974 resultados para Simulated annealing (Matemática)


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Large scale combinatorial problems such as the network expansion problem present an amazingly high number of alternative configurations with practically the same investment, but with substantially different structures (configurations obtained with different sets of circuit/transformer additions). The proposed parallel tabu search algorithm has shown to be effective in exploring this type of optimization landscape. The algorithm is a third generation tabu search procedure with several advanced features. This is the most comprehensive combinatorial optimization technique available for treating difficult problems such as the transmission expansion planning. The method includes features of a variety of other approaches such as heuristic search, simulated annealing and genetic algorithms. In all test cases studied there are new generation, load sites which can be connected to an existing main network: such connections may require more than one line, transformer addition, which makes the problem harder in the sense that more combinations have to be considered.

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We have investigated and extensively tested three families of non-convex optimization approaches for solving the transmission network expansion planning problem: simulated annealing (SA), genetic algorithms (GA), and tabu search algorithms (TS). The paper compares the main features of the three approaches and presents an integrated view of these methodologies. A hybrid approach is then proposed which presents performances which are far better than the ones obtained with any of these approaches individually. Results obtained in tests performed with large scale real-life networks are summarized.

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The capacitor placement (replacement) problem for radial distribution networks determines capacitor types, sizes, locations and control schemes. Optimal capacitor placement is a hard combinatorial problem that can be formulated as a mixed integer nonlinear program. Since this is a NP complete problem (Non Polynomial time) the solution approach uses a combinatorial search algorithm. The paper proposes a hybrid method drawn upon the Tabu Search approach, extended with features taken from other combinatorial approaches such as genetic algorithms and simulated annealing, and from practical heuristic approaches. The proposed method has been tested in a range of networks available in the literature with superior results regarding both quality and cost of solutions.

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We have investigated and extensively tested three families of non-convex optimization approaches for solving the transmission network expansion planning problem: simulated annealing (SA), genetic algorithms (GA), and tabu search algorithms (TS). The paper compares the main features of the three approaches and presents an integrated view of these methodologies. A hybrid approach is then proposed which presents performances which are far better than the ones obtained with any of these approaches individually. Results obtained in tests performed with large scale real-life networks are summarized.

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We investigate the flux penetration patterns and matching fields of a long cylindrical wire of circular cross section in the presence of an external magnetic field. For this study we write the London theory for a long cylinder both for the mixed and Meissner states, with boundary conditions appropriate for this geometry. Using the Monte Carlo simulated annealing method, the free energy of the mixed state is minimized with respect to the vortex position and we obtain the ground state of the vortex lattice for N=3 up to 18 vortices. The free energy of the Meissner and mixed states provides expressions for the matching fields. We find that, as in the case of samples of different geometry, the finite-size effect provokes a delay on the vortex penetration and a vortex accumulation in the center of the sample. The vortex patterns obtained are in good agreement with experimental results.

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The size effects in the magnetization of a long cylindrical wire of circular cross section in the presence of an external magnetic field are investigated. For this study the London theory is used with boundary conditions appropriate for this geometry. Using the Monte Carlo simulated annealing method, the free energy of the mixed state is minimized with respect to the vortex positions. The ground state of the vortex lattice for n = 1 up to 18 vortices for a given radius of the cylinder is obtained. It is found that the finite size of the sample provokes a matching effect in the magnetization, as found in experiments with superconducting samples of finite size but different geometry. © 1999 American Institute of Physics.

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In this paper the genetic algorithm of Chu and Beasley (GACB) is applied to solve the static and multistage transmission expansion planning problem. The characteristics of the GACB, and some modifications that were done, to efficiently solve the problem described above are also presented. Results using some known systems show that the GACB is very efficient. To validate the GACB, we compare the results achieved using it with the results using other meta-heuristics like tabu-search, simulated annealing, extended genetic algorithm and hibrid algorithms. © 2006 IEEE.

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This paper proposes a method for the automatic extraction of building roof contours from a LiDAR-derived digital surface model (DSM). The method is based on two steps. First, to detect aboveground objects (buildings, trees, etc.), the DSM is segmented through a recursive splitting technique followed by a region merging process. Vectorization and polygonization are used to obtain polyline representations of the detected aboveground objects. Second, building roof contours are identified from among the aboveground objects by optimizing a Markov-random-field-based energy function that embodies roof contour attributes and spatial constraints. Preliminary results have shown that the proposed methodology works properly.

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Pós-graduação em Biometria - IBB

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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

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O método de empilhamento sísmico CRS simula seções sísmicas ZO a partir de dados de cobertura múltipla, independente do macro-modelo de velocidades. Para meios 2-D, a função tempo de trânsito de empilhamento depende de três parâmetros, a saber: do ângulo de emergência do raio de reflexão normal (em relação à normal da superfície) e das curvaturas das frentes de onda relacionadas às ondas hipotéticas, denominadas NIP e Normal. O empilhamento CRS consiste na soma das amplitudes dos traços sísmicos em dados de múltipla cobertura, ao longo da superfície definida pela função tempo de trânsito do empilhamento CRS, que melhor se ajusta aos dados. O resultado do empilhamento CRS é assinalado a pontos de uma malha pré-definida na seção ZO. Como resultado tem-se a simulação de uma seção sísmica ZO. Isto significa que para cada ponto da seção ZO deve-se estimar o trio de parâmetros ótimos que produz a máxima coerência entre os eventos de reflexão sísmica. Nesta Tese apresenta-se fórmulas para o método CRS 2-D e para a velocidade NMO, que consideram a topografia da superfície de medição. O algoritmo é baseado na estratégia de otimização dos parâmetros de fórmula CRS através de um processo em três etapas: 1) Busca dos parâmetros, o ângulo de emergência e a curvatura da onda NIP, aplicando uma otimização global, 2) busca de um parâmetro, a curvatura da onda N, aplicando uma otimização global, e 3) busca de três parâmetros aplicando uma otimização local para refinar os parâmetros estimados nas etapas anteriores. Na primeira e segunda etapas é usado o algoritmo Simulated Annealing (SA) e na terceira etapa é usado o algoritmo Variable Metric (VM). Para o caso de uma superfície de medição com variações topográficas suaves, foi considerada a curvatura desta superfície no algoritmo do método de empilhamento CRS 2-D, com aplicação a dados sintéticos. O resultado foi uma seção ZO simulada, de alta qualidade ao ser comparada com a seção ZO obtida por modelamento direto, com uma alta razão sinal-ruído, além da estimativa do trio de parâmetros da função tempo de trânsito. Foi realizada uma nálise de sensibilidade para a nova função de tempo de trânsito CRS em relação à curvatura da superfície de medição. Os resultados demonstraram que a função tempo de trânsito CRS é mais sensível nos pontos-médios afastados do ponto central e para grandes afastamentos. As expressões da velocidade NMO apresentadas foram aplicadas para estimar as velocidades e as profundidades dos refletores para um modelo 2-D com topografia suave. Para a inversão destas velocidades e profundidades dos refletores, foi considerado o algoritmo de inversão tipo Dix. A velocidade NMO para uma superfície de medição curva, permite estimar muito melhor estas velocidades e profundidades dos refletores, que as velocidades NMO referidas as superfícies planas. Também apresenta-se uma abordagem do empilhamento CRS no caso 3-D. neste caso a função tempo de trânsito depende de oito parâmetros. São abordadas cinco estratégias de busca destes parâmetros. A combinação de duas destas estratégias (estratégias das três aproximações dos tempos de trânsito e a estratégia das configurações e curvaturas arbitrárias) foi aplicada exitosamente no empilhamento CRS 3-D de dados sintéticos e reais.

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O método de empilhamento sísmico por Superfície de Reflexão Comum (ou empilhamento SRC) produz a simulação de seções com afastamento nulo (NA) a partir dos dados de cobertura múltipla. Para meios 2D, o operador de empilhamento SRC depende de três parâmetros que são: o ângulo de emergência do raio central com fonte-receptor nulo (β0), o raio de curvatura da onda ponto de incidência normal (RNIP) e o raio de curvatura da onda normal (RN). O problema crucial para a implementação do método de empilhamento SRC consiste na determinação, a partir dos dados sísmicos, dos três parâmetros ótimos associados a cada ponto de amostragem da seção AN a ser simulada. No presente trabalho foi desenvolvido uma nova sequência de processamento para a simulação de seções AN por meio do método de empilhamento SRC. Neste novo algoritmo, a determinação dos três parâmetros ótimos que definem o operador de empilhamento SRC é realizada em três etapas: na primeira etapa são estimados dois parâmetros (β°0 e R°NIP) por meio de uma busca global bidimensional nos dados de cobertura múltipla. Na segunda etapa é usado o valor de β°0 estimado para determinar-se o terceiro parâmetro (R°N) através de uma busca global unidimensional na seção AN resultante da primeira etapa. Em ambas etapas as buscas globais são realizadas aplicando o método de otimização Simulated Annealing (SA). Na terceira etapa são determinados os três parâmetros finais (β0, RNIP e RN) através uma busca local tridimensional aplicando o método de otimização Variable Metric (VM) nos dados de cobertura múltipla. Nesta última etapa é usado o trio de parâmetros (β°0, R°NIP, R°N) estimado nas duas etapas anteriores como aproximação inicial. Com o propósito de simular corretamente os eventos com mergulhos conflitantes, este novo algoritmo prevê a determinação de dois trios de parâmetros associados a pontos de amostragem da seção AN onde há intersecção de eventos. Em outras palavras, nos pontos da seção AN onde dois eventos sísmicos se cruzam são determinados dois trios de parâmetros SRC, os quais serão usados conjuntamente na simulação dos eventos com mergulhos conflitantes. Para avaliar a precisão e eficiência do novo algoritmo, este foi aplicado em dados sintéticos de dois modelos: um com interfaces contínuas e outro com uma interface descontinua. As seções AN simuladas têm elevada razão sinal-ruído e mostram uma clara definição dos eventos refletidos e difratados. A comparação das seções AN simuladas com as suas similares obtidas por modelamento direto mostra uma correta simulação de reflexões e difrações. Além disso, a comparação dos valores dos três parâmetros otimizados com os seus correspondentes valores exatos calculados por modelamento direto revela também um alto grau de precisão. Usando a aproximação hiperbólica dos tempos de trânsito, porém sob a condição de RNIP = RN, foi desenvolvido um novo algoritmo para a simulação de seções AN contendo predominantemente campos de ondas difratados. De forma similar ao algoritmo de empilhamento SRC, este algoritmo denominado empilhamento por Superfícies de Difração Comum (SDC) também usa os métodos de otimização SA e VM para determinar a dupla de parâmetros ótimos (β0, RNIP) que definem o melhor operador de empilhamento SDC. Na primeira etapa utiliza-se o método de otimização SA para determinar os parâmetros iniciais β°0 e R°NIP usando o operador de empilhamento com grande abertura. Na segunda etapa, usando os valores estimados de β°0 e R°NIP, são melhorados as estimativas do parâmetro RNIP por meio da aplicação do algoritmo VM na seção AN resultante da primeira etapa. Na terceira etapa são determinados os melhores valores de β°0 e R°NIP por meio da aplicação do algoritmo VM nos dados de cobertura múltipla. Vale salientar que a aparente repetição de processos tem como efeito a atenuação progressiva dos eventos refletidos. A aplicação do algoritmo de empilhamento SDC em dados sintéticos contendo campos de ondas refletidos e difratados, produz como resultado principal uma seção AN simulada contendo eventos difratados claramente definidos. Como uma aplicação direta deste resultado na interpretação de dados sísmicos, a migração pós-empilhamento em profundidade da seção AN simulada produz uma seção com a localização correta dos pontos difratores associados às descontinuidades do modelo.

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Em sistemas híbridos de geração de eletricidade (SHGEs) é fundamental avaliar corretamente o dimensionamento, a operação e a gestão do sistema, de forma a evitar seu colapso prematuro e garantir a continuidade do fornecimento de energia elétrica com a menor intervenção possível de usuários ou de empresas geradoras e distribuidoras de eletricidade. O presente trabalho apresenta propostas de otimização para as etapas de dimensionamento, operação e gestão de SHGEs atendendo minirredes de distribuição de eletricidade. É proposta uma estratégia de operação que visa otimizar o despacho de energia do sistema, identificando a melhor relação, sob aspectos técnicos e econômicos, entre o atendimento da carga exclusivamente via fontes renováveis e banco de baterias ou exclusivamente via grupo gerador, e o carregamento do banco de baterias somente pelas fontes renováveis ou também pelo grupo gerador. Desenvolve-se, também, um algoritmo de dimensionamento de SHGEs, com auxílio de algoritmos genéticos e simulated annealing, técnicas meta-heurísticas de otimização, visando apresentar a melhor configuração do sistema, em termos de equipamentos que resultem na melhor viabilidade técnica e econômica para uma dada condição de entrada definida pelo usuário. Por fim, é proposto um modelo de gestão do sistema, considerando formas de tarifação e sistemas de controle de carga, cujo objetivo é garantir uma relação adequada entre a disponibilidade energética do sistema de geração e a carga demandada. A estratégia de operação proposta combina as estratégias de operação descontínua do grupo gerador, da potência crítica e do ponto otimizado de contribuição do gerador no carregamento do banco de baterias, e seus resultados indicam que há redução nos custos de operação globais do sistema. Com relação ao dimensionamento ótimo, o algoritmo proposto, em comparação a outras ferramentas de otimização de SHGEs, apresenta bons resultados, sendo adequado à realidade nacional. O modelo de gestão do sistema propõe o estabelecimento de limites de consumo e demanda, adequados à realidade de comunidades isoladas atendidas por sistemas com fontes renováveis e, se corretamente empregados, podem ajudar a garantir a sustentabilidade dos sistemas.

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O método de empilhamento por Superfície de Reflexão Comum (SRC) produz seções simuladas de afastamento nulo (AN) por meio do somatório de eventos sísmicos dos dados de cobertura múltipla contidos nas superfícies de empilhamento. Este método não depende do modelo de velocidade do meio, apenas requer o conhecimento a priori da velocidade próxima a superfície. A simulação de seções AN por este método de empilhamento utiliza uma aproximação hiperbólica de segunda ordem do tempo de trânsito de raios paraxiais para definir a superfície de empilhamento ou operador de empilhamento SRC. Para meios 2D este operador depende de três atributos cinemáticos de duas ondas hipotéticas (ondas PIN e N), observados no ponto de emergência do raio central com incidência normal, que são: o ângulo de emergência do raio central com fonte-receptor nulo (β0) , o raio de curvatura da onda ponto de incidência normal (RPIN) e o raio de curvatura da onda normal (RN). Portanto, o problema de otimização no método SRC consiste na determinação, a partir dos dados sísmicos, dos três parâmetros (β0, RPIN, RN) ótimos associados a cada ponto de amostragem da seção AN a ser simulada. A determinação simultânea destes parâmetros pode ser realizada por meio de processos de busca global (ou otimização global) multidimensional, utilizando como função objetivo algum critério de coerência. O problema de otimização no método SRC é muito importante para o bom desempenho no que diz respeito a qualidade dos resultados e principalmente ao custo computacional, comparado com os métodos tradicionalmente utilizados na indústria sísmica. Existem várias estratégias de busca para determinar estes parâmetros baseados em buscas sistemáticas e usando algoritmos de otimização, podendo estimar apenas um parâmetro de cada vez, ou dois ou os três parâmetros simultaneamente. Levando em conta a estratégia de busca por meio da aplicação de otimização global, estes três parâmetros podem ser estimados através de dois procedimentos: no primeiro caso os três parâmetros podem ser estimados simultaneamente e no segundo caso inicialmente podem ser determinados simultaneamente dois parâmetros (β0, RPIN) e posteriormente o terceiro parâmetro (RN) usando os valores dos dois parâmetros já conhecidos. Neste trabalho apresenta-se a aplicação e comparação de quatro algoritmos de otimização global para encontrar os parâmetros SRC ótimos, estes são: Simulated Annealing (SA), Very Fast Simulated Annealing (VFSA), Differential Evolution (DE) e Controlled Rando Search - 2 (CRS2). Como resultados importantes são apresentados a aplicação de cada método de otimização e a comparação entre os métodos quanto a eficácia, eficiência e confiabilidade para determinar os melhores parâmetros SRC. Posteriormente, aplicando as estratégias de busca global para a determinação destes parâmetros, por meio do método de otimização VFSA que teve o melhor desempenho foi realizado o empilhamento SRC a partir dos dados Marmousi, isto é, foi realizado um empilhamento SRC usando dois parâmetros (β0, RPIN) estimados por busca global e outro empilhamento SRC usando os três parâmetros (β0, RPIN, RN) também estimados por busca global.

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)