20 resultados para Genetic algorithm


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O presente trabalho demonstra a aplicação de um Algoritmo Genético com o intuito de projetar um controlador Fuzzy MISO, através da sintonia de seus parâmetros, em um processo experimental de nivelamento de líquido em um tanque, cuja dinâmica apresenta características não-lineares. Para o projeto e sintonia do controlador, foi utilizado o suporte do software Matlab, e seus pacotes Simulink e Global Optimization Toolbox. O Controlador Fuzzy ora projetado teve seu desempenho avaliado através de ensaios em tempo real em um Sistema de Nível de Liquido.

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O sistema WDM (Wavelength Division Multiplexing) é considerado como uma tecnologia madura para ser usada no backbone de redes ópticas. Entretanto, encontrar uma solução ótima para o algoritmo de atribuição de comprimento de onda no projeto e operação destas redes, ainda é uma questão em aberto. A pesquisa realizada nesta tese aborda os principais aspectos relacionados ao processo de atribuição de comprimento de onda em sistemas WDM, e como resultado foi proposta uma metodologia que minimiza a degradação do sinal óptico gerada pela modulação de fase cruzada (XPM – Cross-Phase Modulation). Esta proposta é composta por uma metodologia híbrida baseada em Coloração de Grafo e Algoritmo Genético (AG), sendo que o primeiro tem a função de reduzir o número de comprimentos de onda necessários para atender a matriz de tráfego (que é fornecida a priori) e o último tem a função de encontrar a ordem de ativação de canais na grade de comprimentos de onda, com o objetivo de reduzir o efeito XPM. A proposta foi comparada com o algoritmo First-Fit em diferentes cenários e topologias de redes, e demonstrou uma considerável redução na probabilidade de bloqueio.

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Apesar do aumento significativo do uso de redes locais sem fio (WLAN) nos últimos anos, aspectos de projeto e planejamento de capacidade da rede são ainda sistematicamente negligenciados durante a implementação da rede. Tipicamente um projeto de rede local sem fio é feito e instalado por profissionais de rede. Esses profissionais são extremamente experientes com redes cabeadas, mas são ainda geralmente pouco experientes com redes sem fio. Deste modo, as instalações de redes locais sem fio são desvantajosas pela falta de um modelo de avaliação de desempenho e para determinar a localização do ponto de acesso (PA), além disso, fatores importantes do ambiente não são considerados no projeto. Esses fatores se tornam mais importante quando muitos pontos de acesso (PAs) são instalados para cobrir um único edifício, algumas vezes sem planejamento de freqüência. Falhas como essa podem causar interferência entre células geradas pelo mesmo PA. Por essa razão, a rede não obterá os padrões de qualidade de serviço (QoS) exigidos por cada serviço. O presente trabalho apresenta uma proposta para planejamento de redes sem fio levando em consideração a influência da interferência com o auxílio de inteligência computacional tais como a utilização de redes Bayesianas. Uma extensiva campanha de medição foi feita para avaliar o desempenho de dois pontos de acesso (PAs) sobre um cenário multiusuário, com e sem interferência. Os dados dessa campanha de medição foram usados como entrada das redes Bayesianas e confirmaram a influência da interferência nos parâmetros de QoS. Uma implementação de algoritmo genético foi utilizado permitindo uma abordagem híbrida para planejamento de redes sem fio. Como efeito de comparação para otimizar os parâmetros de QoS, de modo a encontrar a melhor distância do PA ao receptor garantindo as recomendações do International Telecomunication Union (ITU-T), a técnica de otimização por enxame de partículas foi aplicada.

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Esta dissertação apresenta um método baseado em algoritmos genéticos para cálculo de equivalentes dinâmicos de sistemas de potência visando representar partes de um sistema para estudos de análise de estabilidade transitória. O modelo do equivalente dinâmico é obtido por meio da identificação de parâmetros de geradores síncronos, localizados nas barras de fronteira entre o sistema externo e o subsistema em estudo. Um indicie é usado para avaliar a proximidade entre as simulações realizadas usando o modelo completo e o modelo reduzido, após serem submetidos a grandes distúrbios no subsistema em estudo. Diferentes condições operacionais foram levadas em conta. As simulações foram realizadas usando os softwares GAOT “The Genetic Algorithm Optimization Toolbox”, ANAREDE e ANATEM. Esse método foi testado no sistema teste duas áreas do Kundur e no Sistema Interligado Nacional (SIN). Os resultados validaram a eficácia do método desenvolvido para o cálculo de equivalentes dinâmicos robustos.

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In this paper, we propose a hybrid methodology based on Graph-Coloring and Genetic Algorithm (GA) to solve the Wavelength Assignment (WA) problem in optical networks, impaired by physical layer effects. Our proposal was developed for a static scenario where the physical topology and traffic matrix are known a priori. First, we used fixed shortest-path routing to attend demand requests over the physical topology and the graph-coloring algorithm to minimize the number of necessary wavelengths. Then, we applied the genetic algorithm to solve WA. The GA finds the wavelength activation order on the wavelengths grid with the aim of reducing the Cross-Phase Modulation (XPM) effect; the variance due to the XPM was used as a function of fitness to evaluate the feasibility of the selected WA solution. Its performance is compared with the First-Fit algorithm in two different scenarios, and has shown a reduction in blocking probability up to 37.14% when considered both XPM and residual dispersion effects and up to 71.42% when only considered XPM effect. Moreover, it was possible to reduce by 57.14% the number of wavelengths.