Algoritmo genético para empacotamento de contentores

No âmbito da investigação operacional o problema de empacotamento de contentores é conhecido por procurar definir uma configuração de carga, de forma a otimizar a utilização de um espaço disponível para efetuar o empacotamento. Este problema pode ser apresentado em diversas formas, formas estas que variam em função das características de cada empacotamento. Estas características podem ser: o tipo de carga que se pretende carregar (homogénea ou heterogénea), a possibilidade de a carga poder sofrer rotações em todas as suas dimensões ou apenas em algumas, o lucro que está associado a cada caixa carregada ou restrições inerentes ao contentor como por exemplo dimensões. O interesse pelo estudo de problemas de empacotamento de contentores tem vindo a receber cada vez mais ênfase por várias razões, uma delas é o interesse financeiro dado que o transporte é uma prática que representa custos, sendo importante diminuir estes custos aproveitando o volume do contentor da melhor forma. Outra preocupação que motiva o estudo deste problema prende-se com fatores ambientes, onde se procura racionalizar os recursos naturais estando esta também ligada a questões financeiras. Na literatura podem ser encontradas varias propostas para solucionar este problema, cada uma destas dirigidas a uma variante do problema, estas propostas podem ser determinísticas ou não determinísticas onde utilizam heurísticas ou metaheurísticas. O estudo realizado nesta dissertação descreve algumas destas propostas, nomeadamente as metaheurísticas que são utilizadas na resolução deste problema. O trabalho aqui apresentado traz também uma nova metaheurísticas, mais precisamente um algoritmo genético que terá como objetivo, apresentar uma configuração de carga para um problema de empacotamento de um contentor. O algoritmo genético tem como objetivo a resolução do seguinte problema: empacotar várias caixas retangulares com diversos tamanhos num contentor. Este problema é conhecido como Bin-Packing. A novidade que este algoritmo genético vai introduzir nas diversas soluções apresentadas até à data, é uma nova forma de criar padrões iniciais, ou seja, é utilizada a heurística HSSI (Heurística de Suavização de Superfícies Irregulares) que tem como objetivo criar uma população inicial de forma a otimizar o algoritmo genético. A heurística HSSI tenta resolver problemas de empacotamento simulando, o comportamento da maioria das pessoas ao fazer este processo na vida real, contudo, tem um campo de busca reduzido entre as soluções possíveis e será então utilizado um algoritmo genético para ampliar este campo de busca e explorar novas soluções. No final pretende-se obter um software onde será possível configurar um dado problema de empacotamento de um contentor e obter, a solução do mesmo através do algoritmo genético. Assim sendo, o estudo realizado tem como principal objetivo contribuir com pesquisas e conclusões, sobre este problema e trazer uma nova proposta de solução para o problema de empacotamento de contentores.

A filter algorithm: comparison with NLP solvers

The purpose of this work is to present an algorithm to solve nonlinear constrained optimization problems, using the filter method with the inexact restoration (IR) approach. In the IR approach two independent phases are performed in each iteration—the feasibility and the optimality phases. The first one directs the iterative process into the feasible region, i.e. finds one point with less constraints violation. The optimality phase starts from this point and its goal is to optimize the objective function into the satisfied constraints space. To evaluate the solution approximations in each iteration a scheme based on the filter method is used in both phases of the algorithm. This method replaces the merit functions that are based on penalty schemes, avoiding the related difficulties such as the penalty parameter estimation and the non-differentiability of some of them. The filter method is implemented in the context of the line search globalization technique. A set of more than two hundred AMPL test problems is solved. The algorithm developed is compared with LOQO and NPSOL software packages.

Estudo sobre viabilidade de produção descentralizada de energia à custa do efeito chaminé

A procura por alternativas ao atual paradigma energético, que se caracteriza por uma predominância indiscutível das fontes combustíveis fósseis, é o motivo primário desta investigação. A energia emitida pelo Sol que chega à Terra diariamente ultrapassa em várias ordens de grandeza a energia que a nossa sociedade atual necessita. O efeito chaminé é uma das formas de aproveitar essa energia. Este efeito tem origem no diferencial de temperaturas existente entre o interior e o exterior de uma chaminé, que provoca um gradiente nas massas volúmicas do fluido entre o interior e o exterior da chaminé, induzindo assim um fluxo de ar. Esta diferença de temperaturas radica na exposição da face exterior da chaminé à radiação solar. No sistema que nos propomos estudar, o ar entra na chaminé por pequenos orifícios situados na sua base, e, ao tomar contacto com as paredes internas da chaminé, aquece desde a temperatura ambiente, Ta, até à temperatura interna, Ti . Este aumento de temperatura torna o ar dentro da chaminé mais “leve” em comparação com o ar mais frio do exterior levando-o a ascender ao longo do interior da chaminé. Este escoamento contém energia cinética que pode, por exemplo, ser transformada em energia elétrica por intermédio de turbinas. A eficiência de conversão da energia será tanto maior quanto menor for a velocidade do ar a jusante da turbina. Esta tecnologia poderá ser instalada de forma descentralizada, como acontece com as atuais centrais concentradoras solares térmicas e fotovoltaicas localizadas na periferia de grandes cidades ou, alternativamente, poderá ser inserida no próprio tecido urbanístico. A investigação demonstra que as dimensões da chaminé, a irradiação e a temperatura do ar são os fatores com maior impacto na potência hidráulica gerada.