Made available in DSpace on 2014-06-12T17:35:39Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo6983_1.pdf: 1862837 bytes, checksum: e0fcb825b04d3b7f64bcee6a89be5f0c (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2004 / O desenvolvimento de algoritmos de otimização global irrestrita tem sido pesquisado na tentativa de obter algoritmos gerais que apresentem um bom desempenho em classes abrangentes de problemas de otimização. Os métodos que utilizam derivadas apresentam um bom desempenho mas, na grande maioria dos problemas esta informação não está disponível ou é de grande dificuldade a sua obtenção. Existe uma grande dificuldade de se estabelecer algoritmos eficientes sem a informação da derivada. Os métodos de busca direta se apoiam em heurísticas para determinar a direção de busca com certa eficiência, porém sem garantia de convergência. Este trabalho realiza uma avaliação do problema da convergência dos algoritmos de busca direta, desenvolve um modelo geral, estratégias de abordagem e melhorias, analisa e implementa um algoritmo que é capaz de determinar a direção de busca do ótimo de forma eficiente, sem o uso de derivadas. O software desenvolvido utiliza nuvens probabilísticas que fornecem o conhecimento da performance da distribuição de probabilidade da nuvem de pontos. Essa distribuição através dos seus momentos fornece a direção de aproximação do ponto de ótimo. Na presente pesquisa o algoritmo melhorado proposto apresentou uma excelente performance em relação às listas de Benchmark existentes e aceitas pela comunidade de otimização global. O aspecto mais relevante é a abrangência de classes de problemas possíveis de resolver com este algoritmo sem perda de performance em reconhecer a classe de problemas a ele submetido

Este trabalho apresenta o dimensionamento otimizado de redes pressurizadas de distribuição de água em regime permanente para áreas de topografia relativamente plana. Além dos critérios tradicionais de dimensionamento hidráulico, o resultado ótimo é aquele com menor custo global, ou seja, onde a soma dos custos de implantação e de operação é mínimo. Para a determinação dos resultados, as equações que envolvem a perda de carga nos circuitos e vazões em cada nó foram solucionadas através da programação não linear com emprego de métodos matriciais. As principais variáveis analisadas foram os diferentes materiais das tubulações (PEAD, PVC e Ferro Fundido), tipos de superfície (terra, concreto, paralelepípedo e asfalto), locação da rede (passeio, viário pavimentado e sem pavimentação), tarifas de energia elétrica para concessionárias de água, vida útil usuais para o sistema de bombeamento e taxa de juros ao longo da operação do sistema. Os resultados obtidos através da metodologia proposta demonstraram que as principais variáveis em relação ao custo referencial unitário foram o custo da pressurização inicial, custo da tubulação, além do custo de remoção e recomposição de viário em pavimento asfáltico. / This work presents the optimal design of pressurized networks of water distribution in steady state flow to areas of relatively flat topography. In addition to the traditional hydraulic criteria for design, the optimal outcome is that with lower overall cost, in other words, where the sum of the costs of implementation and operation is minimal. To obtain the results, the equations that involving headloss in the circuits and flows at each node were solved by nonlinear programming with the use of matrix methods. The main variables studied were the different materials of pipes (HDPE, PVC and Cast Iron), surface types (clay, concrete and asphalt paving), network location (walk, paved and unpaved road), electricity tariffs for water utilities, normal life for the pumping system and interest rates along the system operation. The results obtained by the proposed methodology showed that the main variables in relation to the unit cost were the cost of initial pressurization, cost of the pipe, besides the cost of removal and restoration of roads in asphalt pavement.

Este trabalho apresenta o dimensionamento otimizado de redes pressurizadas de distribuição de água em regime permanente para áreas de topografia relativamente plana. Além dos critérios tradicionais de dimensionamento hidráulico, o resultado ótimo é aquele com menor custo global, ou seja, onde a soma dos custos de implantação e de operação é mínimo. Para a determinação dos resultados, as equações que envolvem a perda de carga nos circuitos e vazões em cada nó foram solucionadas através da programação não linear com emprego de métodos matriciais. As principais variáveis analisadas foram os diferentes materiais das tubulações (PEAD, PVC e Ferro Fundido), tipos de superfície (terra, concreto, paralelepípedo e asfalto), locação da rede (passeio, viário pavimentado e sem pavimentação), tarifas de energia elétrica para concessionárias de água, vida útil usuais para o sistema de bombeamento e taxa de juros ao longo da operação do sistema. Os resultados obtidos através da metodologia proposta demonstraram que as principais variáveis em relação ao custo referencial unitário foram o custo da pressurização inicial, custo da tubulação, além do custo de remoção e recomposição de viário em pavimento asfáltico. / This work presents the optimal design of pressurized networks of water distribution in steady state flow to areas of relatively flat topography. In addition to the traditional hydraulic criteria for design, the optimal outcome is that with lower overall cost, in other words, where the sum of the costs of implementation and operation is minimal. To obtain the results, the equations that involving headloss in the circuits and flows at each node were solved by nonlinear programming with the use of matrix methods. The main variables studied were the different materials of pipes (HDPE, PVC and Cast Iron), surface types (clay, concrete and asphalt paving), network location (walk, paved and unpaved road), electricity tariffs for water utilities, normal life for the pumping system and interest rates along the system operation. The results obtained by the proposed methodology showed that the main variables in relation to the unit cost were the cost of initial pressurization, cost of the pipe, besides the cost of removal and restoration of roads in asphalt pavement.

Made available in DSpace on 2014-06-12T15:48:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2008 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Esta tese apresenta um método de otimização global e local, baseado na integração das heurísticas das técnicas Simulated Annealing, Tabu Search, Algoritmos Genéticos e Backpropagation. O desempenho deste método é investigado na otimização simultânea da topologia e dos valores dos pesos das conexões entre as unidades de processamento de redes neurais artificiais Multi-layer Perceptron, a fim de gerar topologias com poucas conexões e alto desempenho para qualquer conjunto de dados. A heurística proposta realiza a busca de forma construtiva e baseada na poda das conexões entre as unidades de processamento da rede. Assim, são geradas redes com arquitetura variável e que podem ser ajustadas para cada problema de forma automática. Experimentos demonstram que o método pode também ser utilizado para a seleção de atributos relevantes. Durante a otimização da arquitetura da rede, unidades de processamento de entrada podem ser eliminadas de acordo com sua relevância para o desempenho do modelo. Desta forma, é obtida uma seleção de atributos inerente ao processo de otimização das redes neurais artificiais. Os principais parâmetros de configuração do método tiveram sua influência estimada através da técnica de planejamento fatorial de experimentos. Com base no planejamento fatorial de experimentos, foi possível verificar a influência, interação e a inter-relação entre os parâmetros de configuração do modelo. Estas análises são importantes para identificar a influência de cada parâmetro e possivelmente diminuir a quantidade de parâmetros ajustáveis no projeto deste método. Nesta tese são realizados experimentos com cinco diferentes bases de dados de classificação e duas bases de dados de previsão. A técnica proposta apresentou resultados estatisticamente relevantes em comparação com outras técnicas de otimização global e local

Este trabalho trata do problema de otimização do resultado para uma empresa (maximização da receita) que presta o serviço de transporte de carga conteinerizada por via marítima num cenário onde a demanda dos clientes supera a oferta de capacidade disponível. No trabalho são descritas as características do problema da escolha do mix de carga em um horizonte de planejamento típico de várias semanas (tipicamente de 6 a 8) com detalhamento diário, ou seja, caracterizando um problema de múltiplos períodos. Também são consideradas as restrições de peso e de volume dos navios utilizados e disponibilidade de contêineres. A proposta é maximizar o retorno gerado pelo transporte através da escolha do conjunto de clientes que apresentem a melhor rentabilidade total dentre um universo definido em um processo mensal de levantamento de demanda. Contribuem para o aumento da complexidade da modelagem do problema a necessidade de utilização de variáveis inteiras em função da escolha de cada carga de cada cliente, considerando também vários navios em múltiplas rotas e programação do reposicionamento de contêineres vazios em conjunto com os cheios. Para a resolução deste problema foi desenvolvida uma heurística para a solução do modelo matemático que analisa a rentabilidade relativa de cada carga segundo critérios de ocupação (volume e peso) dos navios. A partir daí, as cargas mais rentáveis são alocadas e são verificadas as restrições de capacidade do navio utilizado e a disponibilidade de contêineres vazios em um processo interativo, onde são analisadas as opções de reposicionamento dos contêineres vazios até a obtenção da solução ou recusa da carga. A heurística proposta permite considerar diferentes critérios de rentabilidade dos clientes e cargas, tendo sido aplicada a um problema real para a sua validação. Os resultados obtidos mostram uma oportunidade de melhoria no processo atual tanto no aspecto de aumento da lucratividade do negócio, objetivo principal do trabalho, como em outras questões como a programação antecipada do reposicionamento dos contêineres vazios e a flexibilização do espaço alocado para esta movimentação. / This work presents a problem of profit optimization (revenue maximization) in container shipment company by maritime modal in a scenario where demand surplus the available capacity. In this work is described the characteristics of cargo mix problem in a multiple planning period of several weeks (typically from 6 to 8) with diary scheduling, which means that it turns to a multiple period problem. It is also considered the weight and volume restrictions of the boats and availability of containers. The proposal is to maximize the return generated by the transportation service by choosing the set of clients that generates the bigger profitability in a major group defined in a monthly process of demand evaluation. The complexity of the problem is enhanced by the utilization of integer variables, because of the need of choosing each client and its cargo, also considering that it may be more than one ship in multiple routes and the empty containers transportation along with the cargo. For the solution of the problem, it was developed a heuristic for the solution of the mathematical model that analyses the profitability of each client according to occupation (volume and weight) of the ships. From this moment on, the most profitable cargos are allocated and the restriction of capacity of the ships and availability of empty containers are in a interactive process until the solution is found or the client discharged. This method was tested in a real problem of a maritime transportation company, comparing the various profitability criteria of the clients and cargos. The obtained results show an opportunity of actual process improvement concerning the profitability of the business, main objective of this work, as in the anticipation of the empty containers repositioning and flexibilization of the space allocated to this operation.

Neste trabalho, consideramos uma nova parametrização para o problema de empacotar a maior quantidade possível de círculos idênticos uma região elíptica dada. Apresentamos algoritmos com propriedades de convergência global e algumas estratégias heurísticas. Ilustramos com experimentos numéricos extensivos cada uma das estratégias utilizadas / In this work we consider a new parametrization for the problem of packing the maximum number of identical circles within a given elliptical region. We present algorithms with global convergence properties and some heuristic strategies. We illustrate each described strategy with extensive numerical experiments

Modelos de Markov ocultos (MMOs) são uma ferramenta importante em matemática aplicada e estatística. Eles se baseiam em dois processos estocásticos. O primeiro é uma cadeia de Markov, que não é observada diretamente. O segundo é observável e sua distribuição depende do estado na cadeia de Markov. Supomos que os processos são discretos no tempo e assumem um número finito de estados. Para extrair informações dos MMOs, é necessário estimar seus parâmetros. Diversos algoritmos locais têm sido utilizados nas últimas décadas para essa tarefa. Nosso trabalho estuda a estimação de parâmetros em modelos de Markov ocultos, do ponto de vista da otimização global. Desenvolvemos algoritmos capazes de encontrar, em uma execução bem sucedida, todos os estimadores de máxima verossimilhança globais de um modelo de Markov oculto. Para tanto, usamos aritmética intervalar. Essa aritmética permite explorar sistematicamente o espaço paramétrico, excluindo regiões que não contém soluções. O cálculo da função objetivo é feito através da recursão \\textit, descrita na literatura estatística. Modificamos a extensão intervalar natural dessa recursão usando programação linear. Nossa abordagem é mais eficiente e produz intervalos mais estreitos do que a implementação padrão. Experimentos mostram ganhos de 16 a 250 vezes, de acordo com a complexidade do modelo. Revisamos os algoritmos locais, tendo em vista sua aplicação em métodos globais. Comparamos os algoritmos de Baum-Welch, pontos interiores e gradientes projetados espectrais. Concluímos que o método de Baum-Welch é o mais indicado como auxiliar em otimização global. Modificamos o \\textit{interval branch and bound} para resolver a estimação de modelos com eficiência. Usamos as condições KKT e as simetrias do problema na construção de testes para reduzir ou excluir caixas. Implementamos procedimentos de aceleração da convergência, como o método de Newton intervalar e propagação de restrições e da função objetivo. Nosso algoritmo foi escrito em \\textit{C++}, usando programação genérica. Mostramos que nossa implementação dá resultados tão bons quanto o resolvedor global BARON, porém com mais eficiência. Em média, nosso algoritmo é capaz de resolver $50\\%$ mais problemas no mesmo período de tempo. Concluímos estudando aspectos qualitativos dos MMOs com mistura Bernoulli. Plotamos todos os máximos globais detectados em instâncias com poucas observações e apresentamos novos limitantes superiores da verossimilhança baseados na divisão de uma amostra grande em grupos menores. / Hidden Markov models(HMMs) are an important tool in statistics and applied mathematics. Our work deals with processes formed by two discrete time and finite state space stochastic processes. The first process is a Markov chain and is not directly observed. On the other hand, the second process is observable and its distribution depends on the current state of the hidden component. In order to extract conclusions from a Hidden Markov Model we must estimate the parameters that defines it. Several local algorithms has been used to handle with this task. We present a global optimization approach based on interval arithmetic to maximize the likelihood function. Interval arithmetic allow us to explore parametric space systematically, discarding regions which cannot contain global maxima. We evaluate the objective function and its derivatives by the so called backward recursion and show that is possible to obtain sharper interval extensions for such functions using linear programming. Numerical experiments shows that our approach is $16$ to $250$ times more efficient than standard implementations. We also study local optimization algorithms hidden Markov model estimation. We compare Baum-Welch procedure with interior points and spectral projected gradients. We conclude that Baum-Welch is the best option as a sub-algorithm in a global optimization framework. We improve the well known interval branch and bound algorithm to take advantages on the problem structure. We derive new exclusion tests, based on its KKT conditions and symmetries. We implement our approach in C++, under generic programming paradigm. We show that our implementation is compatible with global optimization solver BARON in terms of precision. We also show that our algorithm is faster than BARON. In average, we can handle with $50\\%$ more problems within the same amount of time. We conclude studying qualitative aspects of Bernoulli hidden Markov models. We plot all global maxima found in small observations instances and show a new upper bound of the likelihood based on splitting observations in small groups.

Neste trabalho é introduzido e avaliado um conjunto de novas ideias para aumentar a eficiência do método Basin-Hopping Monte Carlo (BHMC) aplicado à otimização global de clusters e nanopartículas, que resultou no método BHMC revisado. Dentro deste método, tomou-se o cuidado de manter as características fundamentais do método BHMC padrão, que consistem na transformação da superfície de energia potencial em um conjunto de basins de atração, e no emprego de amostragem de Monte Carlo utilizando o critério de Metropolis. As ideias por trás do método BHMC revisado incluem um grande conjunto de operadores locais e não locais construídos especificamente para clusters e nanopartículas e que permitem maior mobilidade sobre a superfície de energia potencial durante a busca pelo mínimo global, duas estratégias de seleção de operadores, e um operador de filtro estrutural para remover soluções não físicas. A eficiência do método apresentado foi avaliada através da sua aplicação a um grande número de clusters e nanopartículas de tamanhos variados, compreendendo sistemas descritos tanto por potenciais empíricos, quanto por primeiros princípios dentro do formalismo da teoria do funcional da densidade (DFT). Os sistemas investigados foram clusters de Lennard-Jones e Sutton-Chen contendo até 148 átomos, um conjunto de nanopartículas de Lennard-Jones com tamanhos variando entre 200 e 1500 átomos, clusters binários de Lennard-Jones com até 100 átomos, clusters binários de metais de transição (AgPd)55 descritos pelo potencial de Sutton-Chen, clusters de alumínio puros com até 30 átomos descritos por DFT, e clusters de alumínio com até 15 átomos dopados com um átomo de cobre, também descritos por DFT. Através da otimização global sem bias de todas essas partículas, o método BHMC revisado foi capaz de reproduzir com sucesso os mínimos globais putativos mais recentes disponíveis na literatura obtidos por diversas técnicas de otimização global, e também foi capaz de identificar mínimos globais previamente desconhecidos. Além disso, em comparação com o método BHMC padrão, o método RBHMC mostrou maior eficiência para muitos dos sistemas investigados. As ideias contidas na metodologia apresentada constituem uma ferramenta valiosa para auxiliar investigações teóricas visando uma melhor compreensão da estrutura atômica de clusters e nanopartículas. / In this work it is introduced and evaluated a set of new ideas to increase the efficiency of the Basin-Hopping Monte Carlo (BHMC) method applied to the global optimization of clusters and nanoparticles, which resulted in the revised BHMC method. Within this method, care was taken to keep the main features of the standard BHMC method, which are the transformation of the potential energy surface into a set of basins of attraction, and the use of Monte Carlo sampling employing the Metropolis criterion. The ideas behind the revised BHMC method include a large set of local and non-local operators built specifically for clusters and nanoparticles which allow a greater mobility over the potential energy surface along of the search for the global minimum, two strategies for selecting the operators, and a structural filter operator to remove unphysical solutions. The efficiency of the presented method was evaluated by applying it to a large number of clusters and nanoparticles of various sizes, comprising systems described both by empirical potentials and by first-principles within the formalism of density functional theory (DFT). The systems that were investigated were Lennard-Jones and Sutton-Chen clusters with up to 148 atoms, a set of Lennard-Jones nanoparticles with sizes from 200 to 1500 atoms, binary Lennard-Jones clusters with up to 100 atoms, binary transition metal clusters (AgPd)55 described by the Sutton-Chen potential, pure aluminum clusters with up to 30 atoms described by DFT, and aluminum clusters with up to 15 atoms doped with a copper atom, also described by DFT. Through the unbiased global optimization of all those particles, the revised BHMC method was able to successfully reproduce the most recent putative global minima available in the literature obtained by several different global optimization techniques, and moreover, it was able to identify previously unkown global minima. Furthermore, in comparison with the standard BHMC method, the RBHMC method proved to be more efficient for many of the systems that were investigated. The ideas comprised within the presented methodology characterize a valuable tool for aiding theoretical investigations leading to a better understanding of the atomic structure of clusters and nanoparticles.

Circuitos integrados analógicos são essenciais em sistemas eletrônicos modernos, sendo responsáveis por tarefas como conversão analógica/digital e digital/analógica, comunicação por radiofrequência, filtragem, etc. O projeto deste tipo de circuito e sistema é de grande complexidade uma vez que deve atender a especificações de desempenho cada vez mais exigentes e ter um tempo de projeto reduzido a fim de não comprometer o tempo total dos projetos de sinal misto. Diversas ferramentas são propostas na literatura visando auxiliar o projetista a aumentar sua produtividade. Apesar disso, devido à forte interligação entre etapas, o fluxo de projeto de circuitos integrados analógicos ainda é, tradicionalmente, realizado utilizando-se apenas cálculos manuais e posterior ajuste fino através de softwares de simulação elétrica. Neste trabalho, são estudadas técnicas de síntese de circuitos analógicos utilizando métodos modernos de otimização em nível de circuito e sistema. Após este estudo, é proposto um novo algoritmo de Simulated Annealing/Simulated Quenching, incluindo um mecanismo para utilização do operador de crossover considerando informações de múltiplos objetivos. É realizada a hibridização entre o algoritmo desenvolvido e um algoritmo de Particle Swarm Optimization para criação de um segundo algoritmo capaz de realizar a busca pela fronteira de Pareto. As características dos algoritmos propostos foram elaboradas visando a síntese de circuitos integrados analógicos, no entanto, resultados indicam que eles também têm excelente desempenho em comparação com diversos algoritmos atuais do tipo sem derivada para determinados problemas matemáticos. A generalidade dos métodos modernos de otimização permite que variações da mesma técnica sejam utilizadas em nível de circuito (dimensionamento e polarização de componentes do circuito) e de sistema (tradução de especificações de sistema em especificações de blocos). Dessa forma, são propostas técnicas para a criação de uma ferramenta de síntese em nível de sistema e circuito utilizando métodos modernos de otimização. Uma interface através de arquivos texto de entrada foi desenvolvida para tornar a ferramenta versátil e poder ser utilizada para uma grande variedade de tipos de circuitos eletrônicos. Para validar o algoritmo e a ferramenta na síntese em nível de circuito, foram sintetizados circuitos em tecnologia 0,35 µm, 180 nm e 130 nm. Entre eles, foram sintetizados amplificadores do tipo Miller, amplificadores do tipo folded cascode complementar, amplificadores de baixo ruído operando em 2,45 GHz e fontes de referência. Comparações utilizando o teste não paramétrico de Mann-Whitney-Wilcoxon mostram que o algoritmo proposto tem melhor desempenho que os demais algoritmos comparados para os casos estudados. Comparações com projetos manuais e outras ferramentas confirmam a eficácia dos algoritmos e ferramenta. Para validação da ferramenta em nível de sistema, foram sintetizados filtros do tipo Gm-C. / Analog integrated circuits are very important in modern electronic systems, performing tasks such as analog to digital conversion, digital to analog conversion, radio frequency communication, filtering and others. The design of this type of circuit requires attending to several performance specifications as well as a time specification in order to avoid compromising the overall design time of mixed signal projects. Several tools are proposed in the literature in order to aid the designer, however the traditional design flow for analog integrated circuits is usually accomplished using only hand calculations and adjusts through the use of electrical simulators. In this work, techniques for analog design synthesis for circuit and system level are studied. An optimization algorithm is proposed based on Simulated Annealing/Simulated Quenching with a mechanism for using the crossover operator considering multiobjective information. An hybrid algorithm combining the proposed algorithm with Particle Swarm Optimization was created to properly explore the Pareto front The characteristics of the algorithms are made to enable the synthesis of analog integrated circuits, however, tests indicate they have excellent performance in comparison with many other derivative-free algorithms when applied to certain mathematical problems. The generality of modern optimization methods allow that variations of the same techniques can be used in circuit level (sizing and biasing of circuit components) and in system level (translation of system specifications to block specifications). Therefore, techniques for the creation of a circuit-level and system-level tool are developed. An interface using spice-like text files as inputs is developed to allow the designer to use the tool for a wide range of electronic circuits. In order to validate the proposed algorithms and circuit level tool, circuits were synthesized in 0.35 m, 180 nm and 130 nm. The synthesized circuits included Miller amplifiers, complementary folded cascode amplifiers, low noise amplifiers operating at 2.45 GHz and voltage reference circuits. Comparisons using the non-parametric Mann-Whitney-Wilcoxon test showed that the proposed algorithm has better performance than the compared algorithms for the studied cases. At the system level, syntheses of Gm-C filters were performed to validate the tool.

Neste trabalho é introduzido e avaliado um conjunto de novas ideias para aumentar a eficiência do método Basin-Hopping Monte Carlo (BHMC) aplicado à otimização global de clusters e nanopartículas, que resultou no método BHMC revisado. Dentro deste método, tomou-se o cuidado de manter as características fundamentais do método BHMC padrão, que consistem na transformação da superfície de energia potencial em um conjunto de basins de atração, e no emprego de amostragem de Monte Carlo utilizando o critério de Metropolis. As ideias por trás do método BHMC revisado incluem um grande conjunto de operadores locais e não locais construídos especificamente para clusters e nanopartículas e que permitem maior mobilidade sobre a superfície de energia potencial durante a busca pelo mínimo global, duas estratégias de seleção de operadores, e um operador de filtro estrutural para remover soluções não físicas. A eficiência do método apresentado foi avaliada através da sua aplicação a um grande número de clusters e nanopartículas de tamanhos variados, compreendendo sistemas descritos tanto por potenciais empíricos, quanto por primeiros princípios dentro do formalismo da teoria do funcional da densidade (DFT). Os sistemas investigados foram clusters de Lennard-Jones e Sutton-Chen contendo até 148 átomos, um conjunto de nanopartículas de Lennard-Jones com tamanhos variando entre 200 e 1500 átomos, clusters binários de Lennard-Jones com até 100 átomos, clusters binários de metais de transição (AgPd)55 descritos pelo potencial de Sutton-Chen, clusters de alumínio puros com até 30 átomos descritos por DFT, e clusters de alumínio com até 15 átomos dopados com um átomo de cobre, também descritos por DFT. Através da otimização global sem bias de todas essas partículas, o método BHMC revisado foi capaz de reproduzir com sucesso os mínimos globais putativos mais recentes disponíveis na literatura obtidos por diversas técnicas de otimização global, e também foi capaz de identificar mínimos globais previamente desconhecidos. Além disso, em comparação com o método BHMC padrão, o método RBHMC mostrou maior eficiência para muitos dos sistemas investigados. As ideias contidas na metodologia apresentada constituem uma ferramenta valiosa para auxiliar investigações teóricas visando uma melhor compreensão da estrutura atômica de clusters e nanopartículas. / In this work it is introduced and evaluated a set of new ideas to increase the efficiency of the Basin-Hopping Monte Carlo (BHMC) method applied to the global optimization of clusters and nanoparticles, which resulted in the revised BHMC method. Within this method, care was taken to keep the main features of the standard BHMC method, which are the transformation of the potential energy surface into a set of basins of attraction, and the use of Monte Carlo sampling employing the Metropolis criterion. The ideas behind the revised BHMC method include a large set of local and non-local operators built specifically for clusters and nanoparticles which allow a greater mobility over the potential energy surface along of the search for the global minimum, two strategies for selecting the operators, and a structural filter operator to remove unphysical solutions. The efficiency of the presented method was evaluated by applying it to a large number of clusters and nanoparticles of various sizes, comprising systems described both by empirical potentials and by first-principles within the formalism of density functional theory (DFT). The systems that were investigated were Lennard-Jones and Sutton-Chen clusters with up to 148 atoms, a set of Lennard-Jones nanoparticles with sizes from 200 to 1500 atoms, binary Lennard-Jones clusters with up to 100 atoms, binary transition metal clusters (AgPd)55 described by the Sutton-Chen potential, pure aluminum clusters with up to 30 atoms described by DFT, and aluminum clusters with up to 15 atoms doped with a copper atom, also described by DFT. Through the unbiased global optimization of all those particles, the revised BHMC method was able to successfully reproduce the most recent putative global minima available in the literature obtained by several different global optimization techniques, and moreover, it was able to identify previously unkown global minima. Furthermore, in comparison with the standard BHMC method, the RBHMC method proved to be more efficient for many of the systems that were investigated. The ideas comprised within the presented methodology characterize a valuable tool for aiding theoretical investigations leading to a better understanding of the atomic structure of clusters and nanoparticles.