Análise global da estabilidade termodinâmica de misturas: um estudo com o método do conjunto gerador

O cálculo do equilíbrio de fases é um problema de grande importância em processos da engenharia, como, por exemplo, na separação por destilação, em processos de extração e simulação da recuperação terciária de petróleo, entre outros. Mas para resolvê-lo é aconselhável que se estude a priori a estabilidade termodinâmica do sistema, a qual consiste em determinar se uma dada mistura se apresenta em uma ou mais fases. Tal problema pode ser abordado como um problema de otimização, conhecido como a minimização da função distância do plano tangente à energia livre de Gibbs molar, onde modelos termodinâmicos, de natureza não convexa e não linear, são utilizados para descrevê-lo. Esse fato tem motivado um grande interesse em técnicas de otimização robustas e eficientes para a resolução de problemas relacionados com a termodinâmica do equilíbrio de fases. Como tem sido ressaltado na literatura, para proporcionar uma completa predição do equilíbrio de fases, faz-se necessário não apenas a determinação do minimizador global da função objetivo do teste de estabilidade, mas também a obtenção de todos os seus pontos estacionários. Assim, o desenvolvimento de metodologias para essa tarefa desafiadora tem se tornado uma nova área de pesquisa da otimização global aplicada à termodinâmica do equilíbrio, com interesses comuns na engenharia química e na engenharia do petróleo. O foco do presente trabalho é uma nova metodologia para resolver o problema do teste de estabilidade. Para isso, usa-se o chamado método do conjunto gerador para realizar buscas do tipo local em uma rede de pontos previamente gerada por buscas globais efetuadas com uma metaheurística populacional, no caso o método do enxame de partículas.Para se obter mais de um ponto estacionário, minimizam-se funções de mérito polarizadas, cujos pólos são os pontos previamente encontrados. A metodologia proposta foi testada na análise de quatorze misturas polares previamente consideradas na literatura. Os resultados mostraram que o método proposto é robusto e eficiente a ponto de encontrar, além do minimizador global, todos os pontos estacionários apontados previamente na literatura, sendo também capaz de detectar, em duas misturas ternárias estudadas, pontos estacionários não obtidos pelo chamado método de análise intervalar, uma técnica confiável e muito difundida na literatura. A análise do teste de estabilidade pela simples utilização do método do enxame de partículas associado à técnica de polarização mencionada acima, para a obtenção de mais de um ponto estacionário (sem a busca local feita pelo método do conjunto gerador em uma dada rede de pontos), constitui outra metodologia para a resolução do problema de interesse. Essa utilização é uma novidade secundária deste trabalho. Tal metodologia simplificada exibiu também uma grande robustez, sendo capaz de encontrar todos os pontos estacionários pesquisados. No entanto, quando comparada com a abordagem mais geral proposta aqui, observou-se que tal simplificação pode, em alguns casos onde a função de mérito apresenta uma geometria mais complexa, consumir um tempo de máquina relativamente grande, dessa forma é menos eficiente.

Plataforma de desenvolvimento de circuitos eletrônicos adaptativos.

Este trabalho apresenta uma arquitetura geral para evolução de circuitos eletrônicos analógicos baseada em algoritmos genéticos. A organização lógica privilegia a interoperabilidade de seus principais componentes, incluindo a possibilidade de substituição ou melhorias internas de suas funcionalidades. A plataforma implementada utiliza evolução extrínseca, isto é, baseada em simulação de circuitos, e visa facilidade e flexibilidade para experimentação. Ela viabiliza a interconexão de diversos componentes aos nós de um circuito eletrônico que será sintetizado ou adaptado. A técnica de Algoritmos Genéticos é usada para buscar a melhor forma de interconectar os componentes para implementar a função desejada. Esta versão da plataforma utiliza o ambiente MATLAB com um toolbox de Algoritmos Genéticos e o PSpice como simulador de circuitos. Os estudos de caso realizados apresentaram resultados que demonstram a potencialidade da plataforma no desenvolvimento de circuitos eletrônicos adaptativos.

Um metodo numerico com paralelismo no tempo para aproximar solucoes de EDPs

Este trabalho de pesquisa tem por objetivo apresentar e investigar a viabilidade de um método numérico que contempla o paralelismo no tempo. Este método numérico está associado a problemas de condição inicial e de contorno para equações diferenciais parciais (evolutivas). Diferentemente do método proposto neste trabalho, a maioria dos métodos numéricos associados a equações diferencias parciais evolutivas e tradicionalmente encontrados, contemplam apenas o paralelismo no espaço. Daí, a motivação em realizar o presente trabalho de pesquisa, buscando não somente um método com paralelismo no tempo mas, sobretudo, um método viável do ponto de vista computacional. Para isso, a implementação do esquema numérico proposto está por conta de um algoritmo paralelo escrito na linguagem C e que utiliza a biblioteca MPI. A análise dos resultados obtidos com os testes de desempenho revelam um método numérico escalável e que exige pouco nível de comunicação entre processadores.

Síntese evolucionária de circuitos sequenciais inspirada nos princípios da computação quântica.

Esta dissertação investiga a aplicação dos algoritmos evolucionários inspirados na computação quântica na síntese de circuitos sequenciais. Os sistemas digitais sequenciais representam uma classe de circuitos que é capaz de executar operações em uma determinada sequência. Nos circuitos sequenciais, os valores dos sinais de saída dependem não só dos valores dos sinais de entrada como também do estado atual do sistema. Os requisitos cada vez mais exigentes quanto à funcionalidade e ao desempenho dos sistemas digitais exigem projetos cada vez mais eficientes. O projeto destes circuitos, quando executado de forma manual, se tornou demorado e, com isso, a importância das ferramentas para a síntese automática de circuitos cresceu rapidamente. Estas ferramentas conhecidas como ECAD (Electronic Computer-Aided Design) são programas de computador normalmente baseados em heurísticas. Recentemente, os algoritmos evolucionários também começaram a ser utilizados como base para as ferramentas ECAD. Estas aplicações são referenciadas na literatura como eletrônica evolucionária. Os algoritmos mais comumente utilizados na eletrônica evolucionária são os algoritmos genéticos e a programação genética. Este trabalho apresenta um estudo da aplicação dos algoritmos evolucionários inspirados na computação quântica como uma ferramenta para a síntese automática de circuitos sequenciais. Esta classe de algoritmos utiliza os princípios da computação quântica para melhorar o desempenho dos algoritmos evolucionários. Tradicionalmente, o projeto dos circuitos sequenciais é dividido em cinco etapas principais: (i) Especificação da máquina de estados; (ii) Redução de estados; (iii) Atribuição de estados; (iv) Síntese da lógica de controle e (v) Implementação da máquina de estados. O Algoritmo Evolucionário Inspirado na Computação Quântica (AEICQ) proposto neste trabalho é utilizado na etapa de atribuição de estados. A escolha de uma atribuição de estados ótima é tratada na literatura como um problema ainda sem solução. A atribuição de estados escolhida para uma determinada máquina de estados tem um impacto direto na complexidade da sua lógica de controle. Os resultados mostram que as atribuições de estados obtidas pelo AEICQ de fato conduzem à implementação de circuitos de menor complexidade quando comparados com os circuitos gerados a partir de atribuições obtidas por outros métodos. O AEICQ e utilizado também na etapa de síntese da lógica de controle das máquinas de estados. Os circuitos evoluídos pelo AEICQ são otimizados segundo a área ocupada e o atraso de propagação. Estes circuitos são compatíveis com os circuitos obtidos por outros métodos e em alguns casos até mesmo superior em termos de área e de desempenho, sugerindo que existe um potencial de aplicação desta classe de algoritmos no projeto de circuitos eletrônicos.

Geração e Simplificação da Base de Conhecimento de um Sistema Híbrido Fuzzy-Genético.

Geração e Simplificação da Base de Conhecimento de um Sistema Híbrido Fuzzy- Genético propõe uma metodologia para o desenvolvimento da base de conhecimento de sistemas fuzzy, fundamentada em técnicas de computação evolucionária. Os sistemas fuzzy evoluídos são avaliados segundo dois critérios distintos: desempenho e interpretabilidade. Uma metodologia para a análise de problemas multiobjetivo utilizando a Lógica Fuzzy foi também desenvolvida para esse fim e incorporada ao processo de avaliação dos AGs. Os sistemas fuzzy evoluídos foram avaliados através de simulações computacionais e os resultados obtidos foram comparados com os obtidos por outros métodos em diferentes tipos de aplicações. O uso da metodologia proposta demonstrou que os sistemas fuzzy evoluídos possuem um bom desempenho aliado a uma boa interpretabilidade da sua base de conhecimento, tornando viável a sua utilização no projeto de sistemas reais.

Implementação de algoritmos genéticos paralelos em uma arquitetura MPSoC.

Essa dissertação apresenta a implementação de um algoritmo genético paralelo utilizando o modelo de granularidade grossa, também conhecido como modelo das ilhas, para sistemas embutidos multiprocessados. Os sistemas embutidos multiprocessados estão tornando-se cada vez mais complexos, pressionados pela demanda por maior poder computacional requerido pelas aplicações, principalmente de multimídia, Internet e comunicações sem fio, que são executadas nesses sistemas. Algumas das referidas aplicações estão começando a utilizar algoritmos genéticos, que podem ser beneficiados pelas vantagens proporcionadas pelo processamento paralelo disponível em sistemas embutidos multiprocessados. No algoritmo genético paralelo do modelo das ilhas, cada processador do sistema embutido é responsável pela evolução de uma população de forma independente dos demais. A fim de acelerar o processo evolutivo, o operador de migração é executado em intervalos definidos para realizar a migração dos melhores indivíduos entre as ilhas. Diferentes topologias lógicas, tais como anel, vizinhança e broadcast, são analisadas na fase de migração de indivíduos. Resultados experimentais são gerados para a otimização de três funções encontradas na literatura.