Modelo de programação matemática para controle do crescimento da vegetação sob redes de distribuição de energia elétrica

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Programação de horários usando um algoritmo genético especializado

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Modelo de programação matemática para controle do crescimento da vegetação sob redes de distribuição de energia elétrica

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Reconfiguração de alimentadores em sistemas de distribuição usando uma metaheurística e espaço de busca reduzido

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Otimização de problemas multimodais usando meta-heurísticas evolutivas

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Algoritmo genético especializado aplicado ao planejamento da expansão de sistemas de distribuição de energia elétrica

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Otimização do problema de carregamento de container usando uma metaheurística eficiente

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Otimização combinatória para alocação de fontes renováveis em microrredes de corrente contínua

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Specialized genetic algorithm for transmission network expansion planning considering reliability

This paper presents a methodology to solve the transmission network expansion planning problem (TNEP) considering reliability and uncertainty in the demand. The proposed methodology provides an optimal expansion plan that allows the power system to operate adequately with an acceptable level of reliability and in an enviroment with uncertainness. The reliability criterion limits the expected value of the reliability index (LOLE - Loss Of Load Expectation) of the expanded system. The reliability is evaluated for the transmission system using an analytical technique based in enumeration. The mathematical model is solved, in a efficient way, using a specialized genetic algorithm of Chu-Beasley modified. Detailed results from an illustrative example are presented and discussed. © 2009 IEEE.

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)

Simulação para a otimização da colheita da cana-de-açúcar

Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

Simulação para a otimização da colheita da cana-de-açúcar

Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

Genetic algorithm of chu and beasley for static and multistage transmission expansion planning

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.

Parceria público x privada no desenvolvimento de pesquisa em melhoramento genético animal

O melhoramento genético animal é, normalmente, pesquisado e desenvolvido nas universidades e instituições públicas de pesquisa do Brasil. No entanto, os rebanhos de exploração zootécnica, verdadeiros objetivos desses estudos, pertencem à iniciativa privada. O melhoramento genético animal e as parcerias público-privadas constituem-se em um caso especial de grande sucesso, que é analisado no presente texto, com ênfase especial ao Grupo de Melhoramento Animal e Biotecnologia da Faculdade de Zootecnia e Engenharia de Alimentos da Universidade de São Paulo, instituição de origem dos autores. O sucesso desse grupo, medido em atividades de pesquisa e suas conseqüentes publicações, de ensino e formação de recursos humanos e de extensão de serviços à comunidade, é apresentado como incentivo aos pesquisadores das mais diversas áreas ligadas à produção animal.

Matriz Metaloproteinase 2: um importante marcador genético para colesteatomas

Este estudo foi desenvolvido para determinar a presença de MMP2 em colesteatomas humanos e observar se colesteatomas que complicam (invasivos) apresentam uma maior expressão imunohistoquímica de Matriz Metaloproteinase 2 (MMP2). Colesteatomas produzem enzimas que causam erosão óssea, como a MMP2. MATERIAL E MÉTODO: Analisamos a expressão imunohistoquímica de MMP2 em colesteatomas invasivos, comparando-os aos latentes. Um estudo de corte transversal com dezenove lâminas e blocos parafinados de colesteatoma, derivados de mastoidectomias, foram desparafinados e submetidos à técnica imunohistoquímica com anticorpos anti-MMP2. RESULTADOS: Os resultados foram expressos em 0 (tênue), + (leve), ++ (moderado) e +++ (intenso), de acordo com a intensidade da expressão de MMP2. As expressões 0 e + foram denominadas Fraca e as expressões ++ e +++, Forte. Dos 8 colesteatomas invasivos, 7 apresentaram Forte expressão de MMP2 (87,5%). Com relação aos colesteatomas latentes (11), apenas 3 apresentaram Forte expressão de MMP2 (27,3%), com um teste exato de Fisher significante (p= 0,015). CONCLUSÃO: Colesteatomas expressam MMP2 e colesteatomas invasivos expressam MMP2 com maior intensidade, em relação aos latentes.