O presente trabalho otimizou os parâmetros concentrados do sistema de suspensão de um modelo de veículo completo, representando um automóvel de passeio que trafega a uma velocidade constante por um determinado perfil de pista previsto na norma ISO 8608, 1995, através da utilização de um algoritmo meta-heurístico de otimização multiobjetivo. Duas rotinas numérico-computacionais foram desenvolvidas, visando realizar tal otimização tanto no domínio do tempo quanto no domínio da frequência. A utilização de algoritmos meta-heurísticos vem ganhando espaço na otimização de sistemas mecânicos, proporcionando rapidez e precisão na obtenção de resultados ótimos. Ao se combinar um algoritmo de otimização a um modelo que represente satisfatoriamente um sistema mecânico, obtém-se uma ferramenta indicadora dos parâmetros de máxima eficiência do sistema, que pode ser utilizada em inúmeras aplicações. Pretendeu-se, com a integração de rotinas de análise dinâmica nos domínios do tempo e da frequência ao algoritmo genético de otimização multiobjetivo NSGA-II, desenvolvido por Deb et al., 2002, a obtenção de duas fronteiras ótimas de Pareto. Estas fronteiras consistem no conjunto de soluções não dominadas que minimizam as seguintes funções objetivo: o valor RMS ponderado da aceleração vertical do assento do motorista, o valor RMS da média do fator de amplificação dinâmica das quatro rodas do modelo e o máximo deslocamento relativo entre cada roda e a carroceria. O método proposto por Shinozuka e Jan, 1972, é utilizado para a obtenção do perfil de irregularidades da pista no domínio do tempo a partir das equações de densidade espectral de potência (PSD) que representam as diferentes classes de pavimentos. O método de Newmark, 1959, é utilizado para resolver a equação diferencial de movimento no domínio do tempo e obter a resposta dinâmica do modelo a tais irregularidades. O comportamento dinâmico do modelo de veículo no domínio da frequência foi obtido através da utilização da função de resposta em frequência (FRF) do modelo de veículo analisado. Os resultados demonstraram a capacidade de ambas as rotinas de análise dinâmica desenvolvidas de produzir resultados consistentes com os encontrados na literatura, bem como a capacidade dos algoritmos de otimização implementados de fornecer fronteiras ótimas de Pareto para os problemas propostos. / The proposed work optimized the concentrated parameters of a full-vehicle model’s suspension system, being that model representative of a passenger car which travels at a constant speed on a certain road profile provided by the ISO 8608, 1995, standard, using a multi-objective meta-heuristic optimization algorithm. Two numerical-computational routines were developed, seeking to perform said optimization for both the time and frequency domains. The use of meta-heuristic algorithms has been increasing in mechanical systems optimization, providing speed and accuracy in obtaining an optimal result. Combining an optimization algorithm with a model that satisfactorily represents a mechanical system yields a tool that indicates the system’s maximum efficiency parameters, which can be used in numerous applications. It was intended, with the integration of the dynamic analysis routines to the multi-objective genetic optimization algorithm NSGA-II, developed by Deb et al., 2002, the obtainment of two Pareto-optimal fronts. These fronts consist in the set of non-dominated solutions that minimize the following objective functions: the weighted RMS value of the driver’s seat vertical acceleration, the mean RMS value of the model wheel’s dynamic amplification factor, and the maximum relative displacement between each wheel and the body of the vehicle model. The method proposed by Shinozuka and Jan, 1972, is used to obtain the road irregularity profile in the time domain from the power spectral density (PSD) equations that represent the different pavement classes. The Newmark’s method (1959) is used to solve the differential motion equation in the time domain, in order to obtain the vehicle model’s responses to these irregularities. The dynamic behavior of the vehicle model in the frequency domain was obtained through the use of the frequency response function (FRF) of the analyzed model. The results showed the capacity of both the dynamic analysis routines developed in generating results that are consistent with those found in literature, as well as the capacity of the optimization algorithms implemented in providing Pareto optimal fronts to the proposed problems.

This master thesis focuses on approximate computing applied to image processing. Specifically, the approximation is applied to adaptive thresholding. Two approaches were used, the design of a new system using approximated components and the approximation of an existing algorithm. The resulting effect on thresholding quality was investigated. Experimental evaluation of the first approach shows quality improvements of thresholding with usage of aproximated components. Also, area of found aproximated solutions is smaller. Evaluation of the second approach shows worse quality of thresholding with usage of aproximated components. The second approach is then declared inappropriate.

This thesis is focused on working up evolutionals and genetics algorithms issues Especially for multiobjective algorithms VEGA, SPEA and NSGA – II. Thereinafter one of FrameWork working with genetics algorithms namely WWW NIMBUS. From this mentioned algorithms was selected VEGA algorithm for implementation in JAVA to preselected problem. Thereby problem is choice thick columns of profile according to predetermined criteria. Selected algorithm works on division of population into several groups and each group evaluates the resulting fitness function. Here is a sample implementation of this algorithm. Furthermore there is a example of working with FrameWork. In the next section are compared the results of generated progam with results that were obtained by FrameWork WWW NIMBUS. As for VEGA, and the Nimbus there are shown different results. The VEGA is presented also the development of individual fitness functions. Also, there are shown graphs, that can be obtained from NIMBUS. At the end of work is introduced the comparation of the results ane propose possible improvements.

Made available in DSpace on 2014-06-12T17:36:41Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo9409_1.pdf: 2593707 bytes, checksum: c82123beb5138e539b7e5a7a30279094 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2012 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Nesta Tese são propostas diversas estratégias para projetar redes ópticas WDM de forma otimizada. As redes são consideradas com tráfego dinâmico e penalizadas pelas penalidades da camada física. As estratégias propostas lidam com os principais elementos que afetam a relação custo desempenho em uma rede óptica: o algoritmo de roteamento e atribuição de comprimentos de onda (RWA), a colocação de regeneradores (RP), a atribuição de regeneradores (RA), o projeto da topologia física da rede (PTD) e o dimensionamento dos dispositivos ópticos (DDO) que serão instalados na rede. Esses problemas são tratados tanto de forma separada quanto de forma integrada na Tese. Para o RWA, é proposta uma metodologia para se projetar algoritmos heurísticos de roteamento que têm como objetivo o aumento no desempenho da rede e que levam em conta as penalidades da camada física. Para a solução do RP são propostos algoritmos heurísticos e metaheurísticos para o projeto de redes ópticas translúcidas, considerando simultaneamente a otimização dos custos de capital (CapEx) e operacional (OpEx) e do desempenho da rede. O problema de PTD é tratado em conjunto com o DDO também de forma mutiobjetiva, considerando a otimização simultânea do CapEx e do desempenho (probabilidade de bloqueio). Um algoritmo multiobjetivo para realização da expansão de topologia (i.e. adição de novos enlaces a uma rede já existente) também é proposto. Além disso, são resolvidos conjuntamente os problemas de PTD, RP e RWA de forma mutiobjetiva considerando a otimização simultânea de CapEx e desempenho da rede. As otimizações das soluções são feitas utilizando as seguintes estratégias metaheuristicas propostas na área de inteligência computacional: Particle Swarm Optimization (PSO) e Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II)

This paper presents the study of Parallel Multiobjective Evolutionary Algorithms to enable the automation of exterior lighting designs by computers and results in an optimized version of the algorithm. The resulting algorithm basically works with variable length chromosomes and for which intrinsic operators of crossover and mutation were created. The fitness function was determined through a statistical evaluation method (difference of means), thus enabling the comparison of how different options of fitness functions could impact the performance of the proposed parallel multi-objective evolutionary algorithm. The chosen fitness function enables to develop more efficiently automated designs for exterior lighting. Moreover, adding to the proposed evolutionary algorithm, an application was developed in which the user chooses which the heights of the poles, lamps and fixtures to use and also the layout of the area to be illuminated (allowed to be irregular). Within this area, can be defined sub-areas where there are restrictions on the placement of lighting poles. The user must be set average illumination with a respective tolerance range, though. As a case study, the area of an airport parking lot in the city of Uberlândia-MG (Brazil) is presented. Evolved designs present a low coefficient of variation evaluated for 30 runs. This demonstrates that the system is converging on designs for similar metrics. By identifying the worst and the best of designs achieved by the system for those executions, one could note that there are savings regarding installed capacity when compared to the design of reference: 37.5 % for the worst evolved design and 50.0 % for the best evolved design. Also, evolved designs have better lighting uniformity and energy efficiency, as well as their respective quantities of lighting poles have decreased. / Este trabalho apresenta o estudo de um Algoritmo Evolucionário Multiobjetivo Paralelo que viabiliza a criação de projetos de iluminação de áreas externas automatizadas por computador e que resulta em uma versão otimizada desse algoritmo. O algoritmo resultante, essencialmente, trabalha com cromossomos de tamanho variável e para os quais foram criados operadores intrínsecos de cruzamento e mutação. A determinação da função de aptidão ocorreu por meio do método de avaliação estatística (diferença de médias), possibilitando, assim, a comparação de diferentes opções das funções de aptidão no desempenho do algoritmo evolucionário multiobjetivo paralelo proposto. Com a função escolhida, tornou-se possível construir projetos automatizados de iluminação externa de forma mais eficiente. Além disso, por meio do algoritmo evolucionário proposto, foi desenvolvida uma aplicação, pela qual o usuário escolhe quais as alturas dos postes, lâmpadas e luminárias que deseja utilizar e também o layout de área a ser iluminada (mesmo que irregular). Dentro dessa área, podem ser definidas subáreas onde existem restrições quanto à colocação de postes de iluminação. O usuário deve definir a iluminação média associada à sua respectiva tolerância, ou faixa de variação. Como estudo de caso, é apresentada a área de um estacionamento do aeroporto da cidade de Uberlândia, MG. Os projetos desenvolvidos, apresentam um baixo coeficiente de variação calculado a partir de 30 execuções. Isso demonstra que o sistema está convergindo para projetos com métricas similares. Ao identificar o pior e o melhor dos projetos apresentados como solução pelo sistema para essas execuções, pode-se notar que apresentam economia nas potências instaladas quando comparados ao projeto de referência: 37,5% no pior dos projetos e 50% no melhor projeto apresentado. Além disso, constataram-se melhores uniformidades para iluminação e maiores eficiências energéticas, bem como a diminuição das respectivas quantidades de unidades de iluminação. / Doutor em Ciências

Submitted by Eduarda Figueiredo (eduarda.ffigueiredo@ufpe.br) on 2015-03-06T13:44:05Z No. of bitstreams: 2 chaves.pdf: 2856967 bytes, checksum: 08cd733e8cb84a531adc13230e5edaaf (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-06T13:44:05Z (GMT). No. of bitstreams: 2 chaves.pdf: 2856967 bytes, checksum: 08cd733e8cb84a531adc13230e5edaaf (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2012-02-24 / CNPq e CAPES / Nesta Tese são propostas diversas estratégias para projetar redes ópticas WDM de forma otimizada. As redes são consideradas com tráfego dinâmico e penalizadas pelas penalidades da camada física. As estratégias propostas lidam com os principais elementos que afetam a relação custo desempenho em uma rede óptica: o algoritmo de roteamento e atribuição de comprimentos de onda (RWA), a colocação de regeneradores (RP), a atribuição de regeneradores (RA), o projeto da topologia física da rede (PTD) e o dimensionamento dos dispositivos ópticos (DDO) que serão instalados na rede. Esses problemas são tratados tanto de forma separada quanto de forma integrada na Tese. Para o RWA, é proposta uma metodologia para se projetar algoritmos heurísticos de roteamento que têm como objetivo o aumento no desempenho da rede e que levam em conta as penalidades da camada física. Para a solução do RP são propostos algoritmos heurísticos e metaheurísticos para o projeto de redes ópticas translúcidas, considerando simultaneamente a otimização dos custos de capital (CapEx) e operacional (OpEx) e do desempenho da rede. O problema de PTD é tratado em conjunto com o DDO também de forma mutiobjetiva, considerando a otimização simultânea do CapEx e do desempenho (probabilidade de bloqueio). Um algoritmo multiobjetivo para realização da expansão de topologia (i.e. adição de novos enlaces a uma rede já existente) também é proposto. Além disso, são resolvidos conjuntamente os problemas de PTD, RP e RWA de forma mutiobjetiva considerando a otimização simultânea de CapEx e desempenho da rede. As otimizações das soluções são feitas utilizando as seguintes estratégias metaheuristicas propostas na área de inteligência computacional: Particle Swarm Optimization (PSO) e Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II).

Refactoring is a process that aims to change the code without changing the visible behavior and is used to correct structural problems in software, arising from unplanned maintenance or an unstructured development process. The mechanisms behind the refactoring process, however, are relatively complex and dangerous if done manually (for each refactoring is necessary to evaluate a number of pre and post-conditions to ensure that the behavior is not changed). Many current development tools facilitate the refactorings usage, but in a semiautomatic way, so that the programmer must detect the need for a specific refactoring. New techniques have emerged in an effort to approximate the software engineering to other engineerings with respect to process automation. In this context, the application of search algorithms arises as a means to provide support to software maintenance by automatically applying refactorings. This work fits in this context, Search-Based Software Refactoring, and investigates in detail the topic, including the proposition of a specific algorithm for the area, entitled MultiObjective Particle Swarm Optimization with Path Relinking (MOPSOPR). An open source framework which enables the search and automatic application of refactoring sequences has also been proposed. This framework allows exploration of the problem of automatic refactoring through various optimization algorithms. In particular, in this msc dissertation, the framework is used to enable comparative analysis of the proposed algorithm with the most used algorithm in the literature of this subject, the Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm-II (NSGA-II). Several experiments were conducted, which included real-world softwares. Despite showing some positive results, the overall assessment does not indicate a unanimous superiority of the proposed algorithm compared to the NSGA-II in several experiments. However, the study revealed interesting research frontiers to be explored in future work. / Refatoração é um processo que objetiva a mudança de código sem a mudança de comportamento visível e é utilizada para corrigir problemas estruturais no software, advindos de manutenções sem planejamento ou de um processo de desenvolvimento desestruturado. Os mecanismos por trás do processo de refatoração, entretanto, são relativamente complexos e perigosos se feitos manualmente (para cada refatoração é preciso avaliar uma série de pré e pós-condições para garantir que o comportamento não seja alterado). Muitas ferramentas de desenvolvimento atuais facilitam as refatorações, mas de forma semiautomatizada, de maneira que o programador deve perceber a necessidade de uma refatoração específica. Novas técnicas tem surgido em um esforço para aproximar a engenharia de software das outras engenharias no que diz respeito à automatização de processos. Neste contexto, a aplicação de algoritmos de busca surge como uma proposta para prover suporte à manutenção de software através da aplicação automática de refatorações. Este trabalho se insere neste contexto, o de Refatoração de Software Baseada em Buscas (do inglês Search-Based Software Refactoring), e investiga detalhadamente o tema, propondo inclusive um algoritmo específico para a área, intitulado MultiObjective Particle Swarm Optimization with Path Relinking (MOPSOPR). Um framework open-source que possibilita a busca e aplicação automática de sequências de refatorações foi também proposto. Este framework permite a exploração do problema de refatoração automática através de vários algoritmos de otimização. Em particular, neste trabalho o framework foi utilizado para viabilizar análises comparativas do algoritmo proposto com o algoritmo mais utilizado na literatura deste tema, o Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm- II (NSGA-II). Vários experimentos foram conduzidos, inclusive considerando-se softwares reais. Apesar de apresentar alguns resultados positivos, a avaliação geral não indica uma superioridade unânime do algoritmo proposto em relação ao NSGA-II nos diversos experimentos realizados. Entretanto, o estudo realizado revelou interessantes fronteiras de investigação a serem exploradas em trabalhos futuros.

This paper deals with multi-objective optimization problems (MOOP). It is explained, what solutions in multi-objetive search space are optimal and how are optimal (non-dominated) solutions found in the set of feasible solutions. Afterwards, principles of NSGA-II, MOPSO and GDE3 algorithms are described. In the following chapters, benchmark metrics and problems are introduced. In the last part of this paper, all the three algorithms are compared based on several benchmark metrics.

No contexto da operação de sistemas de distribuição, um dos problemas com os quais os operadores lidam frequentemente é o de restabelecimento de energia. Este problema surge na ocorrência de uma falta permanente e pode ser tratado por meio de manobras em chaves presentes na rede primária. Uma vez que tais redes operam com topologia radial, a ocorrência de uma falta pode resultar no desligamento de consumidores saudáveis. Desta maneira, o problema consiste em definir, num curto intervalo de tempo, um número mínimo de chaves que devem ser operadas a fim de isolar a falta e restaurar o máximo de consumidores saudáveis desligados. Os esforços para a obtenção de ferramentas computacionais para fornecimento de soluções para o problema de restabelecimento têm sido intensificados nos últimos anos. Isto ocorre, em especial, devido aos enormes prejuízos causados pela falta de energia às companhias de eletricidade e a toda a sociedade. Neste sentido, o objetivo deste trabalho é a obtenção de um método para auxiliar o trabalho dos operadores através do fornecimento de planos adequados de restabelecimento em curtos intervalos de tempo. Os diferenciais deste método proposto são a sua capacidade de: lidar, em especial, com redes reais de grande porte com reduzido esforço computacional; considerar a existência de vários níveis de prioridade de atendimento entre os consumidores (note, por exemplo, que um hospital ou um centro de segurança pública devem ter maior prioridade de atendimento que um grande supermercado ou unidades residenciais) e priorizar o atendimento deles de acordo a sua prioridade; fornecer uma sequência por meio da qual as chaves possam ser operadas a fim de isolar os setores em falta e reconectar o maior número de consumidores saudáveis desligados executando-se o mínimo de manobras em chaves e priorizando os consumidores com maior prioridade; ser capaz de selecionar cargas menos prioritárias para permaneceram desligadas nas situações em que não é possível obter uma solução que restaure todas as cargas saudáveis fora de serviço; e, adicionalmente, priorizar a operação de chaves controladas remotamente, que, diferentemente das chaves controladas manualmente, podem ser operadas com menores custos e de maneira mais rápida. O método proposto consiste, de maneira sintética, na união de uma busca exaustiva aplicada localmente a um novo algoritmo evolutivo multi-objetivo em tabelas de subpopulação que faz uso de uma estrutura de dados eficiente denominada Representação Nó-Profundidade. Para avaliar a performance relativa do método proposto, simulações foram realizadas num sistema de distribuição de pequeno porte e os resultados foram comparados com os obtidos por um método de Programação Matemática. Na sequência, novos experimentos foram realizadas em diversos casos de falta na rede de distribuição da cidade de Londrina-PR e cidades adjacentes. As soluções fornecidas mostraram-se adequadas ao tratamento dos casos de falta, assim como as sequências de chaveamento associadas a elas, as quais foram capazes de priorizar o restabelecimento dos consumidores prioritários seguindo seus níveis de prioridade. Adicionalmente, estudos avaliaram a variação do tempo de processamento computacional do método proposto com a dimensão das redes de distribuições e também com o número de gerações realizadas pelo algoritmo evolutivo multi-objetivo proposto e os resultados mostraram-se satisfatórios às necessidades do problema Portanto, pode-se comprovar que o método proposto atingiu os objetivos especificados, em especial, o tratamento de aspectos práticos do problema. Além do próprio método proposto, algumas contribuições desta pesquisa são a proposição um novo algoritmo evolutivo multiobjetivo em tabelas de subpopulação e de um novo operador para manipulação de florestas de grafo armazenadas pela Representação Nó-Profundidade e voltado ao problema de restabelecimento. / In the context of distribution systems operation, service restoration is one of the problems with which operators constantly deal. It arises when a permanent fault occurs and is treated trough operations in switches at primary grid. Since distribution systems are usually radial, fault occurrence turns-off healthy customers. Thereby, the service restoration problem consists in defining, in a short processing time, the minimum amount of switches that must be operated for the isolation of the fault and reconnection of the maximum amount of healthy out-of-service customers. The efforts of developing computational tools for getting solution to this problems has increased in the last years. It is, in special, due to enormous losses caused to the utilities and to the whole society. In this sense, the main objective of this research is getting a method able to help the distribution system operator\'s work through providing service restoration plans quickly. The differentials of this research are its ability to: deal, in special, with large scale grids whit a reduced computational effort; consider costumers of several priority levels (note, for instance, a hospital has a higher supply priority in relation to a big supermarket) and prioritize the higher priority customers; provide a switching sequence able to isolate and reconnect the maximum amount of healthy out-of-service customer by the minimum amount of switching actions; select lower priority customers to keep out-of-service in order to reconnect higher priority customers when a it is not possible to restore all customers; and, additionally, prioritize switching operation in remotely controlled switches, whose operation is faster and cheapest than the operation of manually controlled switches. The proposed method mixes a local exhaustive search and a new multi-objective evolutionary algorithm in subpopulation tables that uses a data structure named Node-Depth Encoding. For evaluating the relative performance of proposed method, simulations were performed in small distribution systems and the performance was compared with the performance a Mathematical Programing method from literature. New experiments were performed a Mathematical Programing method from literature. New experiments were performed in several fault situations in the real and large-scale distribution system of Londrina-PR and adjacent cities. The solutions provided were appropriated to the treatment of such contingency situations. The same occurs with the switching sequences provided, which were able to prioritize the restoration of higher priority customers. Additional studies evaluated the variation of the running time with the size of grids and with the values adopted for the maximum number of generations of the evolutionary algorithm (which is an input parameter). The results expressed the running time of the proposed method is suitable to the problem needs. Therefore, it could be proved the proposed method achieved the specified objectives, in special, the treatment of practical aspects of the problem. Besides the proposed method, some contributions of this research are proposition of a new multi-objective evolutionary algorithm in subpopulation tables and a new reproduction operator to manipulate graph forests computationally represented by Node-Depth Encoding.

No contexto da operação de sistemas de distribuição, um dos problemas com os quais os operadores lidam frequentemente é o de restabelecimento de energia. Este problema surge na ocorrência de uma falta permanente e pode ser tratado por meio de manobras em chaves presentes na rede primária. Uma vez que tais redes operam com topologia radial, a ocorrência de uma falta pode resultar no desligamento de consumidores saudáveis. Desta maneira, o problema consiste em definir, num curto intervalo de tempo, um número mínimo de chaves que devem ser operadas a fim de isolar a falta e restaurar o máximo de consumidores saudáveis desligados. Os esforços para a obtenção de ferramentas computacionais para fornecimento de soluções para o problema de restabelecimento têm sido intensificados nos últimos anos. Isto ocorre, em especial, devido aos enormes prejuízos causados pela falta de energia às companhias de eletricidade e a toda a sociedade. Neste sentido, o objetivo deste trabalho é a obtenção de um método para auxiliar o trabalho dos operadores através do fornecimento de planos adequados de restabelecimento em curtos intervalos de tempo. Os diferenciais deste método proposto são a sua capacidade de: lidar, em especial, com redes reais de grande porte com reduzido esforço computacional; considerar a existência de vários níveis de prioridade de atendimento entre os consumidores (note, por exemplo, que um hospital ou um centro de segurança pública devem ter maior prioridade de atendimento que um grande supermercado ou unidades residenciais) e priorizar o atendimento deles de acordo a sua prioridade; fornecer uma sequência por meio da qual as chaves possam ser operadas a fim de isolar os setores em falta e reconectar o maior número de consumidores saudáveis desligados executando-se o mínimo de manobras em chaves e priorizando os consumidores com maior prioridade; ser capaz de selecionar cargas menos prioritárias para permaneceram desligadas nas situações em que não é possível obter uma solução que restaure todas as cargas saudáveis fora de serviço; e, adicionalmente, priorizar a operação de chaves controladas remotamente, que, diferentemente das chaves controladas manualmente, podem ser operadas com menores custos e de maneira mais rápida. O método proposto consiste, de maneira sintética, na união de uma busca exaustiva aplicada localmente a um novo algoritmo evolutivo multi-objetivo em tabelas de subpopulação que faz uso de uma estrutura de dados eficiente denominada Representação Nó-Profundidade. Para avaliar a performance relativa do método proposto, simulações foram realizadas num sistema de distribuição de pequeno porte e os resultados foram comparados com os obtidos por um método de Programação Matemática. Na sequência, novos experimentos foram realizadas em diversos casos de falta na rede de distribuição da cidade de Londrina-PR e cidades adjacentes. As soluções fornecidas mostraram-se adequadas ao tratamento dos casos de falta, assim como as sequências de chaveamento associadas a elas, as quais foram capazes de priorizar o restabelecimento dos consumidores prioritários seguindo seus níveis de prioridade. Adicionalmente, estudos avaliaram a variação do tempo de processamento computacional do método proposto com a dimensão das redes de distribuições e também com o número de gerações realizadas pelo algoritmo evolutivo multi-objetivo proposto e os resultados mostraram-se satisfatórios às necessidades do problema Portanto, pode-se comprovar que o método proposto atingiu os objetivos especificados, em especial, o tratamento de aspectos práticos do problema. Além do próprio método proposto, algumas contribuições desta pesquisa são a proposição um novo algoritmo evolutivo multiobjetivo em tabelas de subpopulação e de um novo operador para manipulação de florestas de grafo armazenadas pela Representação Nó-Profundidade e voltado ao problema de restabelecimento. / In the context of distribution systems operation, service restoration is one of the problems with which operators constantly deal. It arises when a permanent fault occurs and is treated trough operations in switches at primary grid. Since distribution systems are usually radial, fault occurrence turns-off healthy customers. Thereby, the service restoration problem consists in defining, in a short processing time, the minimum amount of switches that must be operated for the isolation of the fault and reconnection of the maximum amount of healthy out-of-service customers. The efforts of developing computational tools for getting solution to this problems has increased in the last years. It is, in special, due to enormous losses caused to the utilities and to the whole society. In this sense, the main objective of this research is getting a method able to help the distribution system operator\'s work through providing service restoration plans quickly. The differentials of this research are its ability to: deal, in special, with large scale grids whit a reduced computational effort; consider costumers of several priority levels (note, for instance, a hospital has a higher supply priority in relation to a big supermarket) and prioritize the higher priority customers; provide a switching sequence able to isolate and reconnect the maximum amount of healthy out-of-service customer by the minimum amount of switching actions; select lower priority customers to keep out-of-service in order to reconnect higher priority customers when a it is not possible to restore all customers; and, additionally, prioritize switching operation in remotely controlled switches, whose operation is faster and cheapest than the operation of manually controlled switches. The proposed method mixes a local exhaustive search and a new multi-objective evolutionary algorithm in subpopulation tables that uses a data structure named Node-Depth Encoding. For evaluating the relative performance of proposed method, simulations were performed in small distribution systems and the performance was compared with the performance a Mathematical Programing method from literature. New experiments were performed a Mathematical Programing method from literature. New experiments were performed in several fault situations in the real and large-scale distribution system of Londrina-PR and adjacent cities. The solutions provided were appropriated to the treatment of such contingency situations. The same occurs with the switching sequences provided, which were able to prioritize the restoration of higher priority customers. Additional studies evaluated the variation of the running time with the size of grids and with the values adopted for the maximum number of generations of the evolutionary algorithm (which is an input parameter). The results expressed the running time of the proposed method is suitable to the problem needs. Therefore, it could be proved the proposed method achieved the specified objectives, in special, the treatment of practical aspects of the problem. Besides the proposed method, some contributions of this research are proposition of a new multi-objective evolutionary algorithm in subpopulation tables and a new reproduction operator to manipulate graph forests computationally represented by Node-Depth Encoding.