Análise e implementação de um algoritmo de busca dispersa para o planejamento da expansão de sistemas de transmissão

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Reconfiguração de redes de distribuição de energia elétrica através de um algoritmo de busca dispersa

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Programação de horários usando um algoritmo de busca em vizinhança variável

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Planejamento de sistemas de distribuição de energia elétrica de média tensão através de um algoritmo de busca dispersa

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Um algoritmo de busca tabu para problemas de localização não capacitados

In this work, a tabu search algorithm for solving uncapacitated location problems is presented. The uncapacitated location problem is a classic problem of localization and occurs in many practical situations. The problem consists in determining in a network, at the minimum possible cost, the better localization, in a network, for the installation of facilities in order to attend the customers' associated demands, at the minimum possible cost. One admits that there exists a cost associated with the opening of a facility and a cost of attendance of each customer by any open facilities. In the particular case of the uncapacitated location problem there is no capacity limitation to attend the customers’ demands. There are some parameters in the algorithm that influence the solution’s quality. These parameters were tested and optimal values for them were obtained. The results show that the proposed algorithm is able to find the optimal solution for all small tested problems keeping the compromise between solution’s quality and computational time. However, to solve bigger problems, the structure of the algorithm must be changed in its structure. The implemented algorithm is integrated to a computational platform for solution of logistic problems

Localização colaborativa em robótica de enxame.

Diversas das possíveis aplicações da robótica de enxame demandam que cada robô seja capaz de estimar a sua posição. A informação de localização dos robôs é necessária, por exemplo, para que cada elemento do enxame possa se posicionar dentro de uma formatura de robôs pré-definida. Da mesma forma, quando os robôs atuam como sensores móveis, a informação de posição é necessária para que seja possível identificar o local dos eventos medidos. Em virtude do tamanho, custo e energia dos dispositivos, bem como limitações impostas pelo ambiente de operação, a solução mais evidente, i.e. utilizar um Sistema de Posicionamento Global (GPS), torna-se muitas vezes inviável. O método proposto neste trabalho permite que as posições absolutas de um conjunto de nós desconhecidos sejam estimadas, com base nas coordenadas de um conjunto de nós de referência e nas medidas de distância tomadas entre os nós da rede. A solução é obtida por meio de uma estratégia de processamento distribuído, onde cada nó desconhecido estima sua própria posição e ajuda os seus vizinhos a calcular as suas respectivas coordenadas. A solução conta com um novo método denominado Multi-hop Collaborative Min-Max Localization (MCMM), ora proposto com o objetivo de melhorar a qualidade da posição inicial dos nós desconhecidos em caso de falhas durante o reconhecimento dos nós de referência. O refinamento das posições é feito com base nos algoritmos de busca por retrocesso (BSA) e de otimização por enxame de partículas (PSO), cujos desempenhos são comparados. Para compor a função objetivo, é introduzido um novo método para o cálculo do fator de confiança dos nós da rede, o Fator de Confiança pela Área Min-Max (MMA-CF), o qual é comparado com o Fator de Confiança por Saltos às Referências (HTA-CF), previamente existente. Com base no método de localização proposto, foram desenvolvidos quatro algoritmos, os quais são avaliados por meio de simulações realizadas no MATLABr e experimentos conduzidos em enxames de robôs do tipo Kilobot. O desempenho dos algoritmos é avaliado em problemas com diferentes topologias, quantidades de nós e proporção de nós de referência. O desempenho dos algoritmos é também comparado com o de outros algoritmos de localização, tendo apresentado resultados 40% a 51% melhores. Os resultados das simulações e dos experimentos demonstram a eficácia do método proposto.

Alocação de Chaves para Transferências Automáticas de Cargas entre Subestações Utilizando Algoritmo Busca Tabu Reativa

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Planejamento e projeto de circuitos secundários de distribuição de energia elétrica por meio de algoritmo busca tabu

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Busca quântica de dados XML usando algoritmo de Grover

This paper presents a quantum search algorithm implementation with small modifications. The algorithm idea is to be hybrid, capable to run on classical systems and quantum systems. We present the concepts of quantum search and introduced a pseudo-framework able to generate code for classical computers (C++) and quantum computers (QCL). The algorithms were submitted to simulations, which resulted in a comparative study of the operation of Grover’s algorithm on both systems, carrying out searches in a mass of data in XML format files. As a result, we see very similar numbers between classical and quantum systems, this creates an expectation that the search in real quantum computers is much more efficient.

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

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Reconfiguração de sistemas de distribuição operando em vários níveis de demanda através de uma meta-heurística de busca em vizinhança variável

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Avanços no método LTSn para cálculo de criticalidade e desenvolvimento da primeira versão do código LTSn

O objetivo deste trabalho consiste no desenvolvimento de alguns avanços, teóricos e numéricos, no método LTSN visando implementar a primeira versão de um código computacional, para resolver a equação de transporte utilizando formulação LTSN na forma de multigrupos em geometria plana. Os avanços para o método LTSN estão fundamentados na solução iterativa para o sistema de equações que constituem as condições de contorno, um novo método para a busca do valor de keff baseado no método da bissecção. O desenvolvimento desta metodologia permitiu realizar o calculo muito rápido com altas ordens de quadratura e com esforço computacional muito reduzido. Juntos os avanços matemáticos e numéricos, implementados nesta primeira versão de um código fortran, tal como nos códigos já conhecidos permite solucionar a equação de transporte na forma de multigrupos, tanto para o cálculo direto como para o adjunto, com fontes arbitrárias. Este código utiliza de recursos computacionais da linguagem FORTRAN e as bibliotecas LAPACK, para a otimização de seus algoritmos, facilitando o desenvolvimento futuro. A validação deste trabalho foi feita utilizando dois problemas: um relativo ao fluxo angular e escalar, tanto para o fluxo direto como para o adjunto, cuja importância está relacionada com busca de convergência, relação de reciprocidade e comprovação da solução adjunta, e; um problema de criticalidade, para comprovar a eficácia do algoritmo de busca iterativa de keff e espessura crítica. Com este trabalho se abrem muitas possibilidades tanto teóricas como numéricas a investigar com o método LTSN.

Estudo de Superfícies Seletivas de Frequência com o Uso de Inteligência Computacional

The main objective of this work is to optimize the performance of frequency selective surfaces (FSS) composed of crossed dipole conducting patches. The optimization process is performed by determining proper values for the width of the crossed dipoles and for the FSS array periodicity, while the length of the crossed dipoles is kept constant. Particularly, the objective is to determine values that provide wide bandwidth using a search algorithm with representation in bioinspired real numbers. Typically FSS structures composed of patch elements are used for band rejection filtering applications. The FSS structures primarily act like filters depending on the type of element chosen. The region of the electromagnetic spectrum chosen for this study is the one that goes from 7 GHz to 12 GHz, which includes mostly the X-band. This frequency band was chosen to allow the use of two X-band horn antennas, in the FSS measurement setup. The design of the FSS using the developed genetic algorithm allowed increasing the structure bandwidth

Algoritmos genéticos aplicados a um comitê de LS-SVM em problemas de classificação

The pattern classification is one of the machine learning subareas that has the most outstanding. Among the various approaches to solve pattern classification problems, the Support Vector Machines (SVM) receive great emphasis, due to its ease of use and good generalization performance. The Least Squares formulation of SVM (LS-SVM) finds the solution by solving a set of linear equations instead of quadratic programming implemented in SVM. The LS-SVMs provide some free parameters that have to be correctly chosen to achieve satisfactory results in a given task. Despite the LS-SVMs having high performance, lots of tools have been developed to improve them, mainly the development of new classifying methods and the employment of ensembles, in other words, a combination of several classifiers. In this work, our proposal is to use an ensemble and a Genetic Algorithm (GA), search algorithm based on the evolution of species, to enhance the LSSVM classification. In the construction of this ensemble, we use a random selection of attributes of the original problem, which it splits the original problem into smaller ones where each classifier will act. So, we apply a genetic algorithm to find effective values of the LS-SVM parameters and also to find a weight vector, measuring the importance of each machine in the final classification. Finally, the final classification is obtained by a linear combination of the decision values of the LS-SVMs with the weight vector. We used several classification problems, taken as benchmarks to evaluate the performance of the algorithm and compared the results with other classifiers