[pt] Em vários problemas de distribuição e logística, os produtos devem ser coletados em uma origem e entregues em um destino. Exemplos incluem o transporte de pessoas com deficiência, serviços de correio expresso, logística de suprimentos médicos, etc. O problema de roteamento abordado neste trabalho, conhecido como Traveling Salesman Problem with Pickup and Delivery (TSPPD), é da classe de problemas do caixeiro viajante com restrições de precedência. Neste problema, existe um mapeamento um-para-um entre coleta-entrega no qual cada cliente do tipo coleta possui um cliente do tipo entrega associado. Os clientes do tipo entrega somente podem ser visitados posteriormente à coleta associada. O TSPPD é um problema NP-difícil uma vez que generaliza o Traveling Salesman Problem (TSP). O TSP pode ser visto como um caso particular do TSPPD onde cada coleta coincide espacialmente com a respectiva entrega. As variantes com restrições de capacidade, janelas de tempo e diferentes políticas de carregamento têm recebido maior atenção na última década, embora ainda existam significantes avanços a serem realizados em termos de qualidades de soluções na versão básica do problema. Para resolver este problema, propomos um algoritmo meta-heurístico híbrido com vizinhanças largas exploradas eficientemente em O(n2). Nossos experimentos demonstram uma redução significativa no tempo computacional e também melhoria na qualidade de soluções previamente conhecidas na literatura. / [en] In various distribution and logistics issues, products must be collected at one source and delivered to a destination. Examples include disabled people transportation, express mail services, medical supplies logistics, etc. The routing problem addressed by this work, known as Traveling Salesman Problem with Pickup and Delivery (TSPPD), belongs to the class of traveling salesman problems with precedence constraints. In this problem, there is a one-to-one pickup-delivery mapping in which, for each pickuptype client, there is exactly one associated delivery-type client. Delivery clients can only be visited after the associated pickup. Since the TSPPD generalizes the TSP it is also a NP-hard problem, as the TSP is a particular casa of TSPPD where each pickup matches spatially with it s respective delivery. Variants with capacity constraints, time windows and different loading policies have received more attention in the last decade, although there are still significant advances to be made in terms of solution quality for the basic version of the problem. To solve this problem, we propose a hybrid metaheuristic algorithm with large neighborhoods efficiently explored in O(n2). Our experiments demonstrate a significant computational time reduction and also solutions quality improvement compared to the previous works.

This work presents a general vision about the main concepts of combinatorial multi-objective optimization, where we present the more used technique for the resolution of problems of this nature. To the speech of the techniques we will also argue important aspects how much to the involved parameters in each technique, swing the main used boardings. Initially we implement and test the Multiple Objective Genetic Algorithm MOGA to generate a set of dominant solutions near to the Pareto optimal set for the biobjective Traveling Salesman Problems. In a second phase, we will go to implement the Strength Pareto Evolutionary Algorithm (SPEA) applied to biobjective Traveling Salesman Problems / Este trabalho apresenta uma visão geral sobre os principais conceitos da otimização combinatória multiobjetivo, onde apresentamos as técnicas mais utilizadas para a resolução de problemas desta natureza. Ao falarmos das técnicas, discutiremos também aspectos importantes quanto aos parâmetros envolvidos em cada técnica, mostrando as principais abordagens utilizadas. Inicialmente, implementamos e testamos o Multiple Objective Genetic Algorithm (MOGA) para gerar um conjunto de soluções dominantes próximo ao conjunto de Pareto ótimo para o problema do caixeiro viajante biobjetivo. Em uma segunda fase, implementamos o Strength Pareto Evolutionary Algorithm (SPEA) aplicado ao caixeiro viajante biobjetivo

Made available in DSpace on 2015-05-08T14:53:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 7900350 bytes, checksum: fbca2db827307d8c3ed2a1c15067d0da (MD5) Previous issue date: 2014-02-13 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / This research deals with the Close-Enough Traveling Salesman Problem, a variant of the Traveling Salesman Problem wich has several applicatios in logistics. In the Close-Enough Traveling Salesman Problem, rather than visiting the vertex (customer) itself, the salesman must visit a specific region containing such vertex. To solve this problem, we propose a simple yet effective exact algorithm, based on Branch-and-Bound and Second Order Cone Programming. The proposed algorithm was tested in 824 instances suggested in the literature. Optimal solutions are obtained for open problems with up to a thousand vertices. We consider both instances in the two- and three-dimensional space. / Esta pesquisa trata do Problema do Caixeiro Viajante Suficientemente Próximo, uma variante do Problema do Caixeiro Viajante que possui diversas aplicações em logística. No Problema do Caixeiro Viajante Suficientemente Próximo, ao invés de visitar o próprio vértice (cliente), o caixeiro deve visitar uma região especifica contendo este vértice. Para resolver este problema, é proposto um algoritmo exato, simples e efetivo, baseado em branch-and-bound e Programação Cônica de Segunda Ordem. O algoritmo proposto foi testado em 824 instâncias sugeridas na literatura. Soluções ótimas foram obtidas para instâncias com até mil vértices. Foram consideradas instâncias nos espaços bi e tridimensional.

Orientador: João Batista Aparecido / Banca: Emanuel Rocha Woiski / Banca: Luis Carlos de Castro Santos / Resumo: Desenvolveu-se neste trabalho a implementação computacional de um algoritmo genético. Este se constituiu de uma população inicial sobre a qual agem quatro operadores fundamentais: seleção, "crossover", substituição e mutação, e produz uma nova população. Sobre a qual agem novamente os operadores genéticos, e assim sucessivamente produzindo uma seqüência de populações. O operador seleção foi implementado em três algoritmos básicos: roda da roleta, amostragem estatística universal e torneio. O "crossover" também foi desenvolvido em algumas opções: um ponto, dois pontos, múltiplos pontos, e uniforme. A substituição de indivíduos da população pelos filhos ocorre de três maneiras básicas: dos pais, dos menos aptos, e dos indivíduos sorteados aleatoriamente. A mutação ocorre de apenas uma maneira. Inicialmente, o algoritmo genético foi executado em computador de maneira seqüencial. Resolveu-se um conjunto de problemas de otimização multidimensional e também o Problema do Caixeiro Viajante (TSP - Traveler Salesman Problem). Fez-se um estudo paramétrico dos vários parâmetros que aparecem no algoritmo genético, tais como: tamanho da população, número de gerações, taxa de seleção, probabilidade de mutação, e taxa de elitismo. No caso de problemas de otimização multidimensional a representação do cromossomo de cada indivíduo é binária, já no caso do TSP a representação é inteira decimal. Em ambos os casos da otimização multidimensional e do TSP também foi utilizada a técnica de hill-climbing visando aumentar a taxa de convergência da solução. A técnica de janelamento foi utilizada somente no caso de otimização multidimensional, também visando aumentar a taxa de convergência. Posteriormente, o algoritmo genético foi executado também em processamento computacional paralelo, ...(Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: It was developed in this work the computational implementation of a genetic algorithm. That is constituted of an initial population upon which act four basic operators: selection, crossover, substitution and mutation, producing a new population. Upon which act again the genetic operators, and thus, successively, producing a sequence of populations. The operator selection was implemented in three basic algorithms: roulette wheel, stochastic universal sampling, and tournament. The crossover also was developed in some options: one point, two points, several points, and uniform. Substitution of individuals from the population by the newborns happens in three basic ways: the fathers, the less apt, and the individuals sorted randomly. Mutation happens in only one manner. Initially, the genetic algorithm was processed sequentially in the computer. It was solved a set of multidimensional optimization problems and also the Traveler Salesman Problem - TSP. It was done a parametric study of the several parameters that appear in the genetic algorithm, such as: population size, number of generations, selection rate, mutation probability, and elitism rate. In the case of multidimensional optimization problems the chromosome representation of each individual is binary, but in the case of TSP the representation is integer decimal. In both cases of multidimensional optimization and TSP also it were used the hill-climbing technique aiming to increase the solution convergence rate. The windowing technique was used just for the multidimensional optimization case, also aiming to increase the convergence rate. Lately, the genetic algorithm was also performed in a computational parallel processing mode, using several computers linked by a net. In each computer it was executed one genetic algorithm upon a local population. The interaction among several populations was done through the migration ...(Complete abstract, click electronic access below) / Mestre

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:54:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 FranciscoCLJ.pdf: 1181019 bytes, checksum: b3894e0c93f85d3cf920c7015daef964 (MD5) Previous issue date: 2009-03-20 / Techniques of optimization known as metaheuristics have achieved success in the resolution of many problems classified as NP-Hard. These methods use non deterministic approaches that reach very good solutions which, however, don t guarantee the determination of the global optimum. Beyond the inherent difficulties related to the complexity that characterizes the optimization problems, the metaheuristics still face the dilemma of xploration/exploitation, which consists of choosing between a greedy search and a wider exploration of the solution space. A way to guide such algorithms during the searching of better solutions is supplying them with more knowledge of the problem through the use of a intelligent agent, able to recognize promising regions and also identify when they should diversify the direction of the search. This way, this work proposes the use of Reinforcement Learning technique - Q-learning Algorithm - as exploration/exploitation strategy for the metaheuristics GRASP (Greedy Randomized Adaptive Search Procedure) and Genetic Algorithm. The GRASP metaheuristic uses Q-learning instead of the traditional greedy-random algorithm in the construction phase. This replacement has the purpose of improving the quality of the initial solutions that are used in the local search phase of the GRASP, and also provides for the metaheuristic an adaptive memory mechanism that allows the reuse of good previous decisions and also avoids the repetition of bad decisions. In the Genetic Algorithm, the Q-learning algorithm was used to generate an initial population of high fitness, and after a determined number of generations, where the rate of diversity of the population is less than a certain limit L, it also was applied to supply one of the parents to be used in the genetic crossover operator. Another significant change in the hybrid genetic algorithm is the proposal of a mutually interactive cooperation process between the genetic operators and the Q-learning algorithm. In this interactive/cooperative process, the Q-learning algorithm receives an additional update in the matrix of Q-values based on the current best solution of the Genetic Algorithm. The computational experiments presented in this thesis compares the results obtained with the implementation of traditional versions of GRASP metaheuristic and Genetic Algorithm, with those obtained using the proposed hybrid methods. Both algorithms had been applied successfully to the symmetrical Traveling Salesman Problem, which was modeled as a Markov decision process / T?cnicas de otimiza??o conhecidas como metaheur?sticas t?m obtido sucesso na resolu??o de problemas classificados como NP - ?rduos. Estes m?todos utilizam abordagens n?o determin?sticas que geram solu??es pr?ximas do ?timo sem, no entanto, garantir a determina??o do ?timo global. Al?m das dificuldades inerentes ? complexidade que caracteriza os problemas NP-?rduos, as metaheur?sticas enfrentam ainda o dilema de explora??o/explota??o, que consiste em escolher entre intensifica??o da busca em uma regi?o espec?fica e a explora??o mais ampla do espa?o de solu??es. Uma forma de orientar tais algoritmos em busca de melhores solu??es ? supri-los de maior conhecimento do problema atrav?s da utiliza??o de um agente inteligente, capaz de reconhecer regi?es promissoras e/ou identificar em que momento dever? diversificar a dire??o de busca, isto pode ser feito atrav?s da aplica??o de Aprendizagem por Refor?o. Neste contexto, este trabalho prop?e o uso de uma t?cnica de Aprendizagem por Refor?o - especificamente o Algoritmo Q-learning - como uma estrat?gia de explora??o/explota??o para as metaheur?sticas GRASP (Greedy Randomized Adaptive Search Procedure) e Algoritmo Gen?tico. Na implementa??o da metaheur?stica GRASP proposta, utilizou-se o Q-learning em substitui??o ao algoritmo guloso-aleat?rio tradicionalmente usado na fase de constru??o. Tal substitui??o teve como objetivo melhorar a qualidade das solu??es iniciais que ser?o utilizadas na fase de busca local do GRASP, e, ao mesmo tempo, suprir esta metaheur?sticas de um mecanismo de mem?ria adaptativa que permita a reutiliza??o de boas decis?es tomadas em itera??es passadas e que evite a repeti??o de decis?es n?o promissoras. No Algoritmo Gen?tico, o algoritmo Q-learning foi utilizado para gerar uma popula??o inicial de alta aptid?o, e ap?s um determinado n?mero de gera??es, caso a taxa de diversidade da popula??o seja menor do que um determinado limite L, ele ? tamb?m utilizado em uma forma alternativa de operador de cruzamento. Outra modifica??o importante no algoritmo gen?tico h?brido ? a proposta de um processo de intera??o mutuamente cooperativa entre o os operadores gen?ticos e o Algoritmo Q-learning. Neste processo interativo/cooperativo o algoritmo Q-learning recebe uma atualiza??o adicional na matriz dos Q-valores com base na solu??o elite da popula??o corrente. Os experimentos computacionais apresentados neste trabalho consistem em comparar os resultados obtidos com a implementa??o de vers?es tradicionais das metaheur?sticas citadas, com aqueles obtidos utilizando os m?todos h?bridos propostos. Ambos os algoritmos foram aplicados com sucesso ao problema do caixeiro viajante sim?trico, que por sua vez, foi modelado como um processo de decis?o de Markov

Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2017-03-09T19:31:01Z No. of bitstreams: 1 MoisesVieiraDeMelo_TESE.pdf: 3298262 bytes, checksum: 6c8131d4ccbb84ead6360566fbd11a1e (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2017-03-10T23:52:39Z (GMT) No. of bitstreams: 1 MoisesVieiraDeMelo_TESE.pdf: 3298262 bytes, checksum: 6c8131d4ccbb84ead6360566fbd11a1e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-10T23:52:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MoisesVieiraDeMelo_TESE.pdf: 3298262 bytes, checksum: 6c8131d4ccbb84ead6360566fbd11a1e (MD5) Previous issue date: 2012-07-09 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior (CAPES) / Este trabalho experimental mapeou a qualidade de fios de algod?o produzidos em duas ind?strias t?xteis distintas, de acordo com as refer?ncias USTER? para avalia??o da qualidade de um fio. Os resultados das m?dias de pilosidade H de amostras de fios representativas de cada produ??o di?ria foram testados usando ANOVA por meio da ferramenta estat?stica Statgraphics? Centurion XVI. Um mapa de pilosidade H foi projetado e constru?do sistematicamente para avaliar a qualidade de fios de algod?o NE 30/1 cardados malharia produzidos durante toda a vida de viajantes, deslizando continuamente a 28 m/s e 42 m/s em dois filat?rios, com 528 e 1.480 fusos, constituindo dois sistemas, A e B, respectivamente. Ensaios tribol?gicos de abras?o foram projetados e executados em Laborat?rio a 3,5 m/s, exercendo sete n?veis de press?o de contato de Hertz para simular a zona de contato do sistema anelviajante nitretado e analis?-la por Microscopia Eletr?nica de Varredura para identificar mecanismos de desgaste desenvolvidos nos corpos-de-prova. Foram nitretados por duas condi??es distintas de processamento, C e D, lotes de 100 viajantes nitretados, para o sistema de fia??o A e 740 viajantes nitretados (esquemas C e D) para o sistema B, os quais foram ensaiados experimentalmente, para comparar aos resultados da qualidade dos fios de algod?o obtidos pelos viajantes convencionais. Par?metros peri?dicos da Rugosidade Superficial, Rsm, e n?o-perI?dicos, Ra, Rq e Rz, da borda dos viajantes nitretados, ou n?o, na zona de contato com o fio produzido, foram medidos por AFM, Microscopia de For?a At?mica, em duas condi??es, Novos e Desgatados ap?s a sua vida em servi?o. O Mapa de Pilosidade H desenvolvido nesta Tese mostrou ser uma ferramenta ?til para uma ampla visualiza??o da funcionalidade do viajante, da relev?ncia da nitreta??o a plasma e da evolu??o da rugosidade superficial durante a sua vida em servi?o. Os viajantes nitretados a plasma demonstraram um aumento da vida em servi?o de 14 DIAS PARA 63 DIAS e produziram fios de algod?o NE 30/1 cardados malharia com 39% de pilosidades H menor que aqueles obtidos pelos viajantes convencionais que duraram 17 dias em servi?o. / This experimental investigation concerning to cotton yarn quality was conducted in two different textile industries according to USTER? yarn quality benchmarks. The results of the Hairiness H of yarn samples representing each diary production were tested using ANOVA by means of Statgraphics? Centurion XVI statistical tool. A hairiness H map was designed and systematically constructed for evaluate the quality of NE 30/1 Cotton Carded Knitting Yarns produced during all the life of travelers running continuously at 28 m/s and 42 m/s in two ring spinning machines, with 528 and 1,480 spindles, so constituting two systems, A and B, respectively. Tribological abrasion tests were designed and performed in Laboratory at 3.5 m/s in order to simulate Hertzian contact pressures since severe to moderate range for simulate the contact zone of the ring-traveller system and analyze by Scanning Electron Microscopy their main wear mechanisms. Ion nitrided travellers were obtained by two different processing conditions, C and D, to compose lots of 100 nitrided travellers for A spinning machine system and 740 nitrided travellers (C and D schemes) for B system and were experimentally tested in comparison with conventional travellers. Periodical Surface Roughness, Rsm, and Nonperiodical Ra, Rq and Rz parameters of nitrided and conventional travellers, in the Position of Yarn Bath, i.e., the contact zone between the traveller and the yarn, were measured by Atomic Force Microscopy (AFM), in two conditions, new and worn after their service life. The Hairiness H Map developed in this thesis showed is a useful tool for a broad visualization of the traveller functionality, the relevance of its surface treating and the evolution of the surface roughness during its service life. The nitrided travellers demonstrated longer life and they produced NE 30/1 Cotton Carded Knitting Yarns with lower H hairiness that those obtained by conventional travellers.

A Roteirização de Veículos desempenha papel fundamental nos processos modernos de distribuição de produtos e realização de serviços. A atual disseminação de recursos de tecnologia de informação e comunicação, de forma confiável e economicamente acessível, permite trabalhar com informações em tempo real e melhoram os padrões de nível de serviço associados. O presente trabalho apresenta uma solução para roteirização de veículos cujas equipes de bordo realizam serviços que justificam seu deslocamento, uma vez que as demandas estão geograficamente dispersas. Tais demandas são, em parte, conhecidas antes do despacho (permitem programação antecipada) dos veículos e suas equipes; outra parte surge durante a jornada de trabalho. Como exemplos podem-se citar os casos de serviços de montagem e manutenção de instalações, equipamentos, engenharia e inspeção de tráfego, policiamento etc. Trata-se da aplicação da roteirização parcialmente dinâmica, conforme Larsen (2000), cujas bases foram definidas por Psaraftis (1988,1995), Bertsimas et al (1993) no problema DTRP (Dynamic Travelling Repairman Problem). A função objetivo apresenta uma combinação de minimização dos custos de deslocamento, para os pedidos de serviços conhecidos antes da saída dos veículos e de minimização do tempo de resposta (chegada no local do cliente ou da ocorrência) para os casos de pedidos imediatos ou emergenciais. A solução do problema envolve um modelo computacional de testes e avaliação, heurística de Clarke e Wright (1964) para formação das rotas estáticas, no Método Húngaro (Kuhn, 1955) para designar o veículo que resulta no menor tempo de resposta no atendimento a um pedido emergencial e a heurística de Clarke e Wright modificada na otimização do restante dos pedidos quando o veículo voltar a sua rota original. O modelo computacional foi testado em uma empresa de manutenção de elevadores na cidade de São Paulo, Brasil, onde demonstrou resultados comparativamente melhores em relação ao sistema de roteirização utilizado atualmente pela empresa. / The Vehicle Routing Problem plays a critical role on modern processes related to physical distribution of goods and services. The present expansion of information and communication technology in a reliable, economic and accessible way allows real time information and requires the utilization of appropriate tools for real time decisions resulting in significant improvements in quality and service level related to dynamic vehicle routing. A dynamic routing problem is presented, in which vehicles serve geographic dispersed service demands that justify their movement in a fixed area. Such service demands are partially known before vehicles dispatching (allowing prior programming) whilst others are known during the work journey. As examples, one can mention cases concerning installation and maintenance of utilities, equipment, engineering and surveillance services that refer to applications of Partially Dynamic Routing according to Larsen (2000), the groundings of which were defined by Psaraftis (1988,1995), Bertsimas et al (1993) in the Dynamic Travelling Repairman Problem (DTRP). The objective function is a combination of the minimization of movement costs to serve the prior demands and the minimization of time to reach (time to response) Dynamic-or-emergency-demand sites. The proposed solution involves a computational model for testing and evaluating a set of heuristics and methods comprising the Clarke and Wright (1964) Heuristic to compose the static routes, the Hungarian Method (Kuhn, 1955) to assign vehicles to the dynamic demands that produces the lowest response time and, finally, a Clarke and Wright Modified Heuristic used to optimize the remainder of the route when each diverted vehicle returns to its static route. The Computational Model was applied to a lift maintenance company located in the city of São Paulo (Brazil) demonstrating better results as compared to the present routing system.

nÃo hà / The planning of preventive maintenance is key role in the performance and quality of service of a power utility. The control of vegetation in the process of the electricity distribution network maintenance is of great importance to and continuous improvement of quality indicators of electricity supply, accompanied by the National Electric Energy Agency (ANEEL). The degree of criticality of pruning and productivity of teams are critical in this process. To resolve this issue it proposed a routing algorithm, in order to meet all the anomalies detected in previews, ensuring priority execution of critical cases within the period of maturity of the anomalies and before the occurrence of the failure. A genetic algorithm was developed and applied in solving this problem. The proposed technique has been adapted to a practical case of an electric utility and contributed a good economy and gains in productivity compared the current situation. / O planejamento da manutenÃÃo preventiva à papel fundamental para o bom desempenho e qualidade dos serviÃos prestados de uma concessionÃria de energia. O controle da vegetaÃÃo no processo de manutenÃÃo da rede de distribuiÃÃo de energia elÃtrica à de grande importÃncia para e melhoria contÃnua dos indicadores de qualidade do fornecimento de energia elÃtrica, acompanhado pela AgÃncia Nacional de Energia ElÃtrica (ANEEL). O grau de criticidade da poda e produtividade das equipes sÃo fatores crÃticos neste processo. Para resolver este problema foi proposto um algoritmo de roteirizaÃÃo, com o objetivo de atender todas as anomalias detectadas em inspeÃÃes prÃvias, garantindo a execuÃÃo prioritÃria dos casos mais crÃticos, dentro do prazo do vencimento das anomalias e antes da ocorrÃncia da falha. Um Algoritmo GenÃtico foi desenvolvido e aplicado na resoluÃÃo deste problema. A tÃcnica proposta foi adaptada a um caso prÃtico de uma concessionÃria de energia elÃtrica e contribuiu com uma boa economia e ganhos em produtividade, quando comparada a situaÃÃo atual.

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2016-02-22T15:53:26Z No. of bitstreams: 1 williammassayukisakaguchiyamashita.pdf: 9277047 bytes, checksum: 3a0de46103c4b3001459c13047dfdb1a (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2016-02-26T14:09:40Z (GMT) No. of bitstreams: 1 williammassayukisakaguchiyamashita.pdf: 9277047 bytes, checksum: 3a0de46103c4b3001459c13047dfdb1a (MD5) / Made available in DSpace on 2016-02-26T14:09:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 williammassayukisakaguchiyamashita.pdf: 9277047 bytes, checksum: 3a0de46103c4b3001459c13047dfdb1a (MD5) Previous issue date: 2014-03-25 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / FAPEMIG - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais / Nas últimas décadas, a incidência global da dengue tem crescido dramaticamente favorecida pelo aumento da mobilidade humana e da urbanização. O estudo da população do mosquito é de grande importância para a saúde pública em países como o Brasil, onde as condições climáticas e ambientais são favoráveis para a propagação desta doença. Este trabalho baseia-se no estudo de modelos matemáticos que tratam do ciclo de vida do mosquito da dengue usando equações diferencias parciais. Nós investigamos a existência de solução na forma de onda viajante para ambos os modelos. Nós usamos um método semi-analítico combinando técnicas de Sistemas Dinâmicos (como a seção de Poincaré e análise local com base no Teorema de Hartman-Grobman) e integração numérica usando Matlab. / In recent decades the global incidence of dengue has grown dramatically by increased human mobility and urbanization. The study of the mosquito population is of great importance for public health in countries like Brazil, where climatic and environmental conditions are favorable for the propagation of this disease. This work is based on the study of mathematical models dealing with the life cycle of the dengue mosquito using partial differential equations. We investigate the existence of a solution in the form of travelling wave for both models. We use a semi-analytical method combining dynamical systems techniques (e.g. Poincaré section and local analysis based on Hartman-Grobman theorem) and numerical integration using Matlab.

Made available in DSpace on 2016-03-15T19:37:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ricardo Fabio Sato.pdf: 2268590 bytes, checksum: 40455266ba2f27af16965ee2b98d813a (MD5) Previous issue date: 2010-08-04 / Algorithms for solving the classical optimization problem called traveling salesman problem are proposed. These algorithms are inspired on the fact that synapses connecting biological neurons can be altered as the time passes in function of the neuronal activity. Thus, analogies between neurons and cities to be visited by the salesman and between roads and synapses coupling neurons are made. The performances of the proposed algorithms are evaluated by comparing the lengths of the paths produced by them with the length of the optimal solution. The results obtained in experiments performed by using randomly-generated instances and ten instances from a public database suggest that this is a promising approach. / Propõem-se algoritmos para solucionar o clássico problema de otimização chamado de o problema do caixeiro viajante. Esses algoritmos são inspirados no fato de que sinapses que conectam neurônios biológicos podem se alterar com o passar do tempo em função da atividade desses neurônios. Assim, fazem-se analogias entre neurônios e cidades a serem visitadas pelo caixeiro, e entre estradas e sinapses que conectam os neurônios. Os desempenhos dos algoritmos propostos são avaliados comparando-se os comprimentos dos caminhos gerados por eles com o comprimento do caminho ótimo. Os resultados obtidos em testes realizados em instâncias geradas aleatoriamente e em dez instâncias de base de dados pública indicam que essa é uma abordagem promissora.