Planejamento econômico de gráficos de controle X para monitoramento de processos autocorrelacionados

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Controle semi-ativo de vibrações com fluido magnetoreológico utilizando LMis e lógica nebulosa otimizada por algoritmo genético

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEIS

Metaheurísticas em um problema de rotação de culturas

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Planejamento da expansão de sistemas de transmissão considerando análise de confiabilidade e incertezas na demanda futura

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Análise crítica de aspectos de modelagem matemática no planejamento da expansão a longo prazo de sistemas de transmissão

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Valoração de serviços ancilares de geradores distribuídos

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

Localização de faltas em alimentadores de distribuição de energia elétrica usando medições esparsas de tensões

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Fluxo de potência ótimo em sistemas multimercados através de um algorítmo evolutivo multiobjetivo

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Otimização multiobjetivo no planejamento agregado da produção e na cogeração de energia elétrica de usina do setor sucroenergético

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEG

Metodologia para o despacho de potência reativa visando o controle de tensão baseado em algoritmos genéticos

Este trabalho tem como objetivo apresentar um aplicativo para auxiliar no planejamento de sistemas elétricos, através de uma metodologia para controle de tensão e minimização das perdas, através da otimização da injeção de reativos, mantendo a tensão nos barramentos dentro de limites pré estabelecidos. A metodologia desenvolvida é baseada em um sistema hibrido, que utiliza inteligência computacional baseada em um algoritmo genético acoplado a um programa de fluxo de carga (ANAREDE), que interagem para produzir uma solução ótima. Os resultados obtidos mostram que a técnica baseada no algoritmo genético é bem adequada ao tipo de problema ora tratado referente a minimização de perdas reativas e a melhoria do perfil da tensão em redes elétricas, sendo este atualmente um problema crítico em parte do Sistema Interligado Nacional (SIN).

Algoritmo genético retroviral iterativo

Este trabalho tem como objetivo apresentar o desenvolvimento de uma metaheurística híbrida baseada no ciclo de vida viral, mais especificamente dos Retrovírus, que fazem parte do grupo dos seres que evoluem mais rápido na natureza. Este algoritmo é denominado Algoritmo Genético Retroviral Iterativo (AGRI) e para embasamento computacional são utilizados conceitos de Algoritmo Genético (AG) e biológico características de replicação e evolução retroviral, o que proporciona uma grande diversidade genética o que aumenta a probabilidade para encontrar a solução, fato este confirmado através de melhores resultados obtidos pelo AGRI em relação ao AG.

Método de otimização não-linear para impor PSDs arbitrárias em modems DSL: análise estatística e prática

Este trabalho tem como objetivo apresentar um método para solucionar o problema de mapeamento entre as soluções teóricas de gerenciamento dinâmico de espectro (DSM) e os parâmetros de controle das densidades espectrais de potência (PSDs) de transmissão dos modems comerciais. O método utiliza algoritmos genéticos (AG) codificado em inteiros para solucionar o problema. O AG é responsável por achar os melhores parâmetros para representar uma PSD arbitrária, considerando as restrições impostas pelos equipamentos e padrões atuais DSL. O trabalho apresenta ainda um estudo comparativo do método proposto com um concorrente, além de estudo estatístico do método proposto, considerando média, desvio padrão e intervalo de confiança. Adicionalmente, são apresentados dois setups para uso em laboratório, sendo um para medição de PSDs e o outro para funções de transferência, os quais podem ser reaproveitados em outros trabalhos.

GAIA - Uma proposta de agente inteligente acoplado a algoritmos evolucionários para ajuste dinâmico de parâmetros através de conceitos de design inteligente e lógica fuzzy

Há muitos anos, técnicas de Computação Evolucionária vem sendo aplicadas com sucesso na solução dos mais variados tipos de problemas de otimização. Na constante procura pelo ótimo global e por uma melhor exploração da superfície de busca, as escolhas para ajustar estes métodos podem ser exponencialmente complexas e requerem uma grande quantidade de intervenção humana. Estes modelos tradicionais darwinianos apóiam-se fortemente em aleatoriedade e escolhas heurísticas que se mantém fixas durante toda a execução, sem que acompanhem a variabilidade dos indivíduos e as eventuais mudanças necessárias. Dadas estas questões, o trabalho introduz a combinação de aspectos da Teoria do Design Inteligente a uma abordagem hibrida de algoritmo evolucionário, através da implementação de um agente inteligente o qual, utilizando lógica fuzzy, monitora e controla dinamicamente a população e seis parâmetros definidos de uma dada execução, ajustando-os para cada situação encontrada durante a busca. Na avaliação das proposições foi construído um protótipo sobre a implementação de um algoritmo genético para o problema do caixeiro viajante simétrico aplicado ao cenário de distância por estradas entre as capitais brasileiras, o que permitiu realizar 580 testes, simulações e comparações entre diferentes configurações apresentadas e resultados de outras técnicas. A intervenção inteligente entrega resultados que, com sucesso em muitos aspectos, superam as implementações tradicionais e abrem um vasto espaço para novas pesquisas e estudos nos aqui chamados: “Algoritmos Evolucionários Híbridos Auto-Adaptáveis”, ou mesmo, “Algoritmos Evolucionários Não-Darwinianos”.

Antenas compactas de microondas de banda larga e banda ultra-larga (UWB)

Nos últimos anos, com o surgimento de novos serviços e equipamentos para o sistema de comunicação móvel com maiores larguras de banda de operação e ocupando espaços cada vez menores, o desenvolvimento de novas antenas de bandas largas e com dimensões pequenas se tornou um dos principais desafios das pesquisas na área de antenas. Neste trabalho, duas estruturas de antenas de bandas largas e dimensões reduzidas foram analisadas e otimizadas. Na primeira parte, a antena filamentar monopolo dobrado (Wire Built-in Folded Monopole Antenna, W-BFMA) foi investigada e teve sua largura de banda otimizada, conectada a linha de alimentação em diferentes impedâncias. Para modelar a estrutura da antena W-BFMA foi usado o método numérico dos momentos (Method of Moments - MoM), e para sua otimização os métodos: paramétrico, hill climbing e algoritmo genético (AG). Programas computacionais baseados na linguagem Matlab foram desenvolvidos para modelagem, otimização e cálculos das principais curvas características da antena W-BFMA. Na segunda parte, duas diferentes configurações de antenas monopolos planos usando a tecnologia de banda ultra-larga (Ultra- Wideband Antenna, UWB) foram investigadas e otimizadas com a ajuda do programa comercial Computer Simulation Technology (CST) Microwave Studio. Ambas as antenas UWB foram alimentadas por uma linha de microfita (microstrip line) na impedância de 50Ω. A antena UWB que apresentou melhor resultado teve o seu protótipo construído, as principais curvas características, tais como: perda de retorno, ganho, distribuição de corrente e diagrama de radiação foram analisadas. Os resultados simulados foram comparados com resultados obtidos experimentalmente.

Classificação de dados utilizando algoritmos genéticos e lógica difusa

Várias das técnicas tradicionais de Mineração de Dados têm sido aplicadas com êxito e outras esbarram em limitações, tanto no desempenho como na qualidade do conhecimento gerado. Pesquisas recentes têm demonstrado que as técnicas na área de IA, tais como Algoritmo Genético (AG) e Lógica Difusa (LD), podem ser utilizadas com sucesso. Nesta pesquisa o interesse é revisar algumas abordagens que utilizam AG em combinação com LD de forma híbrida para realizar busca em espaços grandes e complexos. Este trabalho apresenta o Algoritmo Genético (AG), utilizando Lógica Difusa, para a codificação, avaliação e reprodução dos cromossomos, buscando classificar dados através de regras extraídas de maneira automática com a evolução dos cromossomos. A Lógica Difusa é utilizada para deixar as regras mais claras e próximas da linguagem humana, utilizando representações lingüísticas para identificar dados contínuos.