Software baseado em rede neural artificial desenvolvido por meio de algoritmo genético para a classificação morfológica de blastocistos bovinos

Pós-graduação em Biociências - FCLAS

Uma proposta de resolução para problemas de roteirização de veículos baseada no algoritmo genético

The vehicle routing problem is to nd a better route to meet a set of customers who are geographically dispersed using vehicles that are a central repository to which they return after serving customers. These customers have a demand that must be met. Such problems have a wide practical application among them we can mention: school transport, distribution of newspapers, garbage collection, among others. Because it is a classic problem as NP-hard, these problems have aroused interest in the search for viable methods of resolution. In this paper we use the Genetic Algorithm as a resolution

Algoritmo Genético aplicado al problema de programación en procesos tecnológicos de maquinado con ambiente Flow Shop

Debido a las limitaciones de las técnicas de optimización convencionales, en el siguiente trabajo se presenta una metaheurística basada en un algoritmo genético (AG), para resolver problemas de programación de tipo flow shop, con el objetivo de minimizar el tiempo de finalización de todos los trabajos, más conocido como makespan. Este problema, considerado de difícil solución, es típico de la optimización combinatoria y se presenta en talleres con tecnología de maquinado, donde existen máquinas-herramientas convencionales y se fabrican diferentes tipos de piezas que tienen en común una misma ruta tecnológica (orden del proceso). La solución propuesta se probó con problemas clásicos publicados por otros autores, obteniéndose resultados satisfactorios en cuanto a la calidad de las soluciones encontradas y el tiempo de cómputo empleado.

Algoritmo genético aplicado a la programación en talleres de maquinado

En este trabajo se utiliza la metaheurística nombrada algoritmo genético, para dos variantes típicas de problemas de planificación presentes en un taller de maquinado de piezas: las variantes flujo general y flujo regular, y se ha seleccionado la minimización del tiempo de finalización de todos los trabajos o camino máximo, como objetivo a optimizar en un plan de trabajo. Este problema es considerado de difícil solución y es típico de la optimización combinatoria. Los resultados demuestran la calidad de las soluciones encontradas en correspondencia con el tiempo de cómputo empleado, al ser comparados con problemas clásicos reportados por otros autores. La representación propuesta de cada cromosoma genera el universo completo de soluciones factibles, donde es posible encontrar valores óptimos globales de solución y cumple con las restricciones del problema.

Estratégia de navegação com planejamento dinâmico e algoritmo genético aplicada a robôs móveis terrestres

This work proposes a new autonomous navigation strategy assisted by genetic algorithm with dynamic planning for terrestrial mobile robots, called DPNA-GA (Dynamic Planning Navigation Algorithm optimized with Genetic Algorithm). The strategy was applied in environments - both static and dynamic - in which the location and shape of the obstacles is not known in advance. In each shift event, a control algorithm minimizes the distance between the robot and the object and maximizes the distance from the obstacles, rescheduling the route. Using a spatial location sensor and a set of distance sensors, the proposed navigation strategy is able to dynamically plan optimal collision-free paths. Simulations performed in different environments demonstrated that the technique provides a high degree of flexibility and robustness. For this, there were applied several variations of genetic parameters such as: crossing rate, population size, among others. Finally, the simulation results successfully demonstrate the effectiveness and robustness of DPNA-GA technique, validating it for real applications in terrestrial mobile robots.

Estratégia de navegação com planejamento dinâmico e algoritmo genético aplicada a robôs móveis terrestres

This work proposes a new autonomous navigation strategy assisted by genetic algorithm with dynamic planning for terrestrial mobile robots, called DPNA-GA (Dynamic Planning Navigation Algorithm optimized with Genetic Algorithm). The strategy was applied in environments - both static and dynamic - in which the location and shape of the obstacles is not known in advance. In each shift event, a control algorithm minimizes the distance between the robot and the object and maximizes the distance from the obstacles, rescheduling the route. Using a spatial location sensor and a set of distance sensors, the proposed navigation strategy is able to dynamically plan optimal collision-free paths. Simulations performed in different environments demonstrated that the technique provides a high degree of flexibility and robustness. For this, there were applied several variations of genetic parameters such as: crossing rate, population size, among others. Finally, the simulation results successfully demonstrate the effectiveness and robustness of DPNA-GA technique, validating it for real applications in terrestrial mobile robots.

O problema de alocação de berços: um estudo das heurísticas simulated annealing e algoritmo genético

Este trabalho apresenta um estudo de caso das heurísticas Simulated Annealing e Algoritmo Genético para um problema de grande relevância encontrado no sistema portuário, o Problema de Alocação em Berços. Esse problema aborda a programação e a alocação de navios às áreas de atracação ao longo de um cais. A modelagem utilizada nesta pesquisa é apresentada por Mauri (2008) [28] que trata do problema como uma Problema de Roteamento de Veículos com Múltiplas Garagens e sem Janelas de Tempo. Foi desenvolvido um ambiente apropriado para testes de simulação, onde o cenário de análise foi constituido a partir de situações reais encontradas na programação de navios de um terminal de contêineres. Os testes computacionais realizados mostram a performance das heurísticas em relação a função objetivo e o tempo computacional, a m de avaliar qual das técnicas apresenta melhores resultados.

Implementación de un algoritmo genético para la asignación de aulas en un centro de estudio (ING)

The genetic algorithm is a very efficient tool to solve optimization problems. On the other hand, the classroom assignation in any education center, particularly those that does not have enough quantity of classrooms for the courseʼs demand converts it in an optimization problem. In the Department of Computer Science (Universidad de Costa Rica) this work is carried out manually every six months. Besides, at least two persons of the department are dedicated full time to this labor for one week or more. The present article describes an automatic solution that not only reduces the response time to seconds but it also finds an optimal solution in the majority of the cases. In addition gives flexibility in using the program when the information involved with classroom assignation has to be updated. The interface is simple an easy to use.

Controle de tensão e reativos em redes de distribuição de energia elétrica

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Análise e otimização de máquinas quinadoras hidráulicas

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Mecânica

Projeção da dinâmica da floresta natural de Terra-firme, região de Manaus-AM, com o uso da cadeia de transição probabilística de Markov

Os fatores que envolvem os processos da dinâmica da floresta influenciam a sua biodiversidade e, portanto, a qualidade da floresta. A definição de estratégias que envolve a proteção e o uso adequado da floresta manejada e a recuperação de áreas já degradadas tornam-se possível com o estudo da estrutura e dinâmica da floresta primária por meio de informações como a mortalidade, o recrutamento e a permanência das árvores no sistema florestal. Este trabalho teve como objetivo avaliar a dinâmica de uma floresta não perturbada e fazer projeções da dinâmica florestal usando a matriz de transição probabilística (Cadeia de Markov). As taxas de recrutamento, mortalidade e incremento foram determinadas a partir de inventários florestais realizados em dois transectos, nos sentidos Norte-Sul e Leste-Oeste (20 x 2500 m cada, totalizando 10 ha), localizados no km 50 da BR 174, na estrada vicinal ZF-2, Manaus/AM, nos anos de 2000 e 2004. A floresta acumulou 8,34 t.ha-1.ano-1 de biomassa fresca acima do solo. De acordo com projeção para 2008, o número total de árvores diminuirá em 2,67% (de 5987 indivíduos (2004) para 5827 (2008)) e a mortalidade será 15% maior (de 264 (2004) para 311 (2008)). O teste Qui-quadrado mostrou que não há diferença significativa (1% de probabilidade) entre as informações coletadas e projetadas. Esses resultados permitem concluir que a Cadeia de Markov é um eficiente instrumento para projetar a dinâmica da floresta natural, contribuindo para o planejamento em curto prazo das atividades que utilizam os recursos florestais.

Retroanálise de parâmetros geomecânicos baseada em algoritmos de otimização

Dissertação de mestrado integrado em Engenharia Civil

Otimização da operação de um reservatório para controle de cheias com base na previsão de vazão

No presente trabalho foram avaliados os benefícios da previsão de vazão afluente de curto e longo prazo, na operação de um reservatório com dois usos conflitantes: geração de energia e controle de cheias. A simulação da operação do reservatório foi realizada com base em dois tipos de modelos para avaliar os benefícios da previsão. Um modelo de operação sem previsão e outro com previsão de vazão afluente, este último desenvolvido no presente trabalho. Regras de operação simples, na forma de curvas-guia lineares, foram utilizadas nos casos de operação com e sem previsão de vazões afluentes. As curvas-guia foram otimizadas através de uma técnica de parametrização, simulação e otimização utilizando um algoritmo evolutivo semelhante a um algoritmo genético. Como base para as análises foram utilizados dados relativos ao reservatório de Três Marias, no Rio São Francisco, principalmente pela disponibilidade de previsões reais de vazão de curto prazo a partir de um trabalho prévio. Essas previsões reais de vazão foram calculadas através de um modelo hidrológico distribuído que utiliza como dados de entrada, previsões de chuva do modelo atmosférico regional ETA. Para avaliar o potencial benefício das previsões de vazão na operação do reservatório, foram realizados testes considerando às vazões afluentes observadas como “previsões perfeitas de vazão”. Os resultados com previsões perfeitas de vazão mostram que pode haver um benefício relativo (incremento na geração de energia) de aproximadamente 8% (cerca de 4,77 milhões de dólares anuais), se forem utilizadas previsões de vazão de longo prazo com dois meses de antecedência, e se a operação for planejada com essa mesma antecedência. A operação baseada em previsões de prazos ou horizontes mais curtos apresenta benefícios inferiores, mas ainda assim significativos. Por exemplo, a previsão perfeita com freqüência semanal e horizonte de 12 dias pode trazer um benefício de aproximadamente 4,45% (cerca de 2,75 milhões de dólares anuais). Esses benefícios foram obtidos com o mesmo desempenho no controle de cheias. Posteriormente, foram realizados testes utilizando as previsões reais de vazão. Os benefícios obtidos com as previsões reais de curto prazo são inferiores aos benefícios obtidos com as previsões perfeitas de curto prazo, como era esperado. Entretanto, com as previsões reais de vazão, foram obtidos benefícios superiores a 50% dos que seriam esperados com a previsão perfeita (vazões observadas). Os resultados obtidos são promissores e mostram que há vantagens evidentes na utilização de previsões de chuva para se obter previsões de vazão na operação de reservatórios com usos múltiplos, quando também é associada à otimização sistêmica de um aproveitamento hidrelétrico.