Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2017. / Made available in DSpace on 2018-02-06T03:17:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2017 / Este trabalho se propõe a fazer uma análise de ferramentas de otimização e custo computacional através de um estudo de caso proposto por Grubisic (2012), que trata da otimização do posicionamento de antenas em sistemas de comunicação sem fio para ambientes interiores (indoor) por meio de meta-heurísticas populacionais associadas à Técnica de Traçado de Raios, em que algoritmos Genéticos (GA) e Otimizadores por Enxames de Partículas (PSO) foram as duas modalidades de meta-heurísticas utilizadas como ferramentas de otimização. A proposta desta tese baseou-se na utilização da técnica de traçado de raios quase 3D (RTQ3D) para produzir o valor dos campos eletromagnéticos iniciais e calcular a função de mérito (fitness) para 160 receptores de acordo com os possíveis posicionamentos de duas antenas a serem distribuídas no ambiente em questão. As variáveis do problema são compostas pelos valores dos campos magnéticos para os 160 receptores em função das posições das antenas das estações radiobase, que servem como dados de entrada para o algoritmo da Rede Neural Artificial, Perceptron multicamadas, com algoritmo de aprendizado backpropagation Real. Os valores dos campos magnéticos associados às posições das antenas por sua vez entram como valores a serem aprendidos pela rede, ou seja, o professor da RMLP. Após o aprendizado da Rede Neural Artificial, que é o metamodelo utilizado com o objetivo de realizar eficientemente os cálculos do otimizador, entra o otimizador por enxame de partículas (PSO) para efetuar o posicionamento ótimo das antenas com uma redução significativa no custo computacional. Por fim, um dos exemplos propostos por Grubisic (2012) foi implementado como estudo de caso desta pesquisa, utilizando essa nova estrutura de análise, PSO com RMLP, como metamodelo. Essa estrutura é bem recomendada para projetos eletromagnéticos, entretanto ainda não foi aplicada para esse tipo de análise. O objetivo principal seria a diminuição do custo computacional, que no caso em questão é bem significativo. Portanto, essa tese tem um caráter inédito em relação às ferramentas usadas e ao objetivo principal (redução do custo computacional). / Abstract : This research has proposed to do an analysis of optimization tools and computational cost using a case study proposed by Grubisic (2012), which addressed optimization of the antennas positioning in wireless communication systems for indoor environments through meta-population heuristics associated with ray tracing technique, in which algorithms Genetic (GA) and Optimizers for Swarms of particles (PSO) were the two types of meta-heuristics used as optimization tools. The purpose of this thesis was based on the use of almost 3D ray tracing technique (RTQ3D) to produce the value of the initial electromagnetic fields and calculating the merit function (fitness) to 160 receivers according to the possible placements of two antennas which are distributed in the environment in a matter. The problem variables consist of the values of the magnetic fields to the 160 receivers depending on the positions of the antennas of the access points, which serve as input data for the algorithm of Artificial Neural Network, multilayer perceptron with Real backpropagation learning algorithm. The problem variables consist of the values of 160 magnetic fields to 160 receivers on the basis of the positions of the antennas of the access points, which serve as input data for the algorithm of Artificial Neural Network, multilayer perceptron with backpropagation real learning algorithm. The values of the magnetic fields associated with the positions of the antennas in turn to input values to be learned by the network, or the teacher RMLP. After learning of Artificial Neural Network, which is the metamodel used in order to enable the calculation of the optimizer, with a lower computational cost, the optimizer particle swarm enters (PSO) to make the optimum positioning of the antennas with a significant reduction the computational cost. Finally, one of the examples proposed by Grubisic (2012) is implemented as a case study of this research using this new analysis structure, PSO using RMLP as metamodel. This structure is well recommended for electromagnetic designs, but has not been applied to this type of analysis. The main objective would be to reduce the computational cost, which in this case is significant. Therefore, this thesis has a unique character in relation to the tools used and the main objective (reducing the computational cost).
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/183229 |
| Date | January 2017 |
| Creators | Travessa, Sheila Santisi |
| Contributors | Universidade Federal de Santa Catarina, Carpes Junior, Walter Pereira |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | 116 p.| il., gráfs., tabs. |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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