Submitted by Fatima Fonseca (fatima.fonseca@sibi.ufrj.br) on 2017-09-22T18:48:10Z No. of bitstreams: 1 146192.pdf: 1494036 bytes, checksum: 534e43f957fe86e07713a2eab9b2c63f (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-22T18:48:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 146192.pdf: 1494036 bytes, checksum: 534e43f957fe86e07713a2eab9b2c63f (MD5) Previous issue date: 1977-08 / É apresentado um sistema computacional visando obter a otimização geométrica automática de treliças espaciais, baseado em um algoritmo desenvolvido por Fletcher e Reeves. O sistema considera treliças espaciais submetidas a carregamentos externos múltiplos e restrições dos seguintes tipos: - Geométricas: valores mínimos e máximos de coordenadas nodais, simetria de nós e retas pré-fixadas, sobre as quais sempre se situarão determinados nós. - Comportamento: valores admissíveis para as tensões nas barras (incluindo a flambagem) e deslocamentos nodais. São discutidos o método de análise estrutural utilizado, o algoritmo de otimização e apresentada a organização geral do sistema, através de um fluxograma. Finalmente, comprovando a eficiência do sistema, são resolvidos exemplos, alguns dos quais baseados em projetos já executados. / A computer system for automatic optimization of truss geometry is proposed, based upon Fletcher and Reeves algorithm. The system applies to space trusses, with multiple loading conditions and the following constraint types: - Geometric constraints: minimum and maximum values of joint coordinates, joint symmetry and variation of joint positions along fixed lines. - Behavior constraints: allowable member stresses (including buckling) and maximum joint displacements. Methods of structural analysis and the optimizatio algorithm are thoroughly discussed. A flowchart displays the general system organization. ln addition, examples - some of them of structures already built - are included so that the system efficiency can be verified.

O ser humano tem uma grande estima pelo processo de raciocínio que desenvolveu durante a sua evolução. Uma das áreas da computação foi desenvolvida com o objetivo inicial de simular a inteligência humana dentro de programas computacionais. Esta área ficou conhecida como inteligência artificial. Nas últimas décadas a inteligência artificial tem se baseado nas mais diversas formas de organização que tenham padrões. Um desses métodos é o algoritmo de otimização por colônias de formigas, apresentado no início da década de 90, e que apresentou bons resultados para vários problemas que tiveram modelos implementados. A biologia molecular visa analisar as estruturas moleculares contidas nos seres vivos, dentre elas as seqüências de DNA, RNA e os aminoácidos das proteínas. Devido o grande número de informações envolvidas nessa análise torna-se inviável em termos de tempo de processamento uma busca em todo o espaço de soluções possíveis, o que torna interessante o uso de algoritmos que percorram este espaço de busca de forma eficiente. Um dos problemas da biologia molecular é a reconstrução de árvores filogenéticas. Ele visa relacionar de forma hereditária as diversas espécies através das informações contidas em suas seqüências. Desta forma é possível saber quais espécies são mais próximas em termos evolutivos. Outro problema é o dobramento de proteínas. Uma proteína é um polímero que pode desempenhar as mais diversas funções em um ser vivo. A função que uma proteína desempenha esta diretamente relaciona a sua forma tridimensional. Uma proteína é codificada no DNA, e sintetizada no ribossomo de uma forma linear, a partir desta forma ela se dobra sobre a sua estrutura obtendo a sua forma final. Com a compreensão deste processo, seria possível a identificação de proteínas mal formadas e até mesmo o desenvolvimento de novas proteínas com funções específicas. O presente trabalho visa descrever dos modelos, baseados na otimização por colônia de formigas, desenvolvidos para os problemas. Além disso, foram desenvolvidos recursos especiais que permitem percorrer o espaço de busca de forma mais efetiva obtendo melhores soluções. Os resultados obtidos com as metodologias propostas apresentaram resultados similares ou até melhores que métodos já conhecidos que utilizaram o algoritmo de otimização por colônia de formigas para os mesmos problemas. / The human being has great esteem for the reasoning process developed during its evolution. One of the areas of the computation was developed with the initial objective to simulate human intelligence inside computational programs. This area is known as artificial intelligence. In the last decades artificial intelligence has been basing on the most diverse forms of organization that have standards. One of these methods is the ant colony optimization algorithm, presented in the beginning of nineties, and that achieved good results for some problems that had had implemented models. Molecular biology aims to analyze the molecular structures present in living creatures, amongst them the sequences of DNA, RNA and protein aminoacids. Due to great number of information being confronted in this analysis it is impracticable in terms of processing time a search in the whole space of possible solutions, what makes interesting the use of algorithms that cover the search space efficiently. One of the problems of molecular biology is phylogenetic trees reconstruction. It aims to relate hereditarily the several species through information present in its sequences. In that manner, it is possible to know which species are more closely related to one another and which are more distantly related.

Made available in DSpace on 2014-06-28T02:01:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 000458957-Texto+Completo-0.pdf: 14358950 bytes, checksum: 7458b8a1472071b48772b030a52573a6 (MD5) Previous issue date: 2014 / Analysis by Transcriptogram was developed as a solution to noise reduction, usually present in the microarray measuring technique of the Transcriptome, and has demonstrated potential to be applied as a method of disease diagnostics. The noise reduction in the measure is achived by the protein interaction network ordering, allowing gene expression analysis in whole genome scale. The Transcriptogram's efficiency to noise reduction was analyzed, however, it still lacks an analisys of the ordering quality, so that the best parameter setting for the ordering algorithm is used by the Transcriptogram. So far, this analysis is hindered by the high runtime of the ordering algorithm. In this work, an analysis of the ordering algorithm stages allows some optimizations, and consequent reduction in execution time, also allowing further analysis on which parameters settings have the greatest influence on the ordering quality. Applying the Transcriptogram to a diagnostic problem, the diagnostic measure is used to characterize the influence of the parameters of the ordering algorithm to achive better diagnoses. The results show that the protein network used in previous works doesn't produce the best diagnostics. Moreover, the ordering minimization, achieved by executing the ordering algorithm for longer periods, does not necessarily increase the probability to find better diagnosis compared to random ordering. Eventhough the experimental diagnostic results could not statistically difFerentiate random ordering from optimized ordering, these results cannot be considered conclusive since a single disease has been evaluated. / A análise por Transcriptograma foi desenvolvida como uma solução para a redução de ruído, comum nas medidas do Transcriptoma provenientes da técnica de microarranjo, e tem demonstrando potencial se aplicada como método para diagnósticos de doenças. A redução do ruído existente nas medidas se dá pelo ordenamento da rede de interações proteicas do organismo, permitindo a análise da expressão gênica em escala de genoma completo. A eficiência do Transcriptograma para a redução do ruído já foi analisada, entretanto, ainda carece a avaliação da qualidade do ordenamento, definindo para isso, amelhor configuração de parâmetros para o algoritmo de ordenamento utilizado pelo Transcriptograma. Até o momento, essa análise é dificultada pelo elevado tempo de execução do algoritmo de ordenamento. Neste trabalho, uma análise das etapas do algoritmo de ordenamento possibilita a realização de otimizações, e consequente redução no tempo de execução, além de permitir a análise mais aprofundadadas configurações dos parâmetros que tem maior influência na qualidade do ordenamento. Aplicando o Transcriptograma a um problema de diagnóstico, utiliza-se a medida do diagnóstico para caracterizar a influência dos parâmetros do algoritmo de ordenamento na obtenção de melhores diagnósticos. Observa-se nos resultados, que a rede proteica utilizada em trabalhos anteriores não apresenta os melhores diagnósticos. Além disso, a minimização do ordenamento, alcançada por meio da execução prolongada do algoritmo de ordenamento, não necessariamente aumenta a probabilidade de encontrar um melhor diagnóstico comparado com o ordenamento aleatório. Mesmo que os resultados experimentais com o diagnóstico não diferenciem estatisticamente o ordenamento aleatória do ordenamento otimizado, estes resultados não podem ser considerados conclusivos pois uma única doença foi avaliada.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Agronomia e Medicina Veterinária, Programa de Pós-Graduação em Agronegócios, 2014. / Submitted by Ana Cristina Barbosa da Silva (annabds@hotmail.com) on 2014-10-10T19:53:39Z No. of bitstreams: 1 2014_DianaCarolinaCastroMur.pdf: 2851931 bytes, checksum: 0ec139d96a1a3b2d67fc1a83225133a6 (MD5) / Approved for entry into archive by Guimaraes Jacqueline(jacqueline.guimaraes@bce.unb.br) on 2014-10-13T13:18:08Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2014_DianaCarolinaCastroMur.pdf: 2851931 bytes, checksum: 0ec139d96a1a3b2d67fc1a83225133a6 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-10-13T13:18:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2014_DianaCarolinaCastroMur.pdf: 2851931 bytes, checksum: 0ec139d96a1a3b2d67fc1a83225133a6 (MD5) / Este trabalho visou contribuir com o estudo da localização otimizada de unidades de armazenamento de grãos, no estado de Goiás, zerando o seu déficit na sua capacidade estática de armazenamento. Para isso, desenvolveu-se, um modelo matemático de otimização, derivado do modelo de fluxo de custo mínimo, que foi implementado computacionalmente utilizando o software LINGO (Versão 9.00, Extended). O modelo proposto minimiza os custos de movimentação dos grãos entre os municípios, considerando a localização de unidades de armazenamento existentes e aquelas que devem ser construídas de modo a zerar o déficit de armazenagem na região considerada. Neste modelo usaram-se como variáveis a produção de grãos no estado de Goiás, a capacidade estática de armazenamento, e, o custo de transporte entre os municípios das regiões que foram analisadas. O modelo determinou os municípios nos quais devem ser instaladas unidades armazenadoras, especificando sua capacidade estática de armazenamento, além do fluxo de produto entre as unidades e entre os demais municípios para minimizar o déficit, os custos de transporte e suprimento das necessidades de armazenamento de cada município. Em termos numéricos, com o modelo logrou-se zerar o déficit de armazenamento para os 156 municípios que foram analisados (que apresentam o 63% do déficit total do estado), e propõem-se instalar 40 unidades armazenadoras com uma capacidade total de 7.124.272 toneladas. ______________________________________________________________________________ ABSTRACT / This study intends to contribute to analyze of optimal location of grain storage units in the state of Goiás by resetting its deficit in its static storage capacity. For that, it was developed into a mathematical optimization model, derived from the minimum cost flow model, which was implemented computationally using the LINGO software (Version 9:00, Extended). The proposed model minimizes the costs of moving grain between municipalities, considering the location of existing storage units and those that must be constructed so as to reset the storage deficit in the region considered. In this model was used such as variables, grain production in the state of Goiás, the static storage capacity, and the cost of transportation between the municipalities regions that were analyzed. The model determined the municipalities in which storage units must be installed by specifying a static storage capacity, in addition to the product flow between units and among other municipalities to minimize the deficit, the costs of transportation and supply storage needs of each municipality. Numerically, the model has been achieved to reset-the deficit storage for the 156 municipalities that were analyzed (presenting the 63% of the total deficit of the state), and propose to install 40 storage units with a total capacity of 7,124. 272 tons.

O empacotamento irregular de fita é um grupo de problemas na área de corte e empacotamento, cuja aplicação é observada nas indústrias têxtil, moveleira e construção naval. O problema consiste em definir uma configuração de itens irregulares de modo que o comprimento do contêiner retangular que contém o leiaute seja minimizado. A solução deve ser válida, isto é, não deve haver sobreposição entre os itens, que não devem extrapolar as paredes do contêiner. Devido a aspectos práticos, são admitidas até quatro orientações para o item. O volume de material desperdiçado está diretamente relacionado à qualidade do leiaute obtido e, por este motivo, uma solução eficiente pressupõe uma vantagem econômica e resulta em um menor impacto ambiental. O objetivo deste trabalho consiste na geração automática de leiautes de modo a obter níveis de compactação e tempo de processamento compatíveis com outras soluções na literatura. A fim de atingir este objetivo, são realizadas duas propostas de solução. A primeira consiste no posicionamento sequencial dos itens de modo a maximizar a ocorrência de posições de encaixe, que estão relacionadas à restrição de movimento de um item no leiaute. Em linhas gerais, várias sequências de posicionamentos são exploradas com o objetivo de encontrar a solução mais compacta. Na segunda abordagem, que consiste na principal proposta deste trabalho, métodos rasterizados são aplicados para movimentar itens de acordo com uma grade de posicionamento, admitindo sobreposição. O método é baseado na estratégia de minimização de sobreposição, cujo objetivo é a eliminação da sobreposição em um contêiner fechado. Ambos os algoritmos foram testados utilizando o mesmo conjunto de problemas de referência da literatura. Foi verificado que a primeira estratégia não foi capaz de obter soluções satisfatórias, apesar de fornecer informações importantes sobre as propriedades das posições de encaixe. Por outro lado, a segunda abordagem obteve resultados competitivos. O desempenho do algoritmo também foi compatível com outras soluções, inclusive em casos nos quais o volume de dados era alto. Ademais, como trabalho futuro, o algoritmo pode ser estendido de modo a possibilitar a entrada de itens de geometria genérica, o que pode se tornar o grande diferencial da proposta. / Irregular nesting belongs to the area of cutting and packing problems and are employed in the textile, wood and shipbuilding industries. The problem consists in determining a configuration for a set of irregular items which minimizes the length of the rectangular container in which the layout is located. The solution must be feasible, i.e., items must not overlap nor protrude the container walls. Due to practical reasons, up to four orientations are allowed for an item. The volume of wasted material is directly affected by the quality (density) of the layout. Thus, an efficient solution produces a positive economic and environmental impact. In this work, the objective is to automatically obtain layouts such that their density and the performance of the algorithm are competitive with other solutions in literature. So as to achieve this goal, two approaches are proposed. The first method uses a special sequential placement heuristic such that the algorithm maximizes exact placements, which consist of constrained positions for items. In general terms, a search is performed in the placement sequence in order to obtain a compact layout. In the second approach, which is the main subject of this work, raster methods are employed to guide the translation of items, which are free to move within the layout, and may overlap other items. The method is based on overlap minimization techniques, in which the objective is to eliminate the overlap in a fixed dimensions container. Both algorithms were tested using benchmark problems from the literature. The first strategy yielded unsatisfactory results, though it provided important information about the properties of exactly fitting placements. On the other hand, the main approach was able to produce competitive solutions. The performance was also compatible with other solutions, even in cases which the data volume was high. Moreover, as a future work, an extension for the algorithm can be developed such that items with generic geometry can be considered, which would be an important advance in research terms.

Submitted by MARCOS LEANDRO TEIXEIRA DE OLIVEIRA (marcosteixeira@ufv.br) on 2018-09-04T13:38:28Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 1118685 bytes, checksum: 94e01364e7abc576bdbab9d4b54cd7cf (MD5) / Made available in DSpace on 2018-09-04T13:38:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 1118685 bytes, checksum: 94e01364e7abc576bdbab9d4b54cd7cf (MD5) Previous issue date: 2018-01-30 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Este trabalho aborda o Problema de Roteamento de Veículos para Coleta de Lixo com Janelas de Tempo (WCVRPTW), cujo objetivo é encontrar as rotas para os veículos coletores de lixo de modo que todos os clientes sejam plenamente atendidos e a distância total percorrida pelos veículos seja a menor possível, minimizando assim os custos de transporte. Para alcançar este objetivo é necessário que algumas restrições sejam atendidas: os clientes devem ser atendidos dentro de um período de tempo; existe horário de saída e retorno dos veículos ao depósito; os veículos possuem restrições de capacidade; as rotas possuem restrições de volume de carregamento e número de clientes atendidos; os veículos devem sair e retornar vazios ao depósito, e, quando cheios, devem ir para o aterro sanitário mais próximo para descarga do lixo. Além disso, os motoristas dos veículos devem realizar uma parada de almoço. O WCVRPTW é um problema real que pertence à classe NP-difícil. Para resolvê-lo, são desenvolvidos quatro algoritmos heurísticos: Simulated Annealing (SA), Tabu Search (TS), e dois algoritmos híbridos baseados nas metaheurísticas Iterated Local Search (ILS) e Variable Neighborhood Descent (VND), denominados ILS-VND e ILS-RVND. Os desempenhos dos algoritmos propostos são analisados em instâncias de pequeno e médio porte geradas para este trabalho, e também em instâncias de grande porte disponíveis na literatura. Os experimentos computacionais mostram que os algoritmos propostos são eficientes, competitivos e rápidos. / In this work we address The Waste Collection Vehicle Routing Problem with Time Windows (WCVRPTW), whose objective is to find the routes for garbage collection vehicles so that all customers are fully served and the total distance traveled by the vehicles is the smallest possible, thus minimizing transportation costs. In order to achieve this objective, some constraints must be satisfied: customers must be ser- ved within a period of time; there are departing and return times of the vehicles to the warehouse; vehicles have capacity constraints; the routes have loading volume constraints and number of customers served; the vehicles should leave and return empty to the depot, and when full should go to the nearest landfill for garbage disposal. In addition, drivers of the vehicles must have a lunch break. WCVRPTW is a real problem that belongs to the NP-hard class. In this work, to solve it, four heuristic algorithms are developed: Simulated Annealing (SA), Tabu Search (TS), and two hybrid methods based on the Iterated Local Search (ILS) and Varia- ble Neighborhood Descent (VND) metaheuristics, called ILS-VND and ILS-RVND. The performances of the proposed methods are analyzed in small and medium-sized instances generated in this work, and also in large instances available in the lite- rature. Computational experiments show that the proposed methods are efficient, competitive and fast.

Submitted by Marco Antônio de Ramos Chagas (mchagas@ufv.br) on 2018-09-05T17:12:27Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 804859 bytes, checksum: ed4ee44a672aa18b9e35cf4a363ab38a (MD5) / Made available in DSpace on 2018-09-05T17:12:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 804859 bytes, checksum: ed4ee44a672aa18b9e35cf4a363ab38a (MD5) Previous issue date: 2017-12-14 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Este trabalho aborda um problema de sequenciamento (scheduling) onde as tarefas são processadas em lotes em máquinas paralelas idênticas. Neste problema uma má- quina pode executar um conjunto (lote) de tarefas simultaneamente. Além disso, as tarefas são classificadas em famílias, onde uma família agrupa tarefas que possuam alguma característica em comum. Assim, os lotes devem conter somente tarefas de uma mesma família. O problema também considera tarefas com diferentes tempos de chegada (release times) e tempos de processamento. As tarefas possuem ainda uma data de entrega e uma prioridade. O problema consiste em determinar os lo- tes (grupos) de tarefas para serem sequenciados nas máquinas de tal maneira que o atraso total ponderado das tarefas seja minimizado. O problema envolvendo se- quenciamento de lotes, que é uma extensão do sequenciamento de tarefas clássico (onde uma máquina processa somente uma tarefa por vez), possui muitas aplicações reais, como em indústrias de fundição, de fabricação de móveis, de processamento de metais, de processamento de alimentos, farmacêuticas e de semicondutores. Para resolver o problema abordado, três algoritmos baseados em meta-heurísticas foram desenvolvidos: Adaptive Large Neighborhood Search (ALNS), Iterated Greedy (IG) e Simulated Annealing (SA). Todos estes algoritmos utilizam técnicas de busca em vizinhança para melhorar a qualidade de uma solução. As meta-heurísticas ALNS, IG e SA possuem estruturas simples e elas têm sido aplicadas satisfatoriamente para resolver diferentes problemas de otimização combinatória, especialmente problemas de sequenciamento da produção, o que justifica a utilização para o problema em es- tudo. Experimentos computacionais, utilizando dados da literatura foram realizados a fim de avaliar o desempenho dos algoritmos. Os resultados são comparados com os resultados gerados por dois algoritmos da literatura (Memetic Algorithm e Variable Neighborhood Search) e com os resultados da resolução do modelo matemático do problema. Os experimentos e testes realizados demonstram que os algoritmos de- senvolvidos neste trabalho geram soluções válidas de excelente qualidade superando as melhores soluções apresentadas na literatura. / This work addresses a scheduling problem where the jobs are processed in batches on a identical parallel machines. In this problem a machine can process a set (batch) of jobs simultaneously. In addition, jobs are classified into families, where a family groups jobs that have some characteristic in common. Thus, the batches must con- tain only jobs of a same family. Also, the problem considers jobs with different release times and processing times. The jobs also have a due date and a priority. The objective of the problem is to group the job set into batches and assign the batches to the parallel machines in order to minimize the total weighted tardiness of the jobs. The parallel batch processing machines scheduling problem, that is an extension of classic job sequencing(where a machine processes only one task at a time) has many real application, such as in the foundry industry manufacturing, food processing industries, pharmaceutical industries and semiconductor industries. To solve this problem, three algorithms based on meta-heuristics were developed: Adaptive Large Neighborhood Search (ALNS), Iterated Greedy (IG) and Simula- ted Annealing (SA). All of these algorithms use neighborhood search techniques to improve the quality of solutions. In addition, the meta-heuristics ALNS, IG and SA have been applied satisfactorily to solve different combinatorial optimization problems. Computational experiments using literature data were performed to eva- luate the performance of the algorithms. The obtained results are compared with the results generated by two algorithms from the literature (Memetic Algorithm and Variable Neighborhood Search) and with the mathematical model of the problem. The computational experiments demonstrate that the algorithms developed in this work generate valid solutions of excellent quality, outperforming the best solutions presented in the literature.

Orientador: Pedro Sergio de Souza / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-21T13:12:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rodrigues_RosianedeFreitas_M.pdf: 9358851 bytes, checksum: aa44aaf61d515209c1ff85e92e7915a9 (MD5) Previous issue date: 1996 / Resumo: Times Assíncronos (do inglês Asynchronous Teams ou A-Teams) constituem uma abordagem multi-algorítmica para a resolução aproximada de problemas, cujo princípio básico é a cooperação sinérgica entre um conjunto de algoritmos, que se comunicam assincronamente através de memórias compartilhadas, propiciando soluções de melhor qualidade do que as geradas pelos mesmos algoritmos quando executados isoladamente. Este método tem sido aplicado com sucesso em problemas combinatórios com uma única função objetivo. O presente trabalho apresenta Times Assíncronos como sendo adequado à resolução de problemas de otimização combinatória com múltiplas funções objetivo. Diferentes estratégias para a manipulação de soluções multidimensionais foram desenvolvidas, tornando possível a rápida obtenção de soluções próximas ou mesmo pertencentes ao Pareto Ótimo do problema. Em especial, foi desenvolvida uma estrutura de manipulação de soluções multidimensionais que possibilita a consideração simultânea de todos os objetivos envolvidos para a geração de soluções. É proposto um novo problema NP-dificil como uma generalização do clássico Problema do Caixeiro Viajante (do inglês Traveling Salesman Problema ou TSP), onde ao invés de apenas uma matriz de distância existem múltiplas matrizes, sendo intitulado Problema do Caixeiro Viajante com Múltiplas Distâncias (do inglês Multi-Distance Traveling Salesman Problem ou MDTSP) e ao qual foi aplicado o método de Times Assíncronos. Os testes computacionais foram realizados de forma concorrente e paralela, obtendo-se conjuntos de soluções não-dominadas bem distribuídas dentro de uma ampla faixa de valores fornecidos pelas funções objetivo envolvidas, para todas as instâncias, mesmo envolvendo várias dimensões. Isto demonstra que os melhores conjuntos de soluções não-dominadas gerados pelos AT eams foram numerosos e contiveram soluções significativamente distintas entre s~ abrangendo todo o espectro desejado. Para as menores instâncias foi possível constatar que o melhor conjunto de soluções não-dominadas obtido fora o próprio Pareto Otimo. Ainda, foram desenvolvidos algoritmos para o novo problema que incorporam conceitos adequados a problemas multiobjetivos / Abstract: Asynchronous Teams or A-Teams constitute a mu1ti-algorithm approach for approximated problem solving, whose basic principle is the sinergic cooperation among a set of algorithms that communicate asynchronously through shared memories, providing solutions of better quality than those generated by the same algorithms when executed separately. This method has been successfully applied to Combinatorial Optimization Problems with a single objective function. This work presents Asynchronous Teams as an adequated method to solving Combinatorial Optimization Problems with multiple objective junctions. Different strategies to the manipulation of multi-dimensional solutions were developed, allowing it possible to obtain near-optimal or Pareto Optimal solutions quickly. In special, was developed a structure for multidimensional solution manipulation that allowing it possible the simultanea consideration of all objectives involved to the solution generation. It is proposed a new NP-hard problem as a generalization of classic Traveling Salesman Problem or TSP, which, instead of only one distance matrix, has various matrices. It has been entitled of Multi-Distance Traveling Salesman Problem or MDTSP and to which was applied the Asynchronous Teams method. The implementation tests were accomplished in a concurrent and parallel way, obtaining set of non-dominated solutions well-distributed on a wide range of values provided by the objective functions involved, over the tested instances. This demonstrates that the best sets of non-dominated solutions obtained are numerous and contain solutions significantly distinct among them. To the small instances was possible to show that the best set of non-dominated solutions generated was the Pareto Optimal. Algorithms have been developed for the new problem with the incorporation of compromisse decision and dominance concepts. Still, were developed algorithms to the new problem that incorpore adequated concepts to multiobjective problems / Mestrado / Mestre em Ciência da Computação

Orientador: Paulo Morelato França / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e Computação / Made available in DSpace on 2018-07-21T18:54:37Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Coelho_MarcoAntonioFreitasdoEgito_D.pdf: 7042998 bytes, checksum: 9bebcee2dc4b60902fd40a01d09293f9 (MD5) Previous issue date: 1996 / Resumo: Nesta tese novos métodos e procedimentos para resolver o problema de programação de tarefas em múltiplas máquinas paralelas com custos de atraso e adiantamento são propostos. As máquinas são não-relacionadas, a divisão de tarefas é permitida, as tarefas podem ter datas previstas de entrega diferentes e os tempos de preparação de máquina para executar uma tarefa depende da tarefa anterior processada na mesma máquina. Este é um problema novo, de dificil resolução e não foram encontradas referências na literatura especializada. Apesar disso, tem muitas possíveis aplicações na manufatura. O problema é formulado através de um modelo linear de programação inteira mista para o caso sem divisão de tarefas e, posteriormente,dois outros modelos lineares são propostos para o caso onde a divisão de tarefas é permitida. Como o problema de minimização foi mostrado ser NP-completo, os modelos podem apenas ser utilizados para resolver pequenos problemas de teste. A partir do modelo de programação inteira mista, um método de busca em árvore é desenvolvido para uso com procedimentos Branch & Bound e Busca em Feixe Filtrada. Dois limitantes inferiores são desenvolvidos para o Branch & Bound e quatro limitantes para a Busca em Feixe Filtrada. Algumas propriedades e teoremas do problema original e um método de decomposição eficiente para resolver o modelo linear derivado do modelo de programação inteira mista, também são apresentados. Muitos problemas de teste com até 120 tarefas e 6 máquinas são utilizados para mostrar o desempenho dos métodos desenvolvidos aqui / Abstract: In this thesis new methods and procedures to solve the multimachine scheduling problem with early and tardy costs are proposed. The machines are unrelated, job splitting is allowed, the jobs may have different due dates and the changeover time to process a new job on a machine depends on the job previously processed on the same machine. This problem is new, hard to solve and no references have been found in respecialized literature. However, it has many applications in the manufacturing. Two linear mixed-integer programming models one stated when job splitting is allowed, as well as similarmodel is proposed for the case without job splitting. Since the problem is NP-hard, the models can oniy be used to solve small test problems. Based on the mixed-integer formulation, a tree search method is developed to be used in a Branch & Bound and in a Filtered Beam Search procedures. Two lower bounds are developed for the Branch & Bound and four bounds for the Filtered Beam Search. Some properties of the original problem and an efficient decomposition method to solve the LP model derived from the mixed-integer problem are presented. Many test problems with up to 120 jobs and 6 machines has been used to show the performance of the proposed methods / Doutorado / Doutor em Engenharia Elétrica

Orientador: Paulo Morelato França / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-21T20:24:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MaqueraSosa_NelidaGladys_M.pdf: 3207129 bytes, checksum: d82f6742a78882c2faf1ce8aef31ccc1 (MD5) Previous issue date: 1996 / Resumo: As técnicas de agrupamento são aplicadas com diferentes finalidades e necessárias em muitos campos da ciência. No Problema de Agrupamento Capacitado (PAC) são dados objetos que possuem um peso associado que devem ser particionados em agrupamentos com capacidades limitadas. Apresentam-se quatro heurísticas de construção baseadas em pesos e distâncias dos objetos; uma heurística de melhoria que realiza inserções e permutações de objetos e uma aplicação de Busca Tabu (BT) simples. Além disso, é aplicado um mecanismo de abordagem adaptativa de horizonte arbitrário (HTA) baseado em BT que integra as fases de intensificação e diversificação durante a busca. Foram realizados testes computacionais mostrando que HTA obtém soluções de boa qualidade independentemente do ponto de partida e que algoritmos baseados em pesos .dos objetos têm melhor desempenho que algoritmos baseados em distâncias. Aplica-se a mesma metodologia ao Problema de Distritamento Político (PDP) que é um caso particular do PAC. É realizado um estudo preliminar de distritamento da cidade de Campinas dividindo-a em 10 distritos eleitorais. Estes resultados foram obtidos com aplicação da BT, mostrando que este problema pertencente às ciências políticas pode ser tratado pela programação matemática com erros mínimos / Abstract: Clustering techniques can be applied aiming different purposes with applications in severa! fields of science. In the Capacitated Clustering Problem (CCP) objects with distinct weights must be partitioned into clusters with limited capacity. It is presented four constructive heuristics that use weights and distances as optimization criteria. An improvement heuristic that performs insertions and interchanges of objects and a single Tabu Search (TS) application is also proposed. Moreover, it is applied an adaptive mechanism (HTA) based on TS which joins both intensifying and diversifying phases during the search. Computational tests show that HTA attains good quality solutions independent1y from the starting solution. They also show that a!gorithms based on object weights perform better than the ones based on distances. The same methodology is applied to a Political Districting Problem (PDP) which is a particular case of CCP. A preliminary study on the districting of Campinas city has shown that districting plans can be obtained with very reasonable errors / Mestrado / Mestre em Engenharia Elétrica