Uma colônia de formigas para o caminho mais curto multiobjetivo

Multi-objective combinatorial optimization problems have peculiar characteristics that require optimization methods to adapt for this context. Since many of these problems are NP-Hard, the use of metaheuristics has grown over the last years. Particularly, many different approaches using Ant Colony Optimization (ACO) have been proposed. In this work, an ACO is proposed for the Multi-objective Shortest Path Problem, and is compared to two other optimizers found in the literature. A set of 18 instances from two distinct types of graphs are used, as well as a specific multiobjective performance assessment methodology. Initial experiments showed that the proposed algorithm is able to generate better approximation sets than the other optimizers for all instances. In the second part of this work, an experimental analysis is conducted, using several different multiobjective ACO proposals recently published and the same instances used in the first part. Results show each type of instance benefits a particular type of instance benefits a particular algorithmic approach. A new metaphor for the development of multiobjective ACOs is, then, proposed. Usually, ants share the same characteristics and only few works address multi-species approaches. This works proposes an approach where multi-species ants compete for food resources. Each specie has its own search strategy and different species do not access pheromone information of each other. As in nature, the successful ant populations are allowed to grow, whereas unsuccessful ones shrink. The approach introduced here shows to be able to inherit the behavior of strategies that are successful for different types of problems. Results of computational experiments are reported and show that the proposed approach is able to produce significantly better approximation sets than other methods

O problema de corte de placas defeituosas

O problema tratado neste trabalho consiste em cortar uma placa retangular em peças menores retangulares, de modo que a perda seja minimizada. A placa, entretanto, contém defeitos bem localizados. Propomos uma abordagem em grafo E/OU para representação das soluções possíveis e um método de enumeração implícita para determinar a solução ótima. Resultados computacionais demonstram a efetividade da abordagem.

Abordagens complementares para problemas de p-medianas

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

Métodos de geração de colunas para problemas de atribuição

Este trabalho apresenta métodos de geração de colunas para dois importantes problemas de atribuição: o Problema Generalizado de Atribuição (PGA) e o Problema de Atribuição de Antenas a Comutadores (PAAC). O PGA é um dos mais representativos problemas de Otimização Combinatória e consiste em otimizar a atribuição de n tarefas a m agentes, de forma que cada tarefa seja atribuída a exatamente um agente e a capacidade de cada agente seja respeitada. O PAAC consiste em atribuir n antenas a m comutadores em uma rede de telefonia celular, de forma a minimizar os custos de cabeamento entre antenas e comutadores e os custos de transferência de chamadas entre comutadores. A abordagem tradicional de geração de colunas é comparada com as propostas neste trabalho, que utilizam a relaxação lagrangeana/surrogate. São apresentados testes computacionais que demonstram a efetividade dos algoritmos propostos.

Metaheurística GRASP para o problema de planejamento da expansão de sistemas de transmissão de energia elétrica

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Reconfiguração de sistemas de distribuição de energia elétrica utilizando a metaheurística busca em vizinhança variável

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Os teoremas de índice de Poincaré

Pós-graduação em Matemática Universitária - IGCE

Reação de redução de oxigênio sobre perovskitas La1-xSrxFeyCo1-yO3-δ, para células a combustível de óxido sólido (SOFC)

Pós-graduação em Ciência e Tecnologia de Materiais - FC

Sequenciamento de lotes em prensas de alta capacidade com tempo de setup dependente da sequência

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Prospecção química e biológica do fungo endofítico Camarops sp. isolado de Alibertia macrophylla (Rubiaceae)

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

Desempenho de redes de distribuição com geradores distribuídos

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Capacidade de combinação de linhagens de pepino (Cucumis sativus L.) do grupo japonês

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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.

Relax and cut: limitantes duais para o problema do caixeiro viajante

Pós-graduação em Matemática - IBILCE