2 resultados para Otimização Multiobjetivo (MOO)

em Biblioteca Digital da Produção Intelectual da Universidade de São Paulo


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Predição de estruturas de proteínas (PSP) é um problema computacionalmente complexo. Modelos simplificados da molécula proteica (como o Modelo HP) e o uso de Algoritmos Evolutivos (AEs) estão entre as principais técnicas investigadas para PSP. Entretanto, a avaliação de uma estrutura representada pelo Modelo HP considera apenas o número de contatos hidrofóbicos, não possibilitando distinguir entre estruturas com o mesmo número de contatos hidrofóbicos. Neste trabalho, é apresentada uma nova formulação multiobjetivo para PSP em Modelo HP. Duas métricas são avaliadas: o número de contatos hidrofóbicos e a distância entre os aminoácidos hidrofóbicos, as quais são tratados pelo AE Multiobjetivo em Tabelas (AEMT). O algoritmo mostrou-se rápido e robusto.

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Este artigo apresenta um modelo matemático de otimização logística para o transporte multimodal de safras agrícolas pelo corredor Centro-Oeste. Tal ferramenta foi desenvolvida no contexto de três amplos projetos de pesquisa financiados pela FINEP e executados por um grupo de universidades. O modelo, conhecido genericamente como Modelo de fluxo de Custo Mínimo Multiproduto, considera a otimização de fluxos em rede, para os produtos açúcar, álcool, milho, soja, óleo de soja, farelo de soja e trigo. O modelo proposto para estimativa dos fluxos inter-regionais mostrou-se uma ferramenta factível para fins de avaliação do potencial de utilização da multimodalidade. A análise destes resultados gera importantes subsídios para a seleção dos locais com potencial para instalação de mecanismos e equipamentos de transferência de cargas, além de auxiliar no dimensionamento dessas infraestruturas. Também é um resultado importante do ferramental desenvolvido a identificação das zonas de cargas que apresentam potencial captável pelas ferrovias, hidrovias e dutovias, ou seja, possibilita a identificação das regiões que revelam potencial para uso da multimodalidade.