per identificar els llocs òptims per localitzar els sensors de control de la qualitat de l'aigua, com a mesura de vigilància preventiva davant d'un esdeveniment de contaminació intencional o accidental. Mesurant contínuament els paràmetres de qualitat de l'aigua, inclosa la conductivitat, el pH, la concentració de diferents substàncies i altres paràmetres relacionats, directament des de la xarxa, una xarxa adequada d'aquests sensors ajudarà les empreses de distribució d'aigua a detectar la intrusió de contaminants i avaluar els problemes de qualitat a les seves xarxes. Decidir on col·locar els sensors a la xarxa i quants d'ells s'hauria de col·locar és un problema difícil d’afrontar, a causa de la naturalesa dels objectius implicats. Els objectius considerats en aquest treball són: temps de detecció, volum d’aigua contaminada consumida, fallada de detecció i costos d’implementació. Aquesta tesi presenta una manera de resoldre el problema esmentat mitjançant la hibridació de la teoria de xarxes i l'enfocament multiobjectiu de l'algorisme ASO. Finalment, la principal contribució d’aquesta tesi és una metodologia destinada a ajudar les empreses d’aigua a establir xarxes de control per detectar i estimar ràpidament possibles fallades en la qualitat de l’aigua, i donar suport a la presa de decisions i la millora de la seguretat de l’aigua. Per demostrar el funcionament de la metodologia proposada, es presenta un cas d’estudi relacionat amb una xarxa real, amb la qual es demostren les possibilitats d'acoblament de les tècniques proposades. / [EN] The vulnerability of so-called critical infrastructure (CI) systems, including water distribution systems (WDSs), has been one of the highly relevant research topics in recent decades, particularly framed in a context of danger and/or threat. In general, CI systems provide essential services for today's society. The security, economic growth and social welfare of a country can be compromised when any of these systems is damaged, disabled or interrupted in its operation. In addition to the accidents and failures characteristic of WDSs, certain extraordinary dangers and threats, such as natural disasters or acts related to violence at different levels, have generated a growing interest among managers, decision makers, engineers and the society in general. The supply of drinking water is one of the fundamental services for the development of a city and the quality of life of citizens. However, a WDS has properties that make it especially vulnerable compared to other systems. The total or partial interruption of the water supply for a period of time, causes serious effects on the users and on the rest of the systems that depend on it. Due to their importance as infrastructures, WDSs have been an especially attractive target for malicious attacks, specifically potential intentional contamination events. This type of event has revealed the weaknesses of these systems and the need to establish prevention and mitigation measures that improve their safety, preventing the health of users from being affected. Various methods can be found in the literature to assess, prevent and mitigate aspects associated with the vulnerability of CIs. The complex network theory approach, based on the techniques of graph theory, is one of them. This approach has been widely used, among other purposes, to obtain parameters related to the structure and connectivity of the elements of an IC, to identify its most critical elements, and to analyze the impact on the operation of the system due to the elimination of one or more elements. Recent research has demonstrated the validity of these techniques for assessing the vulnerability of networks of various kinds and, particularly, of water distribution networks (WDNs). By abstracting the WDN to a graph with special characteristics (where the arcs are the hydraulic lines and the vertices are the consumption points) it is possible to quantify its structural attributes, facilitating analyses at a more precise level of detail, including the division into district metered areas. This doctoral thesis arises from the motivation to address this issue and to focus on the identification and prevention of failure events in water quality. The study focuses on the analysis of the WDN, which, due to the arrangement and exposure of the different elements integrating it, is the most vulnerable part of the entire system. Under the conceptual framework of the network theory, attributes such as robustness and redundancy of the WDN structure are quantified. In addition, the evolutionary multi-agent Agent Swarm Optimization (ASO) algorithm is used to identify optimal places to locate water quality monitoring sensors, as a preventive surveillance measure to face any accidental or intentional contamination event. By continuously measuring water quality parameters, including conductivity, pH, concentration of different substances and other related parameters, directly from the network, a suitable network of these quality sensors will help water distribution companies detect the intrusion of pollutants and assess quality problems in their networks. Deciding where to place the sensors on the network and how many of them should be placed is a difficult problem to face, due to the nature of the objectives involved. The objectives considered in this work are: detection time, volume of consumed contaminated water, detection failure and implementation costs. This thesis presents a way to solve the aforementioned problem through the hybridization of the network theory and the multi-objective approach of the ASO algorithm. With the graph theory, an approach to the search for possible solutions is sought, thus reducing the search space. With the ASO multi-objective evolutionary algorithm, instead of a unique specific solution, the idea is to find a wide range of solutions that represent the best tradeoff among all the objectives considered in the problem. Finally, the main contribution of this thesis is a methodology intended to help water companies to set monitoring networks to quickly detect and estimate possible failures in water quality, and to support decision-making and improvement of water safety. To demonstrate the operation of the proposed methodology, a case study related to a real-world network is presented, with which the possibilities of coupling the proposed techniques are demonstrated. The result is a set of water quality sensor networks, obtained through an a priori study based on the pre-process developed from the network theory. This set is later expanded and optimized under the ASO multi-objective approach, so that it presents a sufficient number of non-dominated solutions of the Pareto front of the studied multi-objective problem. The ultimate goal is to provide supply managers with a tool to select, through appropriate decision-making, the solution that best satisfies, not only technical and economic requirements, but also other less objective objectives that may exist. / Gutiérrez Pérez, JA. (2021). Monitorización, detección y estimación de estados de fallo en la calidad del agua de redes de distribución urbanas [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/169363 / TESIS

[pt] Problemas reais de engenharia mecânica podem compreender tarefas de i) otimização multi-objetivo (MO) ou ii) regressão, classificação e predição. Os métodos baseados em inteligência artificial (AI) são bastante difundidos na resolução desses problemas por i) demandarem menor custo computacional e informações do domínio do problema para a resolução de uma MO, quando comparados com métodos de programação matemática, por exemplo; e ii) apresentarem melhores resultados com estrutura mais simples, adaptabilidade e interpretabilidade, em contraste com outros métodos. Sendo assim, o presente trabalho busca i) otimizar um controle proporcional-integral-derivativo (PID) aplicado a um sistema de frenagem anti-travamento de rodas (ABS) e o projeto de trocadores de calor de placas aletadas (PFHE) e casco-tubo (STHE) através de métodos de otimização baseados AI, buscando o desenvolvimento de novas versões dos métodos aplicados, e.g. multi-objective salp swarm algorithm (MSSA) e multi-objective heuristic Kalman algorithm (MOHKA), que melhorem a performance da otimização; ii) desenvolver um sistema de detecção de vazamento em dutos (LDS) sensível ao roubo de combustível a partir do treinamento de árvores de decisão (DTs) com features baseadas no tempo e na análise de componentes principais (PCA), ambas exraídas de dados de transiente de pressão de operação normal do duto e de roubo de combustível; iii) constituir um guia de aplicação para problemas de MO de controle e projeto, processo de extração de features e treinamento de classificadores baseados em aprendizado de máquina (MLCs), através de aprendizado supervisionado; e, por fim iv) demonstrar o potencial das técnicas baseadas em AI. / [en] Real-world mechanical engineering problems may comprise tasks of i) multi-objective optimization (MO) or ii) regression, classification and prediction. The use of artificial intelligence (AI) based methods for solving these problems are widespread for i) demanding less computational cost and problem domain information to solve the MO, when compared with mathematical programming for an example; and ii) presenting better results with simpler structure, adaptability and interpretability, in contrast to other methods. Therefore, the present work seeks to i) optimize a proportional-integral-derivative control (PID) applied to an anti-lock braking system (ABS) and the heat exchanger design of plate-fin (PFHE) and shell-tube (STHE) types through AI based optimization methods, seeking to develop new versions of the applied methods, e.g. multi-objective salp swarm algorithm (MSSA) and multi-objective heuristic Kalman algorithm (MOHKA), which enhance the optimization performance; ii) develop a pipeline leak detection system (LDS) sensitive to fuel theft by training decision trees (DTs) with features based on time and principal component analysis (PCA), both extracted from pressure transient data of regular pipeline operation and fuel theft; iii) constitute an application guide for control and design MO problems, feature extraction process and machine learning classifiers (MLCs) training through supervised learning; and, finally, iv) demonstrate the potential of AI-based techniques.