Made available in DSpace on 2015-04-14T13:56:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 410665.pdf: 8500135 bytes, checksum: fced03d27435f286d03f221f2278126f (MD5) Previous issue date: 2009-01-21 / Neste trabalho s?o apresentados dois modelos simplificados para obten??o das tens?es nodais em redes de distribui??o, assim como a utiliza??o destes em algoritmos de otimiza??o para aloca??o de bancos de capacitores para minimiza??o da viola??o da tens?o e dos custos relacionados com os equipamentos instalados. As equa??es n?o-lineares do fluxo de pot?ncia de nota??o fasorial s?o aproximadas por equa??es lineares que relacionam a magnitude das tens?es nodais com as correntes dos ramos, considerando a alta rela??o R/X, caracter?stica das redes de distribui??o. A op??o por desenvolver modelos lineares se d? por estes permitirem empregar tanto a fun??o objetivo como as restri??es lineares, diferenciando das abordagens usuais nas quais s?o utilizadas equa??es n?o lineares. Logo, a solu??o ?tima pode ser obtida de forma mais r?pida e com menor esfor?o computacional atrav?s de programa??o linear. O problema de aloca??o apresentado consiste em determinar o local ?timo de instala??o de bancos de capacitores fixos ou chaveados, assim como, a pot?ncia ?tima nominal, a fim de minimizar as viola??es de tens?o e os custos de aquisi??o, instala??o e manuten??o dos mesmos. A avalia??o das viola??es nas tens?es ? realizada para diferentes n?veis de carregamento, tendo na solu??o a indica??o de quais per?odos os capacitores chaveados dever?o estar ligados. Al?m disso, permite definir de forma integrada a melhor deriva??o de opera??o dos transformadores de distribui??o. Por fim, s?o apresentados resultados obtidos em duas redes de distribui??o t?picas atrav?s do m?todo proposto sendo comparados com os resultados exatos obtidos por enumera??o, que utiliza fluxo de carga convencional

Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2017-02-13T19:22:38Z No. of bitstreams: 1 CarolineAlbuquerqueDantasSilva_DISSERT.pdf: 1138216 bytes, checksum: b1401c36a2ad5415e6adc770fee68fbc (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2017-02-14T17:45:51Z (GMT) No. of bitstreams: 1 CarolineAlbuquerqueDantasSilva_DISSERT.pdf: 1138216 bytes, checksum: b1401c36a2ad5415e6adc770fee68fbc (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-14T17:45:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 CarolineAlbuquerqueDantasSilva_DISSERT.pdf: 1138216 bytes, checksum: b1401c36a2ad5415e6adc770fee68fbc (MD5) Previous issue date: 2016-07-18 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior (CAPES) / Esse trabalho prop?e um esquema de otimiza??o convexa, baseada em programa??o linear e algoritmos gen?ticos, para equalizadores cegos aplicados a sistemas de comunica??es digitais. Ele surgiu da necessidade crescente de melhorias nos sistemas de comunica??o no intuito de transportar o m?ximo de informa??o poss?vel por um meio f?sico de forma con??vel.O esquema proposto, ELC-GA (Equalizador Linear Cego baseado em Algoritmos Gen?ticos), ? caracterizado por realizar a equaliza??o adaptativa cega do canal em blocos ?xos de dados, utilizando como algoritmo adaptativo um algoritmo gen?tico, cuja fun??o objetivo ? uma fun??o linear com restri??es, globalmente convergente. Entretanto, devido ?s caracter?sticas aleat?rias do sinal modelado com interfer?ncia intersimb?lica e ru?do aditivo branco gaussiano, a fun??o linear utilizada passa a representar uma programa??o linear estoc?stica. Nesse sentido, o uso de algoritmos gen?ticos ? particularmente adequado por ser capaz de buscar solu??es ?timas percorrendo uma por??o consider?vel do espa?o de busca, que corresponde aos v?rios cen?rios estoc?sticos. O trabalho tamb?m descreve os detalhes de implementa??o do esquema proposto e as simula??es computacionais realizadas. Na an?lise de desempenho, os resultados do ELC-GA s?o comparados aos resultados de uma das mais tradicionais t?cnicas de equaliza??o cega, o CMA, utilizado como refer?ncia dessa an?lise. Os resultados obtidos s?o exibidos e comentados segundo as m?tricas de an?lise adequadas.As conclus?es do trabalho apontam o ELC-GA como uma alternativa promissora para equaliza??o cega devido ao seu desempenho de equaliza??o, que atinge a converg?ncia global num intervalo de s?mbolos consideravelmente menor que a t?cnica usada como refer?ncia. / This paper proposes a convex optimization scheme based on linear programming and genetic algorithms for the blind equalizers applied to digital communications systems. It arose from the growing need for improvements in communication systems in order to transmit as much information as possible in a physical environment reliably. The proposed scheme, ELC-GA (Blind Linear Equalizer Linear based on Genetic Algorithms), is characterized by performing blind adaptive channel equalization in fixed units of data, using a genetic algorithm as adaptive algorithm, whose objective function is a globally convergent constrained linear function. However, due to the random characteristics of the signal modeled with intersymbol interference and additive white Gaussian noise, the used linear function now represents a stochastic linear programming. Accordingly, the use of genetic algorithms is particularly suitable for being able to get optimal solutions covering a considerable portion of the search space, which corresponds to the various stochastic scenarios. This work also describes the implementation details of the proposed scheme and the performed computational simulations. In the performance analysis, the ELC- GA results are compared to the results of one of the traditional blind equalization techniques, CMA, used as reference in this analysis. The results are shown and discussed under the appropriate metric analysis. The conclusions of the study indicate the GA - ELC as a promising alternative to blind equalization due to its equalization performance, which reaches global convergence in a considerably smaller range of symbols than the technique used as reference.

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:56:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DemetriusAMC_DISSERT.pdf: 2429364 bytes, checksum: 57aaf24560c189720b218dbca0ef1a56 (MD5) Previous issue date: 2014-01-24 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / This work presents a scalable and efficient parallel implementation of the Standard Simplex algorithm in the multicore architecture to solve large scale linear programming problems. We present a general scheme explaining how each step of the standard Simplex algorithm was parallelized, indicating some important points of the parallel implementation. Performance analysis were conducted by comparing the sequential time using the Simplex tableau and the Simplex of the CPLEXR IBM. The experiments were executed on a shared memory machine with 24 cores. The scalability analysis was performed with problems of different dimensions, finding evidence that our parallel standard Simplex algorithm has a better parallel efficiency for problems with more variables than constraints. In comparison with CPLEXR , the proposed parallel algorithm achieved a efficiency of up to 16 times better / Este trabalho apresenta uma implementa??o paralela escal?vel e eficiente do algoritmo Simplex padr?o em arquitetura de processadores multicore para resolver problemas de programa??o linear de grande escala. Apresenta-se um esquema geral explicando como foi paralelizado cada passo do algoritmo simplex padr?o, apontando pontos importantes da implementa??o paralela. Foram realizadas an?lises de desempenho atrav?s da compara??o dos tempos sequenciais utilizando o Simplex tableau e Simplex do CPLEXR da IBM. Os experimentos foram realizados em uma m?quina de mem?ria compartilhada com 24 n?cleos. A an?lise de escalabilidade foi feita com problemas de diferentes dimens?es, encontrando evid?ncias de que a implementa??o paralela proposta do algoritmo simplex padr?o tem melhor efici?ncia paralela para problemas com mais vari?veis do que restri??es. Na compara??o com CPLEXR , o algoritmo proposto paralelo obteve uma efici?ncia de at? 16 vezes maior

Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2018-03-02T23:39:14Z No. of bitstreams: 1 BrennerHumbertoOjedaRios_DISSERT.pdf: 2438215 bytes, checksum: 3e559bfdaf797a4b9164e336ebd13429 (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2018-03-13T18:44:23Z (GMT) No. of bitstreams: 1 BrennerHumbertoOjedaRios_DISSERT.pdf: 2438215 bytes, checksum: 3e559bfdaf797a4b9164e336ebd13429 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-03-13T18:44:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 BrennerHumbertoOjedaRios_DISSERT.pdf: 2438215 bytes, checksum: 3e559bfdaf797a4b9164e336ebd13429 (MD5) Previous issue date: 2018-02-02 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior (CAPES) / O Problema do Caixeiro Viajante com Aluguel de Carros, ou simplesmente Problema do Caixeiro Alugador (PCA), ? uma generaliza??o do cl?ssico Problema do Caixeiro Viajante (PCV) onde seu tour de visitas pode ser decomposto em caminhos cont?guos que podem ser percorridos com diferentes carros alugados. O objetivo ? determinar o circuito hamiltoniano que resulte em um custo final m?nimo, considerando a penaliza??o paga em cada troca de ve?culos no tour. A penaliza??o ? o custo de retornar o carro at? a cidade onde foi alugado. O PCA est? classificado como um problema NP-dif?cil. O presente trabalho estuda a variante mais usada na literatura do PCA que ?: completo, total, irrestrito, sem repeti??o, livre e sim?trico. O foco da pesquisa s?o os procedimentos h?bridos que combinam meta-heur?sticas e m?todos baseados na Programa??o Linear. S?o hibridizados: algoritmos cient?ficos (ScA), descida em vizinhan?a vari?vel (VND), busca local adaptativa (ALSP) e uma nova variante do ALSP chamada busca local adaptativa iterativa (IALSP). As seguintes t?cnicas s?o propostas para lidar com o PCA: ScA+ALSP, ScA+IALSP e ScA+VND+IALSP. ? proposto um modelo de programa??o inteira mista para o PCA o qual ? usado no ALSP e no IALSP. Testes n?o param?tricos s?o usados para comparar os algoritmos em um conjunto de inst?ncias da literatura. / The Traveling Car Renter Salesman Problem, or simply Traveling Car Renter Problem (CaRS), is a generalization of the Traveling Salesman Problem (TSP) where the tour can be decomposed into contiguous paths that are traveled by different rented cars. The objective is to construct a minimal cost Hamiltonian circuit, considering the penalty paid for changing cars in the tour. This penalty is the cost of returning a car to the city where it was rented. CaRS is classified as an NP-hard problem. This work studies the CaRS version classified as: complete, total, unrestricted, with no repetition, free and symmetric. This research is focused on hybrid procedures that combine metaheuristics and methods based on Linear Programming (LP). The following methods were investigated: scientific algorithms (ScA), variable neighborhood descent (VND), adaptive local search (ASLP) and a new variant of ALSP called iterated adaptive local search (IALSP). The following techniques are proposed to deal with CaRS: ScA+ALSP, ScA+IALSP and ScA+VND+IALSP. A mixed integer programming model is proposed for CaRS which was used in the ALSP and IALSP. Non-parametric tests were used to compare the algorithms within a set of instances from the literature.