Gestão estratégica e otimização de custos de produção: a experiência da COHAB/PA na provisão de infra-estrutura urbana em assentamentos habitacionais da Região Metropolitana de Belém

Este trabalho apresenta o estudo do processo de estruturação organizacional e produtiva de uma empresa pública do setor da habitação, a Companhia de Habitação do Estado do Pará COHAB/PA, visando avaliar a eficiência de seus processos e a eficácia de seus custos de produção, na implantação de serviços de infra-estrutura urbana em assentamentos habitacionais na Região Metropolitana de Belém. A partir de uma abordagem contextual da política pública, produção habitacional e das emergências de novas metodologias organizacionais se estabelece o arcabouço teórico para o estudo da gestão estratégica e para análise dos seus custos de produção. A metodologia utilizada permitiu estabelecer a correlação entre o desempenho organizacional e o produtivo com a construção de indicadores obtidos por meio da análise empírica, qualitativa e avaliativa do objeto. Os resultados obtidos acerca do desempenho organizacional são relevantes, principalmente, por trabalhar no ambiente intra-organizacional, transformações de natureza cultural, além de transparecer a importância do redimensionamento dos processos. Os resultados obtidos acerca do desempenho produtivo mostram os avanços ocorridos no setor produtivo da empresa, entretanto, revela que existe uma defasagem entre o desempenho organizacional e o produtivo, e que se traduz, substancialmente, nos elementos de custos e de projetos dos assentamentos habitacionais providos com os serviços de infra-estrutura urbana.

Estratégia de otimização para a melhoria da interpretabilidade de redes bayesianas: aplicações em sistemas elétricos de potência

A investigação de métodos, técnicas e ferramentas que possam apoiar os processos decisórios em sistemas elétricos de potência, em seus vários setores, é um tema que tem despertado grande interesse. Esse suporte à decisão pode ser efetivado mediante o emprego de vários tipos de técnicas, com destaque para aquelas baseadas em inteligência computacional, face à grande aderência das mesmas a domínios com incerteza. Nesta tese, são utilizadas as redes Bayesianas para a extração de modelos de conhecimento a partir dos dados oriundos de sistemas elétricos de potência. Além disso, em virtude das demandas destes sistemas e de algumas limitações impostas às inferências em redes bayesianas, é desenvolvido um método original, utilizando algoritmos genéticos, capaz de estender o poder de compreensibilidade dos padrões descobertos por essas redes, por meio de um conjunto de procedimentos de inferência em redes bayesianas para a descoberta de cenários que propiciem a obtenção de um valor meta, considerando a incorporação do conhecimento a priori do especialista, a identificação das variáveis mais influentes para obtenção desses cenários e a busca de cenários ótimos que estabeleçam valores, definidos e ponderados pelo usuário/especialista, para mais de uma variável meta.

Otimização de controladores utilizando algoritmos genéticos para melhoria da capacidade de sobrevivência a afundamentos de tensão de aerogeradores de indução duplamente excitados

Na presente tese propõe-se uma metodologia de ajuste ótimo dos controladores do conversor interligado ao rotor de aerogeradores de indução duplamente excitados (DFIG), utilizando algoritmos genéticos (AG), com o objetivo de melhorar a segurança e a robustez do sistema elétrico de potência, permitindo que os aerogeradores DFIG participem da gestão técnica do sistema. Para garantir este objetivo, é utilizada uma estratégia de proteção do tipo “crow-bar” durante a falta, mantendo o conversor interligado ao rotor conectado à máquina. Imediatamente após a eliminação da falta, o “crow-bar” é desativado, e simultaneamente os controladores ótimos do conversor interligado ao rotor são acionados, previamente ajustados pelo AG, a fim de melhorar a capacidade de sobrevivência a afundamentos de tensão “ridethrough capability” e a margem de estabilidade global do sistema elétrico. Para validação da metodologia ótima desenvolvida foram realizadas simulações computacionais utilizando uma rede elétrica real, em três condições operacionais distintas.

Avaliação estocástica de afundamentos de tensão através de análise de curtos-circuitos deslizantes e banco de dados relacional

Atualmente, é grande a preocupação com relação aos distúrbios que afetam a qualidade da energia elétrica, em especial os afundamentos de tensão, devido aos prejuízos associados aos usuários. Isto decorre da crescente presença de cargas sensíveis a estes distúrbios, principalmente nos processos industriais. Para se avaliar corretamente o problema, é fundamental dispor de estimativas confiáveis do número e das características dos afundamentos de tensão que podem afetar determinada carga ou processo. Dentro deste contexto, este trabalho propõe a implementação de uma metodologia de estimação dos afundamentos de tensão. Esta metodologia calcula a amplitude, duração e freqüência de ocorrência do fenômeno, tendo como base um estudo estatístico estocástico. Neste estudo a posição da falta ao longo das linhas é sorteada, a fim de melhor emular a aleatoriedade da ocorrência das faltas no sistema. Para avaliar a aplicabilidade da metodologia implementada, realizaram-se estudos de casos utilizando um sistema elétrico real pertencente a uma concessionária da região norte (CELPA). A análise permite afirmar que a metodologia implementada pode ser eficazmente utilizada para auxiliar engenheiros no planejamento de sistemas elétricos e no diagnóstico de problemas ocasionados por afundamentos de tensão.

Otimização de sistemas DSL utilizando técnicas de gerenciamento de espectro

Esta dissertação apresenta contribuições à algumas modalidades de gerenciamento de espectro em redes DSL que tem recebido pouca atenção na literatura : minimização de potência e maximização de margem de ruído. Com relação a minimização de potência, cerca de 60% da potência total consumida pelos modems DSL é utilizada na transmissão. A contribuição dessa dissertação nesse âmbito foi provar matematicamente que os algoritmos de maximização de taxa também podem ser usados para minimizar potência. Dessa forma, praticamente se elimina o atraso histórico entre o estado da arte em maximização de taxa e minimização de potência, colocando-os no mesmo nível de desenvolvimento. A segunda contribuição dessa dissertação é sobre a modalidade de maximização de margem de ruído, de modo a otimizar a estabilidade de redes DSL. Nessa linha de pesquisa, essa dissertação apresenta um novo alogoritmo para a maximização de margem multiusuário, que apresenta desempenho superior a um algoritmo publicado anteriormente na literatura especializada.

Método de otimização não-linear para impor PSDs arbitrárias em modems DSL: análise estatística e prática

Este trabalho tem como objetivo apresentar um método para solucionar o problema de mapeamento entre as soluções teóricas de gerenciamento dinâmico de espectro (DSM) e os parâmetros de controle das densidades espectrais de potência (PSDs) de transmissão dos modems comerciais. O método utiliza algoritmos genéticos (AG) codificado em inteiros para solucionar o problema. O AG é responsável por achar os melhores parâmetros para representar uma PSD arbitrária, considerando as restrições impostas pelos equipamentos e padrões atuais DSL. O trabalho apresenta ainda um estudo comparativo do método proposto com um concorrente, além de estudo estatístico do método proposto, considerando média, desvio padrão e intervalo de confiança. Adicionalmente, são apresentados dois setups para uso em laboratório, sendo um para medição de PSDs e o outro para funções de transferência, os quais podem ser reaproveitados em outros trabalhos.

Uma abordagem para otimização do período de sensoriamento em rádio cognitivo com algoritmo genético multiobjetivo

A eficiência espectral em redes baseadas na tecnologia de Rádio Cognitivo (RC) pode ser comprometida caso o rádio seja utilizado por muito tempo para a detecção em vez da transmissão de dados. Por isso, tornam-se necessários esquemas de sensoriamento que tenham o objetivo de obter o máximo possível de utilização do espectro, evitando sensoriamento desnecessário, bem como, obtendo o mínimo de interferência na transmissão do usuário primário decorrente de detecção incorreta de sua transmissão. Neste trabalho, propomos a utilização de Algoritmos Genéticos para realizar a adaptação do período de sensoriamento. O objetivo é obter um período de sensoriamento ótimo para os canais com vistas a maximizar a descoberta de oportunidades no espectro e minimizar o overhead decorrente do sensoriamento. A maioria dos trabalhos relacionados a este assunto considera que o overhead de sensoriamento é fixo, não levando em conta que alguns canais podem ter menor tolerância à interferência que outros. A proposta apresentada neste trabalho pode adaptar-se aos requisitos de tolerância à interferência no canal licenciado por meio da determinação de um período de sensoriamento que otimize as oportunidades para qualquer valor de overhead definido. Nossa proposta consegue obter um ganho de até 90% em relação às técnicas não otimizadas no número de oportunidades encontradas, até 40,9% no ganho de transmissão útil e obteve uma redução no tempo de interferência de 66,83%, bem como resultados similares aos obtidos por uma proposta otimizada presente na literatura, com a vantagem de permitir a adaptação do overhead de sensoriamento.

Desigualdades econômicas inter-regionais, capacidade tributária e esforço fiscal dos Estados da Amazônia (1970-2000): uma abordagem econométrica de fronteira estocástica

O objetivo do presente trabalho é, portanto, apresentar uma análise dos efeitos das desigualdades econômicas inter-regionais sobre as desigualdades inter-regionais da arrecadação tributária estadual na esfera do federalismo fiscal. O problema da desigualdade interregional entre as regiões e os estados brasileiros sempre foi o principal foco de atenção dos economistas regionais. Entretanto, são relativamente escassos os estudos e as pesquisas que visam estudar os efeitos das desigualdades econômicas inter-regionais sobre as desigualdades tributárias inter-regionais da arrecadação efetiva e potencial entre os estados federativos brasileiros. Por resolveu-se analisar os resultados da medição da capacidade da arrecadação tributária dos estados brasileiros, com destaque para os estados da região Norte, para os anos de 1970 até 2006. A metodologia utilizada para estimar a capacidade de arrecadação tributária e determinar o esforço fiscal dos governos estaduais foi o modelo econométrico de fronteira estocástica, adaptado para esse fim.

Técnicas de otimização não-linear aplicada a algoritmos DSM

Esta dissertação apresenta os algoritmos considerados estado-da-arte para gerenciamento dinâmico de espectro (DSM). As técnicas de otimização utilizadas nos algoritmos DSM são abordadas e brevemente discutidas para melhor entendimento, descrição e comparação dos algoritmos. A análise comparativa entre os algoritmos foi realizada considerando o ganho em taxa (kbps) obtido em simulações. Para tanto, foi realizado em laboratório um conjunto de medições de função de transferência direta e de acoplamento, posteriormente utilizadas nas simulações dos algoritmos IWF, ISB e SCALE. Os resultados obtidos nas simulações através do uso das funções de transferência medidas mostraram melhor desempenho quando comparados aos demais resultados ao considerar funções de transferência obtidas a partir do padrão 1% pior caso, resultado este reflexo da aproximação 1% em que os pares apresentam maiores níveis de crosstalk em todas as frequências da função de transferência. Dentre os algoritmos comparados, o ISB e SCALE obtiveram desempenho semelhante em canais padronizados, ficando o IWF com o desempenho próximo ao SSM. No entanto, nas simulações em cenários com canais medidos, os três algoritmos tiveram ganhos muito próximo devido ao baixo nível de crosstalk.

Algoritmos culturais com abordagem memética e multipopulacional aplicados a problemas de otimização

Em muitos problemas de otimização há dificuldades em alcançar um resultado ótimo ou mesmo um resultado próximo ao valor ótimo em um tempo viável, principalmente quando se trabalha em grande escala. Por isso muitos desses problemas são abordados por heurísticas ou metaheurísticas que executam buscas por melhores soluções dentro do espaço de busca definido. Dentro da computação natural estão os Algoritmos Culturais e os Algoritmos Genéticos, que são considerados metaheurísticas evolutivas que se complementam devido ao mecanismo dual de herança cultura/genética. A proposta do presente trabalho é estudar e utilizar tais mecanismos acrescentando tanto heurísticas de busca local como multipopulações aplicados em problemas de otimização combinatória (caixeiro viajante e mochila), funções multimodais e em problemas restritos. Serão executados alguns experimentos para efetuar uma avaliação em relação ao desempenho desses mecanismos híbridos e multipopulacionais com outros mecanismos dispostos na literatura de acordo com cada problema de otimização aqui abordado.

Otimização de antenas lineares e planares para aplicações em sistemas de banda larga

O objetivo deste trabalho é a otimização da largura de banda de antenas linear e planar para aplicações em sistemas de banda larga. Nesse sentido, foi feito um estudo das técnicas de análise, aumento da largura de banda e otimização adequadas para o problema em questão. Como técnica de análise, foi utilizado o método dos momentos, o qual está apresentado no capítulo II. Para aumentar a largura de banda, foram utilizadas as técnicas de colocação de elementos parasitas e construção de fendas no radiador, descritos sucintamente no capítulo III. Como algoritmo de otimização, foi utilizado o algoritmo genético, descrito sucintamente no capítulo II. Neste trabalho, são apresentadas duas propostas de antenas, uma antena dipolo linear combinada com quatros espiras parasitas, capítulo IV, e uma antena planar do tipo espira, capítulo V. No primeiro caso, foram utilizados elementos parasitas e o algoritmo genético para aumentar a largura de banda e, no segundo, foram empregadas fendas no radiador e a otimização paramétrica para este objetivo.

Programa computacional com interface gráfica para identificação estocástica de parâmetros modais de estruturas civis: aplicação em pontes e torres de linha de transmissão

O interesse no comportamento dinâmico de estruturas metálicas vem crescendo nas últimas décadas no Brasil, em decorrência de acidentes com colapso total de algumas estruturas devido às vibrações ambientes em diversas regiões do país. Na região amazônica, por exemplo, onde esse tipo de estrutura deve vencer obstáculos como florestas e rios de grande largura, casos de colapso total de estruturas metálicas também são relatados. O foco principal dessa dissertação é o estudo do comportamento modal de estruturas metálicas submetidas às vibrações ambientes cuja magnitude das forças de excitação é desconhecida. Dois estudos de caso são apresentados: no primeiro deles, o comportamento modal de uma torre de linha de transmissão de energia elétrica é investigado; e no segundo caso, tanto o comportamento modal como os níveis de desconforto de uma ponte são estudados. Os estudos realizados neste último caso visam avaliar os níveis de desconforto da ponte quando submetida às excitações ambientes como rajadas de vento e o tráfego de veículo de acordo a norma brasileira NBR 8800 (1986). Em ambos os estudos de caso foram realizadas análises experimentais e computacionais. Na etapa experimental, ambas as estruturas foram monitoradas com emprego de um conjunto de acelerômetros de baixa freqüência e também de um sistema de aquisição apropriados para ensaios de vibração de estruturas civis. Como é muito difícil medir a magnitude das forças de excitação ambientes, foram utilizados os métodos de identificação estocásticos SSI-DATA e SSI-COV para extração de parâmetros modais de estruturas civis a partir somente dos dados de resposta coletados nos ensaios de vibração. Entre as atividades desenvolvidas nessa etapa, destaca-se a criação de um programa computacional com recursos do Graphical User Interface (GUI) da plataforma Matlab®, destinado à identificação modal de estruturas civis com o emprego dos referidos métodos estocásticos. Esse programa é constituído de três módulos: o primeiro é destinado ao processamento e tratamento dos sinais coletados nos ensaios de vibração; o segundo é utilizado para adicionar as informações do posicionamento dos acelerômetros utilizados nos arquivos dos sinais de resposta; e o terceiro e último módulo é destinado à identificação a partir dos arquivos de dados de resposta processados nos dois primeiros módulos. Na etapa das análises teóricas, foram criados modelos numéricos utilizando o método dos elementos finitos para simular o comportamento dinâmico das estruturas analisadas. Comparando os resultados obtidos em ambas as etapas de análise, verifica-se que resultados experimentais e teóricos apresentaram parâmetros bastante próximos entre si nos primeiros modos de vibração. Os resultados experimentais mostraram que ambos os métodos estocásticos foram muito eficientes na identificação das estruturas ensaiadas.

Otimização de cobertura, consumo de energia, roteamento e agregação de dados em rede de sensores sem fio utilizando algoritmos genéticos e lógica fuzzy

As Redes de Sensores Sem Fio possuem capacidades limitadas de processamento, armazenamento, comunicação (largura de banda) e fonte de energia, além de possuírem características e requisitos básicos de uma RSSF como: necessidade de se auto-organizar, comunicação com difusão de curto alcance e roteamento com múltiplos saltos. Neste trabalho é proposto uma ferramenta que otimize o posicionamento e os pacotes entregues através do uso de Algoritmo Genético (AG). Para solucionar o problema de roteamento que melhore o consumo de energia e maximize a agregação de dados é proposto a utilização de lógica fuzzy no protocolo de roteamento Ad hoc Ondemand Distance Vector (AODV). Esta customização é intitulada AODV – Fuzzy for Wireless Sensor Networks (AODV-FWSN). Os resultados mostram que a solução proposta é eficiente e consegue prolongar a vida útil da RSSF e melhorar a taxa de entrega de dados quando comparado com soluções similares.

Otimização do processo de extração do óleo essencial de priprioca (Cyperus articulatus L.) por arraste com vapor

Analisa-se experimentalmente o processo de extração do óleo essencial de rizomas de priprioca (Cyperus articulatus L.) por arraste com vapor d’água saturado, em um protótipo em escala de bancada. Por meio de experimentos estatisticamente planejados, estimam-se as condições ótimas o processo de modo a maximizar as variáveis de resposta rendimento em óleo e teor de mustacona, componente majoritário do óleo essencial de priprioca, em função de variáveis operacionais de entrada do processo. As variáveis independentes e respectivos níveis são: carga de rizomas de priprioca, em gramas (64, 200, 400, 600, 736); granulometria dos rizomas, em milímetros (0,61; 1,015; 1,6; 2,19; 2,58) e tempo de extração, em minutos (40, 60, 90, 120, 140). Utilizando um planejamento composto central, com auxílio do aplicativo Statistica® 7.0, são propostos modelos matemáticos para as respostas em função das variáveis independentes isoladas e de suas combinações. Constata-se que o rendimento em óleo essencial e os teores de mustacona podem ser estimados adequadamente por modelos polinomiais de segunda ordem. São obtidos simultaneamente maiores rendimentos em óleo e teores de mustacona, quando a carga de rizomas varia de 105 a 400 gramas para tempos de extração compreendidos entre 105 e 140 minutos.

Imputação de dados baseado em otimização por enxame de partículas considerando os principais mecanismos de ausência de dados

Durante o processo de extração do conhecimento em bases de dados, alguns problemas podem ser encontrados como por exemplo, a ausência de determinada instância de um atributo. A ocorrência de tal problemática pode causar efeitos danosos nos resultados finais do processo, pois afeta diretamente a qualidade dos dados a ser submetido a um algoritmo de aprendizado de máquina. Na literatura, diversas propostas são apresentadas a fim de contornar tal dano, dentre eles está a de imputação de dados, a qual estima um valor plausível para substituir o ausente. Seguindo essa área de solução para o problema de valores ausentes, diversos trabalhos foram analisados e algumas observações foram realizadas como, a pouca utilização de bases sintéticas que simulem os principais mecanismos de ausência de dados e uma recente tendência a utilização de algoritmos bio-inspirados como tratamento do problema. Com base nesse cenário, esta dissertação apresenta um método de imputação de dados baseado em otimização por enxame de partículas, pouco explorado na área, e o aplica para o tratamento de bases sinteticamente geradas, as quais consideram os principais mecanismos de ausência de dados, MAR, MCAR e NMAR. Os resultados obtidos ao comprar diferentes configurações do método à outros dois conhecidos na área (KNNImpute e SVMImpute) são promissores para sua utilização na área de tratamento de valores ausentes uma vez que alcançou os melhores valores na maioria dos experimentos realizados.