2 resultados para pacs: mathematical computing

em Biblioteca Digital de Teses e Dissertações Eletrônicas da UERJ


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Métodos de otimização que utilizam condições de otimalidade de primeira e/ou segunda ordem são conhecidos por serem eficientes. Comumente, esses métodos iterativos são desenvolvidos e analisados à luz da análise matemática do espaço euclidiano n-dimensional, cuja natureza é de caráter local. Consequentemente, esses métodos levam a algoritmos iterativos que executam apenas as buscas locais. Assim, a aplicação de tais algoritmos para o cálculo de minimizadores globais de uma função não linear,especialmente não-convexas e multimodais, depende fortemente da localização dos pontos de partida. O método de Otimização Global Topográfico é um algoritmo de agrupamento, que utiliza uma abordagem baseada em conceitos elementares da teoria dos grafos, a fim de gerar bons pontos de partida para os métodos de busca local, a partir de pontos distribuídos de modo uniforme no interior da região viável. Este trabalho tem dois objetivos. O primeiro é realizar uma nova abordagem sobre método de Otimização Global Topográfica, onde, pela primeira vez, seus fundamentos são formalmente descritos e suas propriedades básicas são matematicamente comprovadas. Neste contexto, propõe-se uma fórmula semi-empírica para calcular o parâmetro chave deste algoritmo de agrupamento, e, usando um método robusto e eficiente de direções viáveis por pontos-interiores, estendemos o uso do método de Otimização Global Topográfica a problemas com restrições de desigualdade. O segundo objetivo é a aplicação deste método para a análise de estabilidade de fase em misturas termodinâmicas,o qual consiste em determinar se uma dada mistura se apresenta em uma ou mais fases. A solução deste problema de otimização global é necessária para o cálculo do equilíbrio de fases, que 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. Além disso, afim de ter uma avaliação inicial do potencial dessa técnica, primeiro vamos resolver 70 problemas testes, e então comparar o desempenho do método proposto aqui com o solver MIDACO, um poderoso software recentemente introduzido no campo da otimização global.

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Um dos problemas mais relevantes em organizações de grande porte é a escolha de locais para instalação de plantas industriais, centros de distribuição ou mesmo pontos comerciais. Esse problema logístico é uma decisão estratégica que pode causar um impacto significativo no custo total do produto comercializado. Existem na literatura diversos trabalhos que abordam esse problema. Assim, o objetivo desse trabalho é analisar o problema da localização de instalações proposto por diferentes autores e definir um modelo que seja o mais adequado possível ao mercado de distribuição de combustíveis no Brasil. Para isso, foi realizada uma análise do fluxo de refino e distribuição praticado neste segmento e da formação do respectivo custo de transporte. Foram consideradas restrições como capacidade de estoque, gama de produtos ofertados e níveis da hierarquia de distribuição. A partir dessa análise, foi definido um modelo matemático aplicado à redução dos custos de frete considerando-se a carga tributária. O modelo matemático foi implementado, em linguagem C, e permite simular o problema. Foram aplicadas técnicas de computação paralela visando reduzir o tempo de execução do algoritmo. Os resultados obtidos com o modelo Single Uncapacited Facility Location Problem (SUFLP) simulado nas duas versões do programa, sequencial e paralela, demonstram ganhos de até 5% em economia de custos e redução do tempo de execução em mais de 50%.