Otimização do Uso das Águas da Barragem Santa Cruz-RN

The semiarid potiguar presents a quite discrepant. It is a region with one of the highest rates of artificial lake the world, but the policy of building dams to mitigate the problem of water scarcity does not solve, given that they have not demonstrated the ability to ensure supply human priority during periods of great drought and fail to solve the widespread demand existent in the semiarid. This work aims to present the optimal allocation of water, according to multiple uses and limited availability of water resources in the reservoir, from the simulation of the operation of the same, with the application of techniques to support decision making and performance evaluation alternatives for water use. The reservoir of Santa Cruz, the second largest reservoir of RN with storage capacity of approximately 600 million cubic meters, located about 20 km from the town of Apodi in RN, was conceived as a way to promote economic development in the region as well as the water supply of nearby towns. The techniques used are the simulation model of network flow ACQUANET and also the set of performance indicators. The results showed that the container has the capacity to serve up to 3,83m3/s flow required by existing uses, without any compromising the same. However, it was also observed that all anticipated future demands are implemented it will generate failures in meeting some uses

Otimização em comitês de classificadores: uma abordagem baseada em filtro para seleção de subconjuntos de atributos

Traditional applications of feature selection in areas such as data mining, machine learning and pattern recognition aim to improve the accuracy and to reduce the computational cost of the model. It is done through the removal of redundant, irrelevant or noisy data, finding a representative subset of data that reduces its dimensionality without loss of performance. With the development of research in ensemble of classifiers and the verification that this type of model has better performance than the individual models, if the base classifiers are diverse, comes a new field of application to the research of feature selection. In this new field, it is desired to find diverse subsets of features for the construction of base classifiers for the ensemble systems. This work proposes an approach that maximizes the diversity of the ensembles by selecting subsets of features using a model independent of the learning algorithm and with low computational cost. This is done using bio-inspired metaheuristics with evaluation filter-based criteria

Computabilidade no espaço dos intervalos reais: um modelo BSS intervalar

A matemática intervalar é uma teoria matemática originada na década de 60 com o objetivo de responder questões de exatidão e eficiência que surgem na prática da computação científica e na resolução de problemas numéricos. As abordagens clássicas para teoria da computabilidade tratam com problemas discretos (por exemplo, sobre os números naturais, números inteiros, strings sobre um alfabeto finito, grafos, etc.). No entanto, campos da matemática pura e aplicada tratam com problemas envolvendo números reais e números complexos. Isto acontece, por exemplo, em análise numérica, sistemas dinâmicos, geometria computacional e teoria da otimização. Assim, uma abordagem computacional para problemas contínuos é desejável, ou ainda necessária, para tratar formalmente com computações analógicas e computações científicas em geral. Na literatura existem diferentes abordagens para a computabilidade nos números reais, mas, uma importante diferença entre estas abordagens está na maneira como é representado o número real. Existem basicamente duas linhas de estudo da computabilidade no contínuo. Na primeira delas uma aproximação da saída com precisão arbitrária é computada a partir de uma aproximação razoável da entrada [Bra95]. A outra linha de pesquisa para computabilidade real foi desenvolvida por Blum, Shub e Smale [BSS89]. Nesta aproximação, as chamadas máquinas BSS, um número real é visto como uma entidade acabada e as funções computáveis são geradas a partir de uma classe de funções básicas (numa maneira similar às funções parciais recursivas). Nesta dissertação estudaremos o modelo BSS, usado para se caracterizar uma teoria da computabilidade sobre os números reais e estenderemos este para se modelar a computabilidade no espaço dos intervalos reais. Assim, aqui veremos uma aproximação para computabilidade intervalar epistemologicamente diferente da estudada por Bedregal e Acióly [Bed96, BA97a, BA97b], na qual um intervalo real é visto como o limite de intervalos racionais, e a computabilidade de uma função intervalar real depende da computabilidade de uma função sobre os intervalos racionais

Um estudo algorítmico para otimização do plano de tratamento da radioterapia conformal

This work performs an algorithmic study of optimization of a conformal radiotherapy plan treatment. Initially we show: an overview about cancer, radiotherapy and the physics of interaction of ionizing radiation with matery. A proposal for optimization of a plan of treatment in radiotherapy is developed in a systematic way. We show the paradigm of multicriteria problem, the concept of Pareto optimum and Pareto dominance. A generic optimization model for radioterapic treatment is proposed. We construct the input of the model, estimate the dose given by the radiation using the dose matrix, and show the objective function for the model. The complexity of optimization models in radiotherapy treatment is typically NP which justifyis the use of heuristic methods. We propose three distinct methods: MOGA, MOSA e MOTS. The project of these three metaheuristic procedures is shown. For each procedures follows: a brief motivation, the algorithm itself and the method for tuning its parameters. The three method are applied to a concrete case and we confront their performances. Finally it is analyzed for each method: the quality of the Pareto sets, some solutions and the respective Pareto curves

Identificação e comparação entre controle preditivo com modelo não linear e PI sintonizados com PSO em sistema de separação gravitacional de águia-óleo

The separation methods are reduced applications as a result of the operational costs, the low output and the long time to separate the uids. But, these treatment methods are important because of the need for extraction of unwanted contaminants in the oil production. The water and the concentration of oil in water should be minimal (around 40 to 20 ppm) in order to take it to the sea. Because of the need of primary treatment, the objective of this project is to study and implement algorithms for identification of polynomial NARX (Nonlinear Auto-Regressive with Exogenous Input) models in closed loop, implement a structural identification, and compare strategies using PI control and updated on-line NARX predictive models on a combination of three-phase separator in series with three hydro cyclones batteries. The main goal of this project is to: obtain an optimized process of phase separation that will regulate the system, even in the presence of oil gushes; Show that it is possible to get optimized tunings for controllers analyzing the mesh as a whole, and evaluate and compare the strategies of PI and predictive control applied to the process. To accomplish these goals a simulator was used to represent the three phase separator and hydro cyclones. Algorithms were developed for system identification (NARX) using RLS(Recursive Least Square), along with methods for structure models detection. Predictive Control Algorithms were also implemented with NARX model updated on-line, and optimization algorithms using PSO (Particle Swarm Optimization). This project ends with a comparison of results obtained from the use of PI and predictive controllers (both with optimal state through the algorithm of cloud particles) in the simulated system. Thus, concluding that the performed optimizations make the system less sensitive to external perturbations and when optimized, the two controllers show similar results with the assessment of predictive control somewhat less sensitive to disturbances

Uma abordagem usando redes neurais artificiais para resolução de problemas de otimização restrita

Sistemas baseados em redes neurais artificiais fornecem altas taxas de computação devido ao uso de um número massivo de elementos processadores simples. Redes neurais com conexões realimentadas fornecem um modelo computacional capaz de resolver uma rica classe de problemas de otimização. Este artigo apresenta uma nova abordagem para resolver problemas de otimização restrita utilizando redes neurais artificiais. Mais especificamente, uma rede de Hopfield modificada é desenvolvida cujos parâmetros internos são calculados usando a técnica de subespaço válido de soluções. A partir da obtenção destes parâmetros a rede tende a convergir aos pontos de equilíbrio que representam as possíveis soluções para o problema. Exemplos de simulação são apresentados para justificar a validade da abordagem proposta.

Modelo estocástico de programação matemática de alocação de medidores de tensão em alimentadores radiais de distribuição de energia elétrica para localização de faltas e monitoramento do perfil de tensão

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Um modelo de pré-despacho hidrotérmico para mercados de energia

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Um modelo de unit commitment hidrotérmico para o ambiente de mercados de energia

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Modelo de leilão multiperíodo para sistemas hidrotérmicos com representação da transmissão

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEB

Algoritmo genético na otimização do custo de colheita e transporte da cana-de-açúcar

Pós-graduação em Biometria - IBB

Um modelo de pré-despacho para o ambiente dos novos mercados de energia

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Otimização da asfericidade de superfícies refratoras conicodais

Pós-graduação em Física - FEG

Aplicação da metodologia de superfície de resposta na otimização da remediação de um solo arenoso contaminado com cobre

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Fatores operacionais e cinética do processo fermentativo para otimização da produção de etanol em escala industrial

Pós-graduação em Microbiologia Agropecuária - FCAV