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.

Designing a modified Hopfield network to solve an Economic Dispatch problem with nonlinear cost function

Economic Dispatch (ED) problems have recently been solved by artificial neural networks approaches. In most of these dispatch models, the cost function must be linear or quadratic. Therefore, functions that have several minimum points represent a problem to the simulation since these approaches have not accepted nonlinear cost function. Another drawback pointed out in the literature is that some of these neural approaches fail to converge efficiently towards feasible equilibrium points. This paper discusses the application of a modified Hopfield architecture for solving ED problems defined by nonlinear cost function. The internal parameters of the neural network adopted here are computed using the valid-subspace technique, which guarantees convergence to equilibrium points that represent a solution for the ED problem. Simulation results and a comparative analysis involving a 3-bus test system are presented to illustrate efficiency of the proposed approach.

Nonlinear optimization using a modified Hopfield model

Systems based on artificial neural networks have high computational rates due to the use of a massive number of simple processing elements. Neural networks with feedback connections provide a computing model capable of solving a rich class of optimization problems. In this paper, a modified Hopfield network is developed for solving constrained nonlinear optimization problems. The internal parameters of the network are obtained using the valid-subspace technique. Simulated examples are presented as an illustration of the proposed approach.

Neural approach for solving several types of optimization problems

Neural networks consist of highly interconnected and parallel nonlinear processing elements that are shown to be extremely effective in computation. This paper presents an architecture of recurrent neural net-works that can be used to solve several classes of optimization problems. More specifically, a modified Hopfield network is developed and its inter-nal parameters are computed explicitly using the valid-subspace technique. These parameters guarantee the convergence of the network to the equilibrium points, which represent a solution of the problem considered. The problems that can be treated by the proposed approach include combinatorial optimiza-tion problems, dynamic programming problems, and nonlinear optimization problems.

Anisotropic Lifshitz point at O(epsilon(2)(L))

We present the critical exponents nu (L2), eta (L2) and gamma (L) for an m-axial Lifshitz point at second order in an epsilon (L) expansion. We introduce a constraint involving the loop momenta along the m-dimensional subspace in order to perform two- and three-loop integrals. The results are valid in the range 0 less than or equal to m less than or equal to d. The case m = 0 corresponds to the usual Ising-like critical behaviour.

A barrier method for constrained nonlinear optimization using a modified Hopfield network

The ability of neural networks to realize some complex nonlinear function makes them attractive for system identification. This paper describes a novel barrier method using artificial neural networks to solve robust parameter estimation problems for nonlinear model with unknown-but-bounded errors and uncertainties. This problem can be represented by a typical constrained optimization problem. More specifically, a modified Hopfield network is developed and its internal parameters are computed using the valid-subspace technique. These parameters guarantee the network convergence to the equilibrium points. A solution for the robust estimation problem with unknown-but-bounded error corresponds to an equilibrium point of the network. Simulation results are presented as an illustration of the proposed approach.

Projeto E análise de uma rede neural para resolver problemas de programação dinâmica

Systems based on artificial neural networks have high computational rates due to the use of a massive number of simple processing elements and the high degree of connectivity between these elements. Neural networks with feedback connections provide a computing model capable of solving a large class of optimization problems. This paper presents a novel approach for solving dynamic programming problems using artificial neural networks. More specifically, a modified Hopfield network is developed and its internal parameters are computed using the valid-subspace technique. These parameters guarantee the convergence of the network to the equilibrium points which represent solutions (not necessarily optimal) for the dynamic programming problem. Simulated examples are presented and compared with other neural networks. The results demonstrate that proposed method gives a significant improvement.

Composition for a class of generalized functions in Colombeau's theory

In Colombeau's theory, given an open subset Ω of ℝn, there is a differential algebra G(Ω) of generalized functions which contains in a natural way the space D′(Ω) of distributions as a vector subspace. There is also a simpler version of the algebra G,(Ω). Although this subalgebra does not contain, in canonical way, the space D′(Ω) is enough for most applications. This work is developed in the simplified generalized functions framework. In several applications it is necessary to compute higher intrinsic derivatives of generalized functions, and since these derivatives are multilinear maps, it is necessary to define the space of generalized functions in Banach spaces. In this article we introduce the composite function for a special class of generalized mappings (defined in open subsets of Banach spaces with values in Banach spaces) and we compute the higher intrinsic derivative of this composite function.

Identificação de parâmetros modais utilizando apenas as respostas da estrutura: identificação estocástica de subespaço e decomposição no domínio da frequência

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEIS

Identificação dos parâmetros modais utilizando apenas as respostas da estrutura: identificação no domínio do tempo

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Controle ativo de vibrações e localização ótima de sensores e atuadores piezelétricos

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

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.

Uso desigual do território em Rondonópolis no processo de expansão do agronegócio da soja em Mato Grosso

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Espalhamento elástico em meios anisotrópicos estratificados

A análise de AVO constitui-se, atualmente, numa importante ferramenta para a extração de informações litológicas a partir de dados sísmicos, através do uso dos contrastes de impedância acústica nas interfaces que separam diferentes litologias. A hipótese usual de isotropia deixa de valer, em muitos casos, após o advento de arranjos de grande afastamento e geofones com multi-superfície. Para a interpretação destes dados, a análise de AVO deve incluir anisotropia. Este trabalho apresenta uma teoria de AVO e resultados numéricos para um meio anisotrópico estratificado. Esta tese contém três contribuições. Inicialmente, é apresentada uma nova abordagem para o estudo da reflexão-transmissão através de interface plana que separam dois meios anisotrópicos com pelo menos um plano horizontal de simetria especular. As equações de Zoeppritz são generalizadas para incluir anisotropia, através da introdução das chamadas matrizes de impedância, o que simplifica bastante o formalismo anterior. Posteriormente, é descrito o estudo da reflexão de ondas P através de interface entre um meio isotrópico e outro transversalmente isotrópico (TI). É mostrado que a reflexão de ondas P, neste tipo de experimento, não fornece informações sobre a presença de anisotropia do semi-espaço TI, pelo menos em incidência pré-crítica. Finalmente, é discutido o comportamento da reflexão e transmissão de pulsos, em incidência pós-crítica, através de meios anisotrópicos estratificados. Observa-se que o comportamento pós-crítico dos pulsos espalhados carregam valiosa informações sobre a anisotropia dos meios atravessados por eles.

Mapeamento do relevo do embasamento de bacias sedimentares através da inversão gravimétrica vinculada

Apresentamos três novos métodos estáveis de inversão gravimétrica para estimar o relevo de uma interface arbitrária separando dois meios. Para a garantia da estabilidade da solução, introduzimos informações a priori sobre a interface a ser mapeada, através da minimização de um (ou mais) funcional estabilizante. Portanto, estes três métodos se diferenciam pelos tipos de informação físico-geológica incorporados. No primeiro método, denominado suavidade global, as profundidades da interface são estimadas em pontos discretos, presumindo-se o conhecimento a priori sobre o contraste de densidade entre os meios. Para a estabilização do problema inverso introduzimos dois vínculos: (a) proximidade entre as profundidades estimadas e verdadeiras da interface em alguns pontos fornecidas por furos de sondagem; e (b) proximidade entre as profundidades estimadas em pontos adjacentes. A combinação destes dois vínculos impõe uma suavidade uniforme a toda interface estimada, minimizando, simultaneamente em alguns pontos, os desajustes entre as profundidades conhecidas pelas sondagens e as estimadas nos mesmos pontos. O segundo método, denominado suavidade ponderada, estima as profundidades da interface em pontos discretos, admitindo o conhecimento a priori do contraste de densidade. Neste método, incorpora-se a informação geológica que a interface é suave, exceto em regiões de descontinuidades produzidas por falhas, ou seja, a interface é predominantemente suave porém localmente descontínua. Para a incorporação desta informação, desenvolvemos um processo iterativo em que três tipos de vínculos são impostos aos parâmetros: (a) ponderação da proximidade entre as profundidades estimadas em pontos adjacentes; (b) limites inferior e superior para as profundidades; e (c) proximidade entre todas as profundidades estimadas e um valor numérico conhecido. Inicializando com a solução estimada pelo método da suavidade global, este segundo método, iterativamente, acentua as feições geométricas presentes na solução inicial; ou seja, regiões suaves da interface tendem a tornar-se mais suaves e regiões abruptas tendem a tornar-se mais abruptas. Para tanto, este método atribui diferentes pesos ao vínculo de proximidade entre as profundidades adjacentes. Estes pesos são automaticamente atualizados de modo a acentuar as descontinuidades sutilmente detectadas pela solução da suavidade global. Os vínculos (b) e (c) são usados para compensar a perda da estabilidade, devida à introdução de pesos próximos a zero em alguns dos vínculos de proximidade entre parâmetros adjacentes, e incorporar a informação a priori que a região mais profunda da interface apresenta-se plana e horizontal. O vínculo (b) impõe, de modo estrito, que qualquer profundidade estimada é não negativa e menor que o valor de máxima profundidade da interface conhecido a priori; o vínculo (c) impõe que todas as profundidades estimadas são próximas a um valor que deliberadamente viola a profundidade máxima da interface. O compromisso entre os vínculos conflitantes (b) e (c) resulta na tendenciosidade da solução final em acentuar descontinuidades verticais e apresentar uma estimativa suave e achatada da região mais profunda. O terceiro método, denominado mínimo momento de inércia, estima os contrastes de densidade de uma região da subsuperfície discretizada em volumes elementares prismáticos. Este método incorpora a informação geológica que a interface a ser mapeada delimita uma fonte anômala que apresenta dimensões horizontais maiores que sua maior dimensão vertical, com bordas mergulhando verticalmente ou em direção ao centro de massa e que toda a massa (ou deficiência de massa) anômala está concentrada, de modo compacto, em torno de um nível de referência. Conceitualmente, estas informações são introduzidas pela minimização do momento de inércia das fontes em relação ao nível de referência conhecido a priori. Esta minimização é efetuada em um subespaço de parâmetros consistindo de fontes compactas e apresentando bordas mergulhando verticalmente ou em direção ao centro de massa. Efetivamente, estas informações são introduzidas através de um processo iterativo inicializando com uma solução cujo momento de inércia é próximo a zero, acrescentando, em cada iteração, uma contribuição com mínimo momento de inércia em relação ao nível de referência, de modo que a nova estimativa obedeça a limites mínimo e máximo do contraste de densidade, e minimize, simultaneamente, os desajustes entre os dados gravimétricos observados e ajustados. Adicionalmente, o processo iterativo tende a "congelar" as estimativas em um dos limites (mínimo ou máximo). O resultado final é uma fonte anômala compactada em torno do nível de referência cuja distribuição de constraste de densidade tende ao limite superior (em valor absoluto) estabelecido a priori. Estes três métodos foram aplicados a dados sintéticos e reais produzidos pelo relevo do embasamento de bacias sedimentares. A suavidade global produziu uma boa reconstrução do arcabouço de bacias que violam a condição de suavidade, tanto em dados sintéticos como em dados da Bacia do Recôncavo. Este método, apresenta a menor resolução quando comparado com os outros dois métodos. A suavidade ponderada produziu uma melhoria na resolução de relevos de embasamentos que apresentam falhamentos com grandes rejeitos e altos ângulos de mergulho, indicando uma grande potencialidade na interpretação do arcabouço de bacias extensionais, como mostramos em testes com dados sintéticos e dados do Steptoe Valley, Nevada, EUA, e da Bacia do Recôncavo. No método do mínimo momento de inércia, tomou-se como nível de referência o nível médio do terreno. As aplicações a dados sintéticos e às anomalias Bouguer do Graben de San Jacinto, California, EUA, e da Bacia do Recôncavo mostraram que, em comparação com os métodos da suavidade global e ponderada, este método estima com excelente resolução falhamentos com pequenos rejeitos sem impor a restrição da interface apresentar poucas descontinuidades locais, como no método da suavidade ponderada.