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Modelagem multiobjetivo para o problema da alocação de monitores de qualidade da energia em sistemas de distribuição de energia elétrica / Multiobjective modeling for the problem of allocation of power quality monitors in electrical distribution systemBranco, Hermes Manoel Galvão Castelo 30 July 2013 (has links)
Problemas ocasionados por perturbações na qualidade da energia elétrica (QEE) podem provocar sérios prejuízos, tanto de cunho social, quanto financeiros, aos clientes conectados ao sistema elétrico de potência como um todo. Neste contexto, os clientes que mais sofrem são os clientes industriais, pois estes possuem cargas sensíveis a vários distúrbios associados à falta da QEE. Sendo assim, para adoções de medidas preventivas, ou corretivas, que melhorem os índices de QEE, faz-se necessário um monitoramento dos sistemas elétricos que permita um melhor acompanhamento da ocorrência dos distúrbios. Nesta pesquisa é proposta a modelagem do problema de alocação ótima de monitores de QEE em sistemas de distribuição com múltiplos objetivos, os quais são: minimização do custo do monitoramento, minimização da ambiguidade topológica, maximização do monitoramento das cargas, maximização da quantidade de ramais monitorados, minimização da quantidade de afundamentos não monitorados, e maximização da redundância do monitoramento dos afundamentos. Na resolução do problema foi utilizado o Algoritmo Evolutivo Multiobjetivo com Tabelas (AEMT), adotado por ter boa capacidade de resolução com muitos objetivos. Os resultados obtidos permitiram observar que o AEMT forneceu as fronteiras de Pareto com soluções diversificadas e bem distribuídas ao longo da mesma, mostrando-se de grande relevância para o planejamento de sistemas de monitoramento da QEE em sistemas de distribuição de energia. A principal contribuição desta tese é o fornecimento de um modelo que permite às empresas de energia avaliar os investimentos que farão nos seus sistemas de monitoramento considerando seis critérios distintos, permitindo uma maior flexibilidade no estabelecimento do plano de monitoramento e uma melhor análise do custo/benefício considerando os seis aspectos abordados. / Problems arising from disturbances in power quality (PQ) can cause serious damage, both social, and financial, to customers connected to the electrical power distribution systems as a whole. In this context, the customers who suer most are industrial customers, as they have loads sensitive to various disturbances associated with the lack of PQ. Thus, in order to adopt preventive or corrective measures to improve PQ rates, it is necessary to monitor electrical systems to allow better oversight of the occurrence of disturbances. In this research, the proposal is to model the problem of optimal allocation of power quality monitors in distribution systems with multiple objectives. The multiple objectives are: minimizing the monitoring cost, minimizing ambiguities in topology, maximizing the load monitoring, maximizing the area monitoring, minimizing the voltage sag unmonitored, and maximizing the redundancy in the sag monitoring. In solving the problem, a Multiobjective Evolutionary Algorithm with Tables (MEAT) was adopted due to ability to deal with many objectives. The results show that the AMET finds a set of ecient solutions that are diversified and well-distributed along the Pareto Front, and that they are highly relevant for planning of PQ monitoring systems in electrical power distribution systems. The main contribution of this thesis is to provide a model that allows utilities better evaluate investments that they will make in their monitoring systems comprising six dierent criteria, allowing greater flexibility in establishing the monitoring plan and a better analysis of cost/benefit considering the six aspects.
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Predição de estrutura terciária de proteínas com técnicas multiobjetivo no algoritmo de monte carlo / Protein tertiary structure prediction with multi-objective techniques in monte carlo algorithmAlmeida, Alexandre Barbosa de 17 June 2016 (has links)
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Previous issue date: 2016-06-17 / Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq / Proteins are vital for the biological functions of all living beings on Earth.
However, they only have an active biological function in their native structure, which
is a state of minimum energy. Therefore, protein functionality depends almost exclusively
on the size and shape of its native conformation. However, less than 1% of all known
proteins in the world has its structure solved. In this way, various methods for determining
protein structures have been proposed, either in vitro or in silico experiments. This work
proposes a new in silico method called Monte Carlo with Dominance, which addresses
the problem of protein structure prediction from the point of view of ab initio and
multi-objective optimization, considering both protein energetic and structural aspects.
The software GROMACS was used for the ab initio treatment to perform Molecular
Dynamics simulations, while the framework ProtPred-GROMACS (2PG) was used for
the multi-objective optimization problem, employing genetic algorithms techniques as
heuristic solutions. Monte Carlo with Dominance, in this sense, is like a variant of the
traditional Monte Carlo Metropolis method. The aim is to check if protein tertiary
structure prediction is improved when structural aspects are taken into account. The
energy criterion of Metropolis and energy and structural criteria of Dominance were
compared using RMSD calculation between the predicted and native structures. It was
found that Monte Carlo with Dominance obtained better solutions for two of three proteins
analyzed, reaching a difference about 53% in relation to the prediction by Metropolis. / As proteínas são vitais para as funções biológicas de todos os seres na Terra.
Entretanto, somente apresentam função biológica ativa quando encontram-se em sua
estrutura nativa, que é o seu estado de mínima energia. Portanto, a funcionalidade
de uma proteína depende, quase que exclusivamente, do tamanho e da forma de sua
conformação nativa. Porém, de todas as proteínas conhecidas no mundo, menos de 1%
tem a sua estrutura resolvida. Deste modo, vários métodos de determinação de estruturas
de proteínas têm sido propostos, tanto para experimentos in vitro quanto in silico. Este
trabalho propõe um novo método in silico denominado Monte Carlo com Dominância, o
qual aborda o problema da predição de estrutura de proteínas sob o ponto de vista ab initio
e de otimização multiobjetivo, considerando, simultaneamente, os aspectos energéticos e
estruturais da proteína. Para o tratamento ab initio utiliza-se o software GROMACS
para executar as simulações de Dinâmica Molecular, enquanto que para o problema da
otimização multiobjetivo emprega-se o framework ProtPred-GROMACS (2PG), o qual
utiliza algoritmos genéticos como técnica de soluções heurísticas. O Monte Carlo com
Dominância, nesse sentido, é como uma variante do tradicional método de Monte Carlo
Metropolis. Assim, o objetivo é o de verificar se a predição da estrutura terciária de
proteínas é aprimorada levando-se em conta também os aspectos estruturais. O critério
energético de Metropolis e os critérios energéticos e estruturais da Dominância foram
comparados empregando o cálculo de RMSD entre as estruturas preditas e as nativas.
Foi verificado que o método de Monte Carlo com Dominância obteve melhores soluções
para duas de três proteínas analisadas, chegando a cerca de 53% de diferença da predição
por Metropolis.
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Modelagem multiobjetivo para o problema da alocação de monitores de qualidade da energia em sistemas de distribuição de energia elétrica / Multiobjective modeling for the problem of allocation of power quality monitors in electrical distribution systemHermes Manoel Galvão Castelo Branco 30 July 2013 (has links)
Problemas ocasionados por perturbações na qualidade da energia elétrica (QEE) podem provocar sérios prejuízos, tanto de cunho social, quanto financeiros, aos clientes conectados ao sistema elétrico de potência como um todo. Neste contexto, os clientes que mais sofrem são os clientes industriais, pois estes possuem cargas sensíveis a vários distúrbios associados à falta da QEE. Sendo assim, para adoções de medidas preventivas, ou corretivas, que melhorem os índices de QEE, faz-se necessário um monitoramento dos sistemas elétricos que permita um melhor acompanhamento da ocorrência dos distúrbios. Nesta pesquisa é proposta a modelagem do problema de alocação ótima de monitores de QEE em sistemas de distribuição com múltiplos objetivos, os quais são: minimização do custo do monitoramento, minimização da ambiguidade topológica, maximização do monitoramento das cargas, maximização da quantidade de ramais monitorados, minimização da quantidade de afundamentos não monitorados, e maximização da redundância do monitoramento dos afundamentos. Na resolução do problema foi utilizado o Algoritmo Evolutivo Multiobjetivo com Tabelas (AEMT), adotado por ter boa capacidade de resolução com muitos objetivos. Os resultados obtidos permitiram observar que o AEMT forneceu as fronteiras de Pareto com soluções diversificadas e bem distribuídas ao longo da mesma, mostrando-se de grande relevância para o planejamento de sistemas de monitoramento da QEE em sistemas de distribuição de energia. A principal contribuição desta tese é o fornecimento de um modelo que permite às empresas de energia avaliar os investimentos que farão nos seus sistemas de monitoramento considerando seis critérios distintos, permitindo uma maior flexibilidade no estabelecimento do plano de monitoramento e uma melhor análise do custo/benefício considerando os seis aspectos abordados. / Problems arising from disturbances in power quality (PQ) can cause serious damage, both social, and financial, to customers connected to the electrical power distribution systems as a whole. In this context, the customers who suer most are industrial customers, as they have loads sensitive to various disturbances associated with the lack of PQ. Thus, in order to adopt preventive or corrective measures to improve PQ rates, it is necessary to monitor electrical systems to allow better oversight of the occurrence of disturbances. In this research, the proposal is to model the problem of optimal allocation of power quality monitors in distribution systems with multiple objectives. The multiple objectives are: minimizing the monitoring cost, minimizing ambiguities in topology, maximizing the load monitoring, maximizing the area monitoring, minimizing the voltage sag unmonitored, and maximizing the redundancy in the sag monitoring. In solving the problem, a Multiobjective Evolutionary Algorithm with Tables (MEAT) was adopted due to ability to deal with many objectives. The results show that the AMET finds a set of ecient solutions that are diversified and well-distributed along the Pareto Front, and that they are highly relevant for planning of PQ monitoring systems in electrical power distribution systems. The main contribution of this thesis is to provide a model that allows utilities better evaluate investments that they will make in their monitoring systems comprising six dierent criteria, allowing greater flexibility in establishing the monitoring plan and a better analysis of cost/benefit considering the six aspects.
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Sobre a convergência de métodos de descida em otimização não-suave: aplicações à ciência comportamental / On the convergence of descent methods in nonsmooth optimization: applications to behavioral scienceSousa Júnior, Valdinês Leite de 03 February 2017 (has links)
Submitted by Cássia Santos (cassia.bcufg@gmail.com) on 2017-02-22T12:12:47Z
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Previous issue date: 2017-02-03 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq / In this work, we investigate four different types of descent methods: a dual descent method in the scalar context and a multiobjective proximal point methods (one exact and two inexact versions). The first one is restricted to functions that satisfy the Kurdyka-Lojasiewicz property, where it is used a quasi-distance as a regularization function. In the next three methods, the objective is to study the convergence of a multiobjective proximal methods (exact an inexact) for a particular class of multiobjective functions that are not necessarily differentiable. For the inexact methods, we choose a proximal distance as the regularization term. Such a well-known distance allows us to analyze the convergence of the method under various settings. Applications in behavioral sciences are analyzed in the sense of the variational rationality approach. / Neste trabalho, investigaremos quatro tipos diferentes de métodos de descida: um método de descida dual e três versões do método do ponto proximal (exato e inexato) em otimização multiobjetivo. No primeiro, a análise de convergência será restrita a funções que satisfazem a propriedade Kurdyka-Lojasiewicz, onde é usada uma quase-distância como função regularizadora. Nos seguintes, o objetivo é estudar a convergência de uma versão exata e duas versões inexatas do método de ponto proximal em otimização multiobjetivo para uma classe particular de funções multiobjetivo que não são necessariamente diferenciáveis. Para os métodos inexatos, escolhemos uma distância proximal como termo regularizador. Aplicações em ciência comportamental serão analisadas no sentido da abordagem da teoria de racionalidade variacional.
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Aplicação dos mecanismos de locomoção do tipo Jansen em cadeiras de rodas / Application of the locomotion mechanisms type Jansen in wheelchairsBorges, José Salviano 09 March 2016 (has links)
Submitted by JÚLIO HEBER SILVA (julioheber@yahoo.com.br) on 2017-06-21T18:17:08Z
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Previous issue date: 2016-03-09 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Goiás - FAPEG / To enlarge the active participation of individuals with disabilities in society, some mechanisms
have been developed, such as crustches and wheelchairs. Wheelchairs are widely
used, either temporarily or even permanently, allowing greater mobility and independence
of the individual. However, the same is subject to the physical limitations of the wheels, requiring
regular and hard grouynd to ensure bettermobility. Thus, some studies have suggested
repacing the wheels on the legs, since the same part of the evolutionary process allows
many terrestrial animals and viable movement to the wheels. The mechanisms with legs given
the name of mobile machines. Among the most famous mobile machines are developed
by the dutch phisicist Theo Jansen, called by Strandbeest. This study evaluates the repacement
of the wheels of wheelchairs, for legs, trying to extend its use in less regular land. Also
shown is the pattern of locomotion strcture developed by Jansen and the development of
the Jansen similar structure using multiobjective optimizationmethods in order to ensure a
new optimum configuration, and obtain a prototype proposed to be coupled in a conventional
wheelchair. During the work it is proposed the method of wighted sumwith Pareto, this
method related to onedimensionalyzation objectives. It also presents a brief comparison
with two other methods –Weihted Sumand Pareto Ordination. / Para ampliar a participação ativa de indivíduos com deficiência na sociedade, alguns mecanismos
foram desenvolvidos, como muletas e cadeiras de rodas. As cadeiras de rodas
são bastante utilizadas, seja temporariamente ou até mesmo permanentemente, permitindo
uma maior mobilidade e independência do indivíduo. Contudo, a mesma encontra-se sujeita
às limitações físicas das rodas, necessitando de terrenos regulares e rígidos para garantir
uma melhor locomoção. Assim, alguns estudos sugeriram a substituição das rodas por pernas,
uma vez que as mesmas fazem parte do processo evolutivo demuitos animais terrestres
e permite movimentos inviáveis para as rodas. Os mecanismos dotados de pernas receberam
o nome de máquinas móveis. Dentre as máquinas móveis mais famosas encontram-se
as desenvolvidas pelo físico holandês Theo Jansen, denominadas por Strandbeest. Este trabalho
avalia a substituição das rodas das cadeiras de rodas por pernas, procurando ampliar
a sua utilização em terrenos menos regulares. É apresentado também o modelo da estrutura
de locomoção desenvolvida por Jansen, além do desenvolvimento de uma estrutura similar
à de Jansen, utilizando métodos de otimização multiobjetivo com o intuito de se garantir
uma nova configuração ótima, obtendo uma proposta de protótipo a ser acoplado em uma
cadeira de rodas convencional. Durante o trabalho propõe-se o método da Soma Ponderada
com Pareto, método este relacionado à unidimensionalização de objetivos. Apresenta-se
também uma breve comparação com outros dois métodos - Soma Ponderada e Ordenação
de Pareto.
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Descoberta de regras de conhecimento utilizando computação evolutiva multiobjetivo / Discoveing knowledge rules with multiobjective evolutionary computingRafael Giusti 22 June 2010 (has links)
Na área de inteligência artificial existem algoritmos de aprendizado, notavelmente aqueles pertencentes à área de aprendizado de máquina AM , capazes de automatizar a extração do conhecimento implícito de um conjunto de dados. Dentre estes, os algoritmos de AM simbólico são aqueles que extraem um modelo de conhecimento inteligível, isto é, que pode ser facilmente interpretado pelo usuário. A utilização de AM simbólico é comum no contexto de classificação, no qual o modelo de conhecimento extraído é tal que descreve uma correlação entre um conjunto de atributos denominados premissas e um atributo particular denominado classe. Uma característica dos algoritmos de classificação é que, em geral, estes são utilizados visando principalmente a maximização das medidas de cobertura e precisão, focando a construção de um classificador genérico e preciso. Embora essa seja uma boa abordagem para automatizar processos de tomada de decisão, pode deixar a desejar quando o usuário tem o desejo de extrair um modelo de conhecimento que possa ser estudado e que possa ser útil para uma melhor compreensão do domínio. Tendo-se em vista esse cenário, o principal objetivo deste trabalho é pesquisar métodos de computação evolutiva multiobjetivo para a construção de regras de conhecimento individuais com base em critérios definidos pelo usuário. Para isso utiliza-se a biblioteca de classes e ambiente de construção de regras de conhecimento ECLE, cujo desenvolvimento remete a projetos anteriores. Outro objetivo deste trabalho consiste comparar os métodos de computação evolutiva pesquisados com métodos baseado em composição de rankings previamente existentes na ECLE. É mostrado que os métodos de computação evolutiva multiobjetivo apresentam melhores resultados que os métodos baseados em composição de rankings, tanto em termos de dominância e proximidade das soluções construídas com aquelas da fronteira Pareto-ótima quanto em termos de diversidade na fronteira de Pareto. Em otimização multiobjetivo, ambos os critérios são importantes, uma vez que o propósito da otimização multiobjetivo é fornecer não apenas uma, mas uma gama de soluções eficientes para o problema, das quais o usuário pode escolher uma ou mais soluções que apresentem os melhores compromissos entre os objetivos / Machine Learning algorithms are notable examples of Artificial Intelligence algorithms capable of automating the extraction of implicit knowledge from datasets. In particular, Symbolic Learning algorithms are those which yield an intelligible knowledge model, i.e., one which a user may easily read. The usage of Symbolic Learning is particularly common within the context of classification, which involves the extraction of knowledge such that the associated model describes correelation among a set of attributes named the premises and one specific attribute named the class. Classification algorithms usually target into creating knowledge models which maximize the measures of coverage and precision, leading to classifiers that tend to be generic and precise. Althought this constitutes a good approach to creating models that automate the decision making process, it may not yield equally good results when the user wishes to extract a knowledge model which could assist them into getting a better understanding of the domain. Having that in mind, it has been established as the main goal of this Masters thesis the research of multi-objective evolutionary computing methods to create individual knowledge rules maximizing sets of arbitrary user-defined criteria. This is achieved by employing the class library and knowledge rule construction environment ECLE, which had been developed during previous research work. A second goal of this Masters thesis is the comparison of the researched evolutionary computing methods against previously existing ranking composition methods in ECLE. It is shown in this Masters thesis that the employment of multi-objective evolutionary computing methods produces better results than those produced by the employment of ranking composition-based methods. This improvement is verified both in terms of solution dominance and proximity of the solution set to the Pareto-optimal front and in terms of Pareto-front diversity. Both criteria are important for evaluating the efficiency of multi-objective optimization algorithms, for the goal of multi-objective optimization is to provide a broad range of efficient solutions, so the user may pick one or more solutions which present the best trade-off among all objectives
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Controle pid fuzzy adaptativo com estabilidade robusta por enxame de partículas multiobjetivoCosta, Edson Bruno Marques 22 February 2016 (has links)
Made available in DSpace on 2016-08-17T14:52:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2016-02-22 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / An adaptive fuzzy digital PID controller design methodology via multiobjective particle swarm optimization (MOPSO) based on robust stability criterion, is proposed. The plant to be controlled is modelled considering a Takagi-Sugeno (TS) fuzzy structure from input-output experimental data, by using the fuzzy C-Means clustering algorithm (antecedent parameters estimation) and fuzzy recursive least squares algorithm (consequent parameters estimation), respectively. An adaptation mechanism was formulated as a MOPSO problem for online tuning of the fuzzy digital PID controller parameters based on the fuzzy model parameters obtained recursively and the gain and phase margins specifications. Computational results for adaptive fuzzy digital PID control of a thermal plant with time varying delay is presented to illustrate the efficiency and applicability of the proposed methodology. / Nesta dissertação é proposta uma metodologia para controle PID fuzzy adaptativo com estabilidade robusta por enxame de partículas multiobjetivo, para sistemas dinâmicos não-lineares, com atraso puro de tempo. Uma estrutura de modelo fuzzy Takagi-Sugeno é definida para representação de sistemas dinâmicos não-lineares, com atraso puro de tempo, no domínio do tempo discreto. Os parâmetros do modelo fuzzy são estimados recursivamente a partir de dados experimentais, utilizando a técnica de agrupamento fuzzy C-Means (estimação do antecedente) e mínimos quadrados recursivos fuzzy (estimação do consequente). Uma estrutura de controle PID digital fuzzy Takagi-Sugeno é definida utilizando a estratégia de compensação paralela e distribuída. Um mecanismo de adaptação é formulado como um problema de otimização por enxame de partículas multiobjetivo, para ajuste online dos parâmetros do controlador fuzzy Takagi-Sugeno baseado em critério de estabilidade robusta (especificações de margem de ganho e fase). Resultados experimentais para controle PID fuzzy adaptativo baseado em critério de estabilidade robusta de um sistema térmico com atraso puro de tempo variante é apresentado para ilustrar a eficiência e aplicabilidade da metodologia proposta.
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Um algoritmo exato para obter o conjunto solução de problemas de portfólio / An exact algorithm to obtain the solution set to portfolio problemsVillela, Pedro Ferraz, 1982- 25 August 2018 (has links)
Orientador: Francisco de Assis Magalhães Gomes Neto / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-25T19:03:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2014 / Resumo: Neste trabalho, propomos um método exato para obter o conjunto solução de um problema biobjetivo quadrático de otimização de carteiras de investimento, que envolve variáveis binárias. Nosso algoritmo é baseado na junção de três algoritmos específicos. O primeiro encontra uma curva associada ao conjunto solução de problemas biobjetivo contínuos por meio de um método de restrições ativas, o segundo encontra o ótimo de um problema de programação quadrática inteira mista pelo método Branch-and-Bound, e o terceiro encontra a interseção de duas curvas associadas a problemas biobjetivo distintos. Ao longo do texto, algumas heurísticas e métodos adicionais também são introduzidos, com o propósito de acelerar a convergência do algoritmo proposto. Além disso, o nosso método pode ser visto como uma nova contribuição na área, pois ele determina, de forma exata, a curva associada ao conjunto solução do problemas biobjetivo inteiro misto, algo que é incomum na literatura, pois o problema alvo geralmente é abordado via métodos meta-heurísticos. Ademais, ele mostrou ser eficiente do ponto de vista do tempo computacional, pois encontra o conjunto solução do problema em poucos segundos / Abstract: In this work, we propose an exact method to find the solution set of a mixed quadratic bi-objective portfolio optimization problem. Our method is based on the combination of three specific algorithms. The first one obtains a curve associated with the solution set of a continuous bi-objective problem through an active set algorithm, the second one solves a mixed quadratic optimization problem through the Branch-and-Bound method, and the third one searches the intersection of two curves associated with distinct bi-objective problems. Throughout the text, some heuristics are also introduced in order to accelerate the performance of the method. Moreover, our method can be seen as a new contribution to the field, since it finds, in an exact way, the curve related to the solution set of the mixed integer bi-objective problem, something uncommon in the corresponding literature, where the target problem is usually approached by metaheuristic methods. Additionally, it has also shown to be efficient in terms of running time, being capable of finding the problem's solution set within a much faster time frame / Doutorado / Matematica Aplicada / Doutor em Matemática Aplicada
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Modelo matemático para o projeto de redes cicloviárias integradas ao sistema de transporte público por ônibus em áreas urbanas /Oliveira, Stefano Petrini January 2020 (has links)
Orientador: Antônio Fernando Branco Costa / Resumo: O presente trabalho desenvolveu um modelo matemático que contribui para o projeto de redes cicloviárias conexas e integradas ao sistema de transporte público por ônibus em áreas urbanas, fazendo uso da Otimização Multiobjetivo (OM) por meio da Programação Linear Inteira Mista (MILP ou MIP). A investigação dos critérios de infraestrutura que influenciam a demanda cicloviária e que deveriam compor a modelagem matemática foi realizada por meio da Revisão da Literatura e cinco critérios identificados, referentes ao: Conforto, Segurança, Objetividade, Intermodalidade e Continuidade. Cada critério é composto por uma série de subcritérios, dezesseis no total, classificados como parâmetros de projeto de entrada e/ou de saída para o modelo matemático, segundo funções objetivos e restrições. Uma aplicação do modelo foi realizada em um caso real para cidade de grande porte, em São José dos Campos – SP, e obtidas soluções exatas com redes parcialmente conexas (abordagem 1) e redes totalmente conexas (abordagem 2), integradas aos pontos de parada de ônibus e as linhas de ônibus da região delimitada, por meio da linguagem de modelagem General Algebric Modeling System (GAMS) e o solver CPLEX. Os resultados obtidos foram aderentes a realidade da macrozona de tráfego na região estudada e contribuem para o planejamento urbano como validado pela Secretaria de Mobilidade Urbana de São José dos Campos. A análise de diversos cenários para o modelo matemático, ponderando os objetivos do modelo, pos... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The present work created a mathematical model that contributes to design bikeway networks integrated to the public transport service by buses in urban areas, using the Network Multiobjective Optimization through Mixed by means of Mixed Integer Linear Programming (MILP or MIP). The investigation of the infrastructure criteria that influence cycling demand and that should set the mathematical modeling was carried out through the Literature Review and five criteria were identified, referring to: Comfort, Safety, Objectivity, Intermodality and Connectivity. Each criteria is composed of a subcriteria set, sixteen in total, which performed as input and/or output design parameters for the mathematical model, according to fitness functions and constraints. An application of the model was carried out in a real case in São Jose dos Campos city - Sao Paulo state, and exact solutions were obtained with partially connected networks (approach 1) and fully connected networks (approach 2), integrated to the stop points by bus and bus lines in the defined region, using the General Algebric Modeling System (GAMS) modeling language and the CPLEX solver. The results obtained were adherent to the reality of the traffic macrozone in the studied region and contribute to urban planning, as validated by the São José dos Campos Urban Mobility Secretariat. The analysis of several scenarios for the mathematical model, considering the model's objectives, made it possible to verify the behavior of the res... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor
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