Submitted by Erika Demachki (erikademachki@gmail.com) on 2014-11-12T17:15:36Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Anselmo Claudino de Sousa - 2013.pdf: 4168276 bytes, checksum: 160f3cce0baa970d16c2d97f90fe53ed (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Approved for entry into archive by Erika Demachki (erikademachki@gmail.com) on 2014-11-12T17:15:55Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Anselmo Claudino de Sousa - 2013.pdf: 4168276 bytes, checksum: 160f3cce0baa970d16c2d97f90fe53ed (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-11-12T17:15:55Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Anselmo Claudino de Sousa - 2013.pdf: 4168276 bytes, checksum: 160f3cce0baa970d16c2d97f90fe53ed (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Previous issue date: 2013-08-29 / The world population has becoming an urban society. The concentration of people in cities contributes to increase the demand on public services, especially on the water supply systems. Thus it is imperative that these systems are able to meet this growing supply of drinking water with lower operating costs. Requiring the supply companies, as well as expansion of these systems, the proper operation and efficient. In this work, a model for multi-objective optimization of the operation of the water distribution system was developed in order to achieve efficiency hydropower. Three objectives were considered: (i) reduction of real losses, (ii) reduction of the cost of electricity, and (iii) maximizing system reliability. The optimization model was designed for the construction of an interface between a hydraulic simulator and algorithms NSGAII and SPEA. The model system was applied to a hypothetical water distribution and it was proved to be suitable to generate an optimal set of operating rules. The use of multi-objective optimization model is recommend to promote the efficiency of hydropower water distribution systems existing in both macro and micro distribution. / A população mundial vem se consolidando como uma sociedade urbana. A concentração de pessoas nas cidades contribui para aumentar a demanda sobre os serviços públicos, principalmente sobre os sistemas de abastecimento de água. Dessa maneira é imprescindível que esses sistemas sejam capazes de atender a essa oferta crescente por água potável com menor custo operacional. Requerendo das companhias de abastecimento, além da expansão dos sistemas, a sua operação adequada e eficiente. Neste trabalho é desenvolvido um modelo multiobjetivo para otimização da operação de sistema de distribuição de água, visando alcançar a eficiência hidroenergética considerando três objetivos: (i) redução das perdas reais; (ii) redução do custo de energia elétrica; e (iii) maximização da confiabilidade do sistema. O modelo de otimização foi concebido pela construção de uma interface entre um simulador hidráulico e os algoritmos NSGAII e SPEA. O modelo foi aplicado a um sistema de distribuição de água hipotético, e demonstrou ser adequado para gerar um conjunto de regras operacionais ótimas. Recomenda-se o uso do modelo de otimização multiobjetivo para promover a eficiência hidroenergética de sistemas de distribuição de água existentes, tanto na macro quanto na micro distribuição.

O dimensionamento otimizado de sistemas de distribuição de águas tem originado centenas de trabalhos científicos nas últimas quatro décadas. Vários pesquisadores têm buscado encontrar uma metodologia capaz de dimensionar essas redes considerando diversos aspectos e incertezas características desse tipo de projeto. No entanto, os resultados da maioria das metodologias desenvolvidas não podem ser aplicados na prática. O objetivo deste trabalho é elaborar uma metodologia de dimensionamento de redes de distribuição de água considerando um enfoque multiobjetivo. A metodologia desenvolvida considera três aspectos referentes ao projeto desses sistemas: custo; confiabilidade e perdas por vazamentos. Para tanto, empregou-se um método de otimização multiobjetivo baseado em algoritmos genéticos para a geração do conjunto de soluções não-dominadas e um método multicriterial para escolha da alternativa final. Para representar os objetivos do problema, foram testadas nove funções: custo, vazamentos, entropia, resiliência, tolerância à falha, expansibilidade, efeito do envelhecimento e resilientropia, sendo que sete destas são específicas para a representação da confiabilidade. Para se avaliar as alternativas geradas foi desenvolvido um modelo de análise hidráulica que fosse capaz de trabalhar com vazamentos e com demandas dependente da pressão. Os métodos escolhidos foram o Híbrido de Nielsen e o Gradiente. Das funções testadas, a resilientropia, proposta originalmente neste trabalho, foi a que melhor se ajustou ao conceito formal de confiabilidade, representado pela função tolerância. Os resultados encontrados pela metodologia mostraram-se promissores, uma vez esta foi capaz de encontrar redes eficientes ao final das simulações. / The topic \"Optimized design of water distribution systems\" has generated hundreds of scientific publications in the last four decades. Several researchers have searched for a technology which would take into account a variety of aspects and uncertainties innate to the design of such networks. However, the results of most methodologies developed are not practical. The objective of this work is to develop a methodology for water distribution systems design that has a multi-objective focus. The methodology developed focuses in three aspects of the design of such systems: cost, reliability and losses by leaking. A multiobjective optimization method based on generic algorithms, generating a set of non-defined solutions, and a multi-criteria method for choosing the final alternative, was employed. Nine functions representing the objectives of the problem (method) were tested: cost, leakages, entropy, resilience, failure tolerance, expansibility, aging effect and resilienthropy, seven of which are specific to representing reliability. In order to evaluate the generated alternatives, a hydraulic analysis model, that could handle leakages and pressure dependent demands, was developed. The chosen methods were Nielsen\'s Hybrid, and the Gradient. Of all tested functions, resilientropy, originally proposed in this work, proved to be the one best adjusted to the formal concept of reliability, represented by the tolerance function. The results obtained by this methodology are promising, as they produced efficient distribution networks at the end of the simulations performed.

A predição de estruturas de proteínas (Protein Structure Prediction PSP) é um problema computacionalmente complexo. Para tratar esse problema, modelos simplificados de proteínas, como o Modelo HP, têm sido empregados para representar as conformações e Algoritmos Evolutivos (AEs) são utilizados na busca por soluções adequadas para PSP. Entretanto, abordagens utilizando AEs muitas vezes não tratam adequadamente as soluções geradas, prejudicando o desempenho da busca. Neste trabalho, é apresentada uma formulação multiobjetivo para PSP em Modelo HP, de modo a avaliar de forma mais robusta as conformações produzidas combinando uma avaliação baseada no número de contatos hidrofóbicos com a distância entre os monômeros. Foi adotado o Algoritmo Evolutivo Multiobjetivo em Tabelas (AEMT) a fim de otimizar essas métricas. O algoritmo pode adequadamente explorar o espaço de busca com pequeno número de indivíduos. Como consequência, o total de avaliações da função objetivo é significativamente reduzido, gerando um método para PSP utilizando Modelo HP mais rápido e robusto / Protein Structure Prediction (PSP) is a computationally complex problem. To overcome this drawback, simplified models of protein structures, such as the HP Model, together with Evolutionary Algorithms (EAs) have been investigated in order to find appropriate solutions for PSP. EAs with the HP Model have shown interesting results, however, they do not adequately evaluate potential solutions by using only the usual metric of hydrophobic contacts, hamming the performance of the algorithm. In this work, we present a multi-objective approach for PSP using HP Model that performs a better evaluation of the solutions by combining the evaluation based on the number of hydrophobic contacts with the distance among the hydrophobic amino acids. We employ a Multi-objective Evolutionary Algorithm based on Sub-population Tables (MEAT) to deal with these two metrics. MEAT can adequately explore the search space with relatively low number of individuals. As a consequence, the total assessments of the objective function is significantly reduced generating a method for PSP using HP Model that is faster and more robust

Em um ambiente de computação em nuvem, as empresas têm a capacidade de alocar recursos de acordo com a demanda. No entanto, há um atraso que pode levar alguns minutos entre o pedido de um novo recurso e o mesmo estar pronto para uso. Por esse motivo, as técnicas reativas, que solicitam um novo recurso apenas quando o sistema atinge um determinado limiar de carga, não são adequadas para o processo de alocação de recursos. Para resolver esse problema, é necessário prever as requisições que chegam ao sistema, no próximo período de tempo, para alocar os recursos necessários antes que o sistema fique sobrecarregado. Existem vários modelos de previsão de séries temporais para calcular as previsões de carga de trabalho com base no histórico de dados de monitoramento. No entanto, é difícil saber qual é o melhor modelo de previsão a ser utilizado em cada caso. A tarefa se torna ainda mais complicada quando o usuário não tem muitos dados históricos a serem analisados. A maioria dos trabalhos relacionados, considera apenas modelos de previsão isolados para avaliar os resultados. Outros trabalhos propõem uma abordagem que seleciona modelos de previsão adequados para um determinado contexto. Mas, neste caso, é necessário ter uma quantidade significativa de dados para treinar o classificador. Além disso, a melhor solução pode não ser um modelo específico, mas sim uma combinação de modelos. Neste trabalho propomos um método de previsão adaptativo, usando técnicas de otimização multiobjetivo, para combinar modelos de previsão de séries temporais. O nosso método não requer uma fase prévia de treinamento, uma vez que se adapta constantemente a medida em que os dados chegam ao sistema. Para avaliar a nossa proposta usamos quatro logs extraídos de servidores reais. Os resultados mostram que a nossa proposta frequentemente converge para o melhor resultado, e é suficientemente genérica para se adaptar a diferentes tipos de séries temporais. / In a cloud computing environment, companies have the ability to allocate resources according to demand. However, there is a delay that may take minutes between the request for a new resource and it is ready for using. The reactive techniques, which request a new resource only when the system reaches a certain load threshold, are not suitable for the resource allocation process. To address this problem, it is necessary to predict requests that arrive at the system in the next period of time to allocate the necessary resources, before the system becomes overloaded. There are several time-series forecasting models to calculate the workload predictions based on history of monitoring data. However, it is difficult to know which is the best time series forecasting model to be used in each case. The work becomes even more complicated when the user does not have much historical data to be analyzed. Most related work considers only single methods to evaluate the results of the forecast. Other work propose an approach that selects suitable forecasting methods for a given context. But in this case, it is necessary to have a significant amount of data to train the classifier. Moreover, the best solution may not be a specific model, but rather a combination of models. In this work we propose an adaptive prediction method using multi-objective optimization techniques to combine time-series forecasting models. Our method does not require a previous phase of training, because it constantly adapts the extent to which the data is coming. To evaluate our proposal we use four logs extracted from real servers. The results show that our proposal often brings the best result, and is generic enough to adapt to various types of time series.

Submitted by Automação e Estatística (sst@bczm.ufrn.br) on 2018-07-30T13:08:13Z No. of bitstreams: 1 CaioFreitasDeOliveira_DISSERT.pdf: 5209631 bytes, checksum: d2308cc568d086c9b77311a9ea1e53fa (MD5) / Approved for entry into archive by clediane guedes (clediane@bczm.ufrn.br) on 2018-07-30T13:12:05Z (GMT) No. of bitstreams: 1 CaioFreitasDeOliveira_DISSERT.pdf: 5209631 bytes, checksum: d2308cc568d086c9b77311a9ea1e53fa (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-30T13:12:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 CaioFreitasDeOliveira_DISSERT.pdf: 5209631 bytes, checksum: d2308cc568d086c9b77311a9ea1e53fa (MD5) Previous issue date: 2016-08-05 / Jogos de estratégia em tempo real (RTS) apresentam muitos desafios para a criação de inteligências artificiais. Um destes desafios é criar um plano de ações efetivo dentro de um dado contexto. Um dos jogos utilizados como plataforma para criação de game AIs competitivas é o StarCraft. Tais game AIs têm dificuldade em se adaptar e criar bons planos para combater a estratégia inimiga. Neste trabalho, um novo modelo de escalonamento de tarefas é proposto modelando os problemas de planejamento em jogos RTS. Este modelo considera eventos cíclicos e consiste em resolver um problema multiobjetivo que satisfaz restrições impostas pelo jogo. São considerados recursos, tarefas e eventos cíclicos que traduzem as características do jogo em um caso do problema. O estado inicial do jogo contém as informações sobre os recursos, tarefas incompletas e eventos ativos. A estratégia define quais recursos maximizar ou minimizar e quais restrições são aplicadas aos recursos, bem como o horizonte de projeto. São investigados quatro otimizadores multiobjetivo: NSGA-II e sua variante focada em joelhos, GRASP e Colônia de Formigas. Experimentos com casos baseados em problemas reais de Starcraft são reportados. / Jogos de estratégia em tempo real (RTS) apresentam muitos desafios para a criação de inteligências artificiais. Um destes desafios é criar um plano de ações efetivo dentro de um dado contexto. Um dos jogos utilizados como plataforma para criação de game AIs competitivas é o StarCraft. Tais game AIs têm dificuldade em se adaptar e criar bons planos para combater a estratégia inimiga. Neste trabalho, um novo modelo de escalonamento de tarefas é proposto modelando os problemas de planejamento em jogos RTS. Este modelo considera eventos cíclicos e consiste em resolver um problema multiobjetivo que satisfaz restrições impostas pelo jogo. São considerados recursos, tarefas e eventos cíclicos que traduzem as características do jogo em um caso do problema. O estado inicial do jogo contém as informações sobre os recursos, tarefas incompletas e eventos ativos. A estratégia define quais recursos maximizar ou minimizar e quais restrições são aplicadas aos recursos, bem como o horizonte de projeto. São investigados quatro otimizadores multiobjetivo: NSGA-II e sua variante focada em joelhos, GRASP e Colônia de Formigas. Experimentos com casos baseados em problemas reais de Starcraft são reportados.

Submitted by Emanuel Varela Cardoso (emanuel.varela@ufcg.edu.br) on 2018-10-02T17:57:26Z No. of bitstreams: 1 ÉRICA CRISTINE MEDEIROS NOBRE MACHADO - TESE (PPGRN) 2011.pdf: 17954515 bytes, checksum: b35d0135e20bba39c63bddd9139d873a (MD5) / Made available in DSpace on 2018-10-02T17:57:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ÉRICA CRISTINE MEDEIROS NOBRE MACHADO - TESE (PPGRN) 2011.pdf: 17954515 bytes, checksum: b35d0135e20bba39c63bddd9139d873a (MD5) Previous issue date: 2011-09-20 / CNPq / Esta tese parte do pressuposto de que, à luz da atual gestão dos recursos hídricos no Brasil, os critérios de determinação da vazão máxima outorgável são bastante restritivos, o que provoca descontentamentos e gera conflitos. Além de basear-se em critérios restritivos, a própria variabilidade do clima impõe modificações nas disponibilidades hídricas, de modo que, em períodos de vazões superiores à outorgável, há um excedente de vazão que fica indisponível para a produção de riquezas sociais. Nesta tese argumenta-se que esta vazão excedente pode ser alocada entre os usuários, minimizando os prejuízos decorrentes da não utilização desta. Dessa forma, além de prover um melhor aproveitamento dos recursos hídricos, a alocação de uma parcela variável da disponibilidade hídrica surge como uma estratégia de adaptação à variabilidade climática. Contudo, admite-se que o desenvolvimento de um sistema de apoio à decisão para alocação da vazão excedente não é tarefa fácil, posto que é necessário o envolvimento e a integração de inúmeras variáveis e métodos, os quais devem ser estruturados e acoplados em um modelo de otimização apropriado; e é necessária a adoção de uma abordagem multiobjetiva integrada aos instrumentos de gestão dos recursos hídricos, de modo a suprir as lacunas existentes sem violar os critérios e preceitos estabelecidos em lei. Nesta tese é proposta uma metodologia para a otimização da alocação interanual da vazão excedente em uma bacia hidrográfica através de um algoritmo evolucionário multiobjetivo, no qual foram inseridas adaptações e operadores de reprodução específicos para incorporar as restrições do problema e contornar os obstáculos apresentados. Além de considerar diferentes usos, conservativos e de diluição, e de ser intertemporal e integrada, tanto quali-quantitativamente quanto espacialmente na bacia, o algoritmo evolucionário foi desenvolvido com o propósito de ser facilmente acoplado a modelos que representem a modelagem hidrometeorológica da bacia hidrográfica, e ser facilmente adaptável para cenários de racionamento (vazão excedente nula ou negativa). A metodologia foi avaliada na bacia hidrográfica do rio Gramame, no Estado da Paraíba e a análise incluiu a aplicação da metodologia em dois cenários hipotéticos de previsão probabilística de precipitação: acima da média histórica e abaixo da média histórica, o que permitiu avaliar o comportamento do modelo de otimização em situações de alocação da vazão excedente e de racionamento da vazão outorgada. Também foi analisado o comportamento do modelo frente à adoção de estratégias com a flexibilização dos valores de vazão ecológica e da concentração de DBO5 admissível nos corpos receptores da bacia. As propostas de alocação encontradas foram ainda avaliadas quanto a sua robustez frente a mudanças nos valores médios históricos das variáveis hidrológicas da bacia, as quais podem ser provocadas por uma alteração climática ou mesmo ser resultantes das incertezas associadas. Os resultados obtidos indicam boas perspectivas de sucesso da metodologia apresentada, uma vez que, tanto nos cenários de racionamento quanto nos cenários de alocação do excedente, o algoritmo progrediu em direção à Fronteira de Pareto, buscando, nesta fronteira, as regiões de viabilidade, quando existia, ou de menores ocorrências de alarmes. / This work assumes that, in Brazil, water rights concession criteria are very restrictive, generating conflicts among users. In addition, the climate variability causes changes in water availability, so that in periods of higher flows, there is an excess discharge that is unavailable for the production of social wealth. This Thesis argues that the discharge surplus could be allocated among users, then minimizing losses due to not using it; the allocation can be defined annually, so that to consider the inter-annual variability of the hydrological variables. The allocation of a variable amount of water availability provides a better utilization of water resources, and is an adaptation strategy to cope with climate variability. However, it is true that the development of a decision support system for allocating the surplus discharge is not simple, because it is necessary the involvement and integration of many variables and methods that must be integrated in an appropriate optimization model. The approach should also be multiobjective and multicriteria and should be integrated with the water resources management law, in order to fill the gaps without violating the existing rules. Thus a methodology is proposed for optimizing the allocation of surplus discharge in a basin through a multiobjective evolutionary algorithm in which adaptations and reproduction operators were inserted to incorporate the specific constraints of the problem and overcome the obstacles presented. In addition this evolutionary algorithm was developed in order to be easily coupled to other models and be easily adaptable to scenarios of rationing (zero or negative surplus discharge). The methodology was evaluated in the Gramame river basin, in the state of Paraiba, which is already presenting evidence of greater demands than availability. The analysis included two hypothetical scenarios of probabilistic forecasts of precipitation: one above-normal forecast and one below-normal forecast; they allowed the assessment of the behavior of the optimization model in situations of allocating the surplus discharge as well as rationing when necessary. We also analyzed the behavior of the model with the adoption of management strategies with the flexibility of environmental flow values and allowable BOD concentration. The robustness of the allocation strategies were evaluated against changes in historical hydrological variables, which may be caused by climate change or even be the result of uncertainties. The results show that the algorithm proved to be adequate, presenting convergence for the most viable regions of Pareto Front.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:22:34Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2010-08-24Bitstream added on 2014-06-13T18:07:18Z : No. of bitstreams: 1 homem_tpd_me_bauru.pdf: 3557697 bytes, checksum: a1fa6fe9ed118fd4c4f8be6400b6d78f (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / O Brasil é o maior produtor de cana-de-açúcar do mundo. Mas, existe uma grande preocupação com o sistema de colheita utilizado nesta cultura, pois é prática comum a colheita manual com a pré-queima do palhiço. Autoridades brasileiras têm aprovado leis proibindo a queimada nos canaviais. Entretanto, a colheita mecanizada, com cana-de-açúcar crua, cria novos problemas com a permanência do resíduo no solo. Assim, muitos estudos têm sido propostos para o uso deste resíduo para geração de energia. A maior dificuldade no uso desta biomassa está no custo de coletar e transferir o resíduo, do campo para o centro de processamento. Para análise da viabilidade deste sistema há a necessidade de um estudo do balanço de energia envolvido, devido ao grande número de maquinário utilizado no processo. O objetivo deste trabalho é investigar modelos matemáticos que auxiliem na escolha das variedades de cana-de-açúcar a serem implantadas, de forma a minimizar o custo de coleta da biomassa residual e avaliar o balanço de energia gerado, adicionado restrições sobre a produção de sacarose e limitações da área para plantio e considerando as distâncias entre os talhões e o centro de processamento. Para isto, técnicas de programação linear e inteira 0-1 foram utilizadas. A busca de soluções para problemas de programação inteira com grande número de variáveis e restrições é de difícil resolução, mas os resultados apresentados mostram que a utilização d eum procedimento híbrido envolvendo o método Primal-Dual de Pontos Interiores e o método Branch and Bound promove uma boa performance computacional, apresentando soluções confiáveis. Assim, o uso deste procedimento é viável para o auxílio na seleção de variedades, otimizando o custo do uso da biomassa residual de colheita ou o balanço de geração de energia / It is that Brazil is the world's largest sugar cane producer. But there is great concern about the harvesting system used in this culture, because it is a common practice to burn the straw before the barvest. Brazilian authorities have approved laws prohibiting the burning in the sugar cane fields. However, with mechanized harvesting of sugar cane raw creates new problems with the accumulation of the waste biomass in the ground. Many studies have been proposed to use this waste for energy generation. The greatest difficulty to use this biomass is in the cost of collect and transfer the residues from the field to the the processing center. To analyze the feasibility of this system, it is necessary a study of the involved energy balance, because of the large number of machines in the process. The aim of this study is to investigate mathematical models that help on choosing varieties of sugar cane to be planted, to minimize the cost of collect of residual biomass and to analyze the balance of power generated, adding restrictions on the production on the production of sucrose and limitations on the area for planting and considering the distances among the plots the processing center. To this, techniques of 0-1 integer linear programming were used. The search for solutions to integer programming problems with many variables and constraints its very hard, but the results show that the use of a hybrid procedure involving the Primal-Dual Interior Point method and Branch and Bound method promotes good performance computing, with reliable solutions. Thus, the use of this procedure is feasible to help on select of varieties, optimizing the cost of collect of the waste biomass or the the balance of power generation

Reconhecendo-se a importância da água como recurso natural limitado e considerando-se a perspectiva de crescimento do contingente populacional urbano, faz-se necessária uma investigação dos sistemas de distribuição de água para abastecimento, por tratarem-se de infra-estruturas básicas comuns aos núcleos populacionais do mundo todo. O planejamento da reabilitação das redes de distribuição de água torna-se de fundamental importância considerando os recursos financeiros limitados e o comportamento operacional desses sistemas que são alterados ao longo do tempo devido ao processo de deterioração de seus componentes. O presente trabalho representa um esforço no sentido de considerar objetivos mais promissores na análise de reabilitação de redes. Dessa maneira, foram considerados: custo, benefício, vazamentos e confiabilidade. Este trabalho apresenta contribuições às análises multiobjetivo via algoritmos genéticos, propriciando um aprimoramento do algoritmo Multiobjective Genetic Algorithm (MOGA) e realizando investigação dos operadores (recombinação e mutação) e dos métodos Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA), Strength Pareto Evolutionary Algorithm (SPEA) e Elitist Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA II). Do ponto de vista hidráulico, este trabalho introduz tanto perdas por vazamentos como demanda variável com a pressão, proporcionando uma análise mais realística do problema. Os estudos desenvolvidos para redes hipotéticas e para um sistema real, possibilitaram que soluções satisfatórias fossem obtidas, chegando-se inclusive a uma proposição do conceito de programação dinâmica para o caso multiobjetivo. / Recognizing the importance of water as a limited natural resource and considering the prospect of continued population growth, it is important to investigate water distribution systems which are common to all urban infrastructures. Planning of the water distribution network rehabilitation becomes additionally important given economic constraints and operational behavior these systems which modifies in time due to deterioration of water networks. The present work is an effort to consider the multiple objectives in the water network rehabilitation analyses. Four objectives were considered: cost minimization, benefit maximization, leakage minimization and reliability maximization. In addition, it presents some contributions to multiobjective optimization methodology by genetic algorithms, offering an improvement of Multiobjective Genetic Algorithm (MOGA). A detailed investigation is conducted on genetic operators (recombination and mutation) comparing some existing multiobjective optimization methods (Multiobjective Genetic Algorithm - MOGA, Non-dominated Sorting Genetic Algorithm - NSGA, Strength Pareto Evolutionary Algorithm - SPEA and Elitist Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm - NSGA II). As regards the hydraulic analysis, this work introduces both leakages and pressure dependent demands in the simulations, providing a more realistic representation of actual field situations. The present study employs hypothetical networks and a real network obtaining satisfactory solutions. Further, dynamic programming concept is also incorporated into the multiobjective optimization framework.

Os problemas de gerenciamento da qualidade da água envolvem diversas aspirações dos usuários envolvidos, quer sejam eles os que usam o recurso hídrico para diluição de seus efluentes ou para seu consumo. Portanto, é raro que os modelos matemáticos usados para auxílio nas tomadas de decisões sejam expressos em termos de um único objetivo, como a maximização da eficiência econômica. Para o aproveitamento de um determinado sistema hídrico, deve ser considerada a distribuição eqüitativa, o uso racional, a maximização da eficiência econômica, a minimização dos impactos ambientais, entre outros. Neste contexto, três modelos de otimização multiobjetivo foram propostos e foram considerados a maximização da carga lançada pelas fontes poluidoras, a melhora qualitativa da água, e a minimização da magnitude das violações dos padrões de qualidade da água. A principal contribuição deste trabalho está na incorporação de uma restrição ao modelo de otimização multiobjetivo. A restrição proposta representa um índice que tem o intuito de distribuir eqüitativamente a eficiência do tratamento necessária entre as fontes de poluição. Sem a consideração de uma medida de eqüidade, a tentativa de maximizar a quantidade de efluentes lançados resultaria numa alocação de grandes quantidades de efluentes passíveis de serem lançados pelos usuários localizados mais a montante do rio, enquanto que os usuários à jusante deveriam tratar seus efluentes com um nível máximo de eficiência. O método utilizado para solucionar o problema foi o non-dominated sorting genetic algorithm e este estudo teve sua aplicação na bacia do rio Atibaia, SP. As soluções apresentadas pela otimização demonstram e comprovam os conflitos existentes e a competição entre os critérios considerados. O algoritmo genético demonstrou ser uma técnica efetiva para solucionar problemas de otimização multiobjetivo em aplicações de gerenciamento da qualidade da água, identificando as variáveis de decisão e a frente Pareto. / Problems of water quality management involve many aspirations of the users engaged, those that use water for wastewater dilution or for their consumption. Therefore, it is uncommon that decision-making mathematical models used are expressed in terms of a single objective, like the maximization of economic efficiency. Using a particular water system, one should consider the equitable distribution, the rational use, the maximization of economic efficiency, the minimization of environmental impacts, among others parameters. In this context, three models of multiobjective optimization were proposed and considered to maximize the wastewater discharge by point sources, the qualitative improvement of the water, minimizing the magnitude of the violations of water quality standards. The main contribution of this work was the incorporation of a restriction on the multiobjective optimization model. The proposed restriction is an index that intends to distribute equitably the efficiency of treatment needed between pollution sources. Without considering equity measure, the attempt to maximize waste discharge would result in an allocation of large quantities of waste to the upstream users, while the downstream dischargers would be required to treat their effluents at levels of maximum possible efficiency. The method used to solve the problem was the non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA) and the case study was implemented in the Atibaia river basin, SP. The solutions presented by the optimization show and prove the existing conflicts and competition among the criteria considered. The genetic algorithm has been shown to be an effective technique for solving problems of multiobjective optimization in applications of water quality management, identifying the decision variables in Pareto front.

Submitted by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2017-03-22T18:10:23Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação - Osenildo M. Maciel.pdf: 1271016 bytes, checksum: d18538c8482aeb9b2cf836dcf47cab90 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2017-03-22T18:10:36Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação - Osenildo M. Maciel.pdf: 1271016 bytes, checksum: d18538c8482aeb9b2cf836dcf47cab90 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2017-03-22T18:10:51Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação - Osenildo M. Maciel.pdf: 1271016 bytes, checksum: d18538c8482aeb9b2cf836dcf47cab90 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-22T18:10:51Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação - Osenildo M. Maciel.pdf: 1271016 bytes, checksum: d18538c8482aeb9b2cf836dcf47cab90 (MD5) Previous issue date: 2016-08-12 / FAPEAM - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas / In this work, characterization are presented solutions for unconstrained multiobjective optimization for the cases of convex and non-convex function. The theoretical foundation of the convex case discusses a local solution obtained by solving a convex problem and some additional assumptions. For nonconvex case we show that the algorithm have a global convergence, in which the theoretical foundations ensure that curvature condition is obtained. / Neste trabalho, apresentam-se caracterizações de soluções para Otimização Multiobjetivo Irrestrita para os casos de funções convexas e não convexas. A fundamentação teórica do caso convexo discorre sobre uma solução local, obtida através da resolução de um problema convexo e algumas hipóteses adicionais. Para o caso não convexo, mostramos que o algoritmo tem convergência global, no qual os fundamentos teóricos asseguram que a condição de curvatura é obtida