Algoritmos multi-objetivos para la optimización de una secuencia de matrices generadoras en computación cuántica topológica

Quantum Computing is a relatively modern field which simulates quantum computation conditions. Moreover, it can be used to estimate which quasiparticles would endure better in a quantum environment. Topological Quantum Computing (TQC) is an approximation for reducing the quantum decoherence problem1, which is responsible for error appearance in the representation of information. This project tackles specific instances of TQC problems using MOEAs (Multi-objective Optimization Evolutionary Algorithms). A MOEA is a type of algorithm which will optimize two or more objectives of a problem simultaneously, using a population based approach. We have implemented MOEAs that use probabilistic procedures found in EDAs (Estimation of Distribution Algorithms), since in general, EDAs have found better solutions than ordinary EAs (Evolutionary Algorithms), even though they are more costly. Both, EDAs and MOEAs are population-based algorithms. The objective of this project was to use a multi-objective approach in order to find good solutions for several instances of a TQC problem. In particular, the objectives considered in the project were the error approximation and the length of a solution. The tool we used to solve the instances of the problem was the multi-objective framework PISA. Because PISA has not too much documentation available, we had to go through a process of reverse-engineering of the framework to understand its modules and the way they communicate with each other. Once its functioning was understood, we began working on a module dedicated to the braid problem. Finally, we submitted this module to an exhaustive experimentation phase and collected results.

Otimização multi-objetivo de projetos de redes de transporte dutoviário de gás natural

Dutos de transmissão são tubulações especialmente desenvolvidas para transportar produtos diversos a longas distâncias e representam a forma mais segura e econômica de transporte para grandes quantidades de fluidos. Os dutos de gás natural, denominados gasodutos, são usados para transportar o gás desde os campos de produção até os centros consumidores, onde o gás é inserido em redes de distribuição para entrega aos consumidores finais. Os gasodutos de transporte apresentam diversas características de monopólio natural, que são o principal argumento econômico para sua regulação. A regulação visa garantir que esta atividade seja explorada de maneira eficiente, refletindo em tarifas de transporte justas para os consumidores e que proporcionem o retorno adequado aos investidores, levando-se em consideração a quantidade de gás transportado. Neste contexto, o presente trabalho tem como objetivo propor metodologias de otimização multi-objetivo de projetos de redes de gasodutos de transporte, envolvendo métodos a posteriori. O problema de otimização formulado contempla restrições associadas ao escoamento do gás e o comportamento das estações de compressão. A solução do problema fornece um conjunto de projetos ótimos de redes de transporte em função da maximização da quantidade de gás natural transportado e da minimização da tarifa associada a esse serviço. A ferramenta foi aplicada a diversos estudos de caso com configurações típicas da indústria de transporte de gás natural. Os resultados mostraram que as metodologias propostas são capazes de fornecer subsídios que permitem ao tomador de decisão do ponto de vista regulatório realizar uma análise de trade-off entre a quantidade de gás transportado e a tarifa, buscando assim atender ao interesse da sociedade em relação à exploração do serviço de transporte