Optimal trajectory and solution of the inverse kinematics of a robotic manipulator by genetic algorithms

This paper presents the generation of optimal trajectories by genetic algorithms (GA) for a planar robotic manipulator. The implemented GA considers a multi-objective function that minimizes the end-effector positioning error together with the joints angular displacement and it solves the inverse kinematics problem for the trajectory. Computer simulations results are presented to illustrate this implementation and show the efficiency of the used methodology producing soft trajectories with low computing cost. © 2011 Springer-Verlag Berlin Heidelberg.

Optimization of query results in peer-to-peer database supported by semantics

The development of new technologies that use peer-to-peer networks grows every day, with the object to supply the need of sharing information, resources and services of databases around the world. Among them are the peer-to-peer databases that take advantage of peer-to-peer networks to manage distributed knowledge bases, allowing the sharing of information semantically related but syntactically heterogeneous. However, it is a challenge to ensure the efficient search for information without compromising the autonomy of each node and network flexibility, given the structural characteristics of these networks. On the other hand, some studies propose the use of ontology semantics by assigning standardized categorization of information. The main original contribution of this work is the approach of this problem with a proposal for optimization of queries supported by the Ant Colony algorithm and classification though ontologies. The results show that this strategy enables the semantic support to the searches in peer-to-peer databases, aiming to expand the results without compromising network performance. © 2011 IEEE.

Power flow optimization for grid connected inverter using evolutionary algorithm and additional control loop

In this work it is proposed to validate an evolutionary tuning algorithm in plants composed by a grid connected inverter. The optimization aims the tuning of the slopes of P-Ω and Q-V curves so that the system is stable, damped and minimum settling time. Simulation and experimental results are presented to prove the feasibility of the proposed approach. However, experimental results demonstrate a compromising effect of grid frequency oscillations in the active power transferring. In addition, it was proposed an additional loop to compensate this effect ensuring a constant active power flow. © 2011 IEEE.

Domain reduction using GRASP construction phase for transmission expansion planning problem

This paper proposes a new strategy to reduce the combinatorial search space of a mixed integer linear programming (MILP) problem. The construction phase of greedy randomized adaptive search procedure (GRASP-CP) is employed to reduce the domain of the integer variables of the transportation model of the transmission expansion planning (TM-TEP) problem. This problem is a MILP and very difficult to solve specially for large scale systems. The branch and bound (BB) algorithm is used to solve the problem in both full and the reduced search space. The proposed method might be useful to reduce the search space of those kinds of MILP problems that a fast heuristic algorithm is available for finding local optimal solutions. The obtained results using some real test systems show the efficiency of the proposed method. © 2012 Springer-Verlag.

Application of an iterative method and an evolutionary algorithm in fuzzy optimization

This work develops two approaches based on the fuzzy set theory to solve a class of fuzzy mathematical optimization problems with uncertainties in the objective function and in the set of constraints. The first approach is an adaptation of an iterative method that obtains cut levels and later maximizes the membership function of fuzzy decision making using the bound search method. The second one is a metaheuristic approach that adapts a standard genetic algorithm to use fuzzy numbers. Both approaches use a decision criterion called satisfaction level that reaches the best solution in the uncertain environment. Selected examples from the literature are presented to compare and to validate the efficiency of the methods addressed, emphasizing the fuzzy optimization problem in some import-export companies in the south of Spain. © 2012 Brazilian Operations Research Society.

Distributed generators as providers of reactive power support - A market approach

Traditionally, ancillary services are supplied by large conventional generators. However, with the huge penetration of distributed generators (DGs) as a result of the growing interest in satisfying energy requirements, and considering the benefits that they can bring along to the electrical system and to the environment, it appears reasonable to assume that ancillary services could also be provided by DGs in an economical and efficient way. In this paper, a settlement procedure for a reactive power market for DGs in distribution systems is proposed. Attention is directed to wind turbines connected to the network through synchronous generators with permanent magnets and doubly-fed induction generators. The generation uncertainty of this kind of DG is reduced by running a multi-objective optimization algorithm in multiple probabilistic scenarios through the Monte Carlo method and by representing the active power generated by the DGs through Markov models. The objectives to be minimized are the payments of the distribution system operator to the DGs for reactive power, the curtailment of transactions committed in an active power market previously settled, the losses in the lines of the network, and a voltage profile index. The proposed methodology was tested using a modified IEEE 37-bus distribution test system. © 1969-2012 IEEE.

Local data fusion algorithm for fire detection through mobile robot

Multisensor data fusion is a technique that combines the readings of multiple sensors to detect some phenomenon. Data fusion applications are numerous and they can be used in smart buildings, environment monitoring, industry and defense applications. The main goal of multisensor data fusion is to minimize false alarms and maximize the probability of detection based on the detection of multiple sensors. In this paper a local data fusion algorithm based on luminosity, temperature and flame for fire detection is presented. The data fusion approach was embedded in a low cost mobile robot. The prototype test validation has indicated that our approach can detect fire occurrence. Moreover, the low cost project allow the development of robots that could be discarded in their fire detection missions. © 2013 IEEE.

Avaliação de operadores de algoritmos genéticos em otimização multidimensional

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Metaheurísticas em um problema de rotação de culturas

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Planejamento da expansão de sistemas de transmissão usando a metaheurística de busca em vizinhança variável

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

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.

Inversão de dados sísmicos de reflexão a partir da curva do tempo de trânsito

A presente Dissertação de Mestrado tem como objetivo o estudo do problema de inversão sísmica baseada em refletores planos para arranjo fonte-comum (FC) e ponto-médiocomum (PMC). O modelo direto é descrito por camadas homogêneas, isotrópicas com interfaces plano-horizontais. O problema é relacionado ao empilhamento NMO baseado na otimização da função semblance, para seções PMC corrigidas de sobretempo normal (NMO). O estudo foi baseado em dois princípios. O primeiro princípio adotado foi de combinar dois grupos de métodos de inversão: um Método Global e um Método Local. O segundo princípio adotado foi o de cascata, segundo a teoria Wichert-Herglotz-Bateman, que estabelece que para conhecer uma camada inferior tem-se que conhecer primeiro a camada superior (dissecação). A aplicação do estudo é voltada à simulação sísmica de Bacia Sedimentar do Solimões e de Bacia Marinha para se obter uma distribuição local 1D de velocidades e espessuras para a subsuperfície em horizontes alvo. Sendo assim, limitamos a inversão entre 4 e 11 refletores, uma vez que na prática a indústria limita uma interpretação realizada apenas em número equivalente de 3 a 4 refletores principais. Ressalta-se que este modelo é aplicável como condição inicial ao imageamento de seções sísmicas em regiões geologicamente complexas com variação horizontal suave de velocidades. Os dados sintéticos foram gerados a partir dos modelos relacionados a informações geológicas, o que corresponde a uma forte informação a priori no modelo de inversão. Para a construção dos modelos relacionados aos projetos da Rede Risco Exploratório (FINEP) e de formação de recursos humanos da ANP em andamento, analisamos os seguintes assuntos relevantes: (1) Geologia de bacias sedimentares terrestre dos Solimões e ma rinha (estratigráfica, estrutural, tectônica e petrolífera); (2) Física da resolução vertical e horizontal; e (3) Discretização temporal-espacial no cubo de multi-cobertura. O processo de inversão é dependente do efeito da discretização tempo-espacial do campo de ondas, dos parâmetros físicos do levantamento sísmico, e da posterior reamostragem no cubo de cobertura múltipla. O modelo direto empregado corresponde ao caso do operador do empilhamento NMO (1D), considerando uma topografia de observação plana. O critério básico tomado como referência para a inversão e o ajuste de curvas é a norma 2 (quadrática). A inversão usando o presente modelo simples é computacionalmente atrativa por ser rápida, e conveniente por permitir que vários outros recursos possam ser incluídos com interpretação física lógica; por exemplo, a Zona de Fresnel Projetada (ZFP), cálculo direto da divergência esférica, inversão Dix, inversão linear por reparametrização, informações a priori, regularização. A ZFP mostra ser um conceito út il para estabelecer a abertura da janela espacial da inversão na seção tempo-distância, e representa a influência dos dados na resolução horizontal. A estimativa da ZFP indica uma abertura mínima com base num modelo adotado, e atualizável. A divergência esférica é uma função suave, e tem base física para ser usada na definição da matriz ponderação dos dados em métodos de inversão tomográfica. A necessidade de robustez na inversão pode ser analisada em seções sísmicas (FC, PMC) submetida a filtragens (freqüências de cantos: 5;15;75;85; banda-passante trapezoidal), onde se pode identificar, comparar e interpretar as informações contidas. A partir das seções, concluímos que os dados são contaminados com pontos isolados, o que propõe métodos na classe dos considerados robustos, tendo-se como referência a norma 2 (quadrados- mínimos) de ajuste de curvas. Os algoritmos foram desenvolvidos na linguagem de programação FORTRAN 90/95, usando o programa MATLAB para apresentação de resultados, e o sistema CWP/SU para modelagem sísmica sintética, marcação de eventos e apresentação de resultados.

A meta-heurística de busca dispersa aplicada no planejamento da expansão de sistemas de transmissão

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

A New Approach to Reducing Search Space and Increasing Efficiency in Simulation Optimization Problems via the Fuzzy-DEA-BCC

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Global optimization using a genetic algorithm with hierarchically structured population

This paper applies a genetic algorithm with hierarchically structured population to solve unconstrained optimization problems. The population has individuals distributed in several overlapping clusters, each one with a leader and a variable number of support individuals. The hierarchy establishes that leaders must be fitter than its supporters with the topological organization of the clusters following a tree. Computational tests evaluate different population structures, population sizes and crossover operators for better algorithm performance. A set of known benchmark test problems is solved and the results found are compared with those obtained from other methods described in the literature, namely, two genetic algorithms, a simulated annealing, a differential evolution and a particle swarm optimization. The results indicate that the method employed is capable of achieving better performance than the previous approaches in regard as the two criteria usually employed for comparisons: the number of function evaluations and rate of success. The method also has a superior performance if the number of problems solved is taken into account. (C) 2013 Elsevier B.V. All rights reserved.