Algoritmo evolutivo paralelo para o problema de atribuição de localidades a anéis em redes sonet/sdh

The telecommunications play a fundamental role in the contemporary society, having as one of its main roles to give people the possibility to connect them and integrate them into society in which they operate and, therewith, accelerate development through knowledge. But as new technologies are introduced on the market, increases the demand for new products and services that depend on the infrastructure offered, making the problems of planning of telecommunication networks become increasingly large and complex. Many of these problems, however, can be formulated as combinatorial optimization models, and the use of heuristic algorithms can help solve these issues in the planning phase. This paper proposes the development of a Parallel Evolutionary Algorithm to be applied to telecommunications problem known in the literature as SONET Ring Assignment Problem SRAP. This problem is the class NP-hard and arises during the physical planning of a telecommunication network and consists of determining the connections between locations (customers), satisfying a series of constrains of the lowest possible cost. Experimental results illustrate the effectiveness of the Evolutionary Algorithm parallel, over other methods, to obtain solutions that are either optimal or very close to it

Caracterización computacional de un detector de germanio hiperpuro de rango extendido (HPGe- XtRa) con simulación Montecarlo y optimización con un algoritmo evolutivo

Máster Universitario en Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas en Ingeniería (SIANI)

Algoritmo memético com infecção viral: uma aplicação ao problema do caixeiro viajante assimétrico

The Combinatorial Optimization is a basic area to companies who look for competitive advantages in the diverse productive sectors and the Assimetric Travelling Salesman Problem, which one classifies as one of the most important problems of this area, for being a problem of the NP-hard class and for possessing diverse practical applications, has increased interest of researchers in the development of metaheuristics each more efficient to assist in its resolution, as it is the case of Memetic Algorithms, which is a evolutionary algorithms that it is used of the genetic operation in combination with a local search procedure. This work explores the technique of Viral Infection in one Memetic Algorithms where the infection substitutes the mutation operator for obtaining a fast evolution or extinguishing of species (KANOH et al, 1996) providing a form of acceleration and improvement of the solution . For this it developed four variants of Viral Infection applied in the Memetic Algorithms for resolution of the Assimetric Travelling Salesman Problem where the agent and the virus pass for a symbiosis process which favored the attainment of a hybrid evolutionary algorithms and computational viable

Detecção e diagnóstico de falhas não-supervisionados baseados em estimativa de densidade recursiva e classificador fuzzy auto-evolutivo

In this work, we propose a two-stage algorithm for real-time fault detection and identification of industrial plants. Our proposal is based on the analysis of selected features using recursive density estimation and a new evolving classifier algorithm. More specifically, the proposed approach for the detection stage is based on the concept of density in the data space, which is not the same as probability density function, but is a very useful measure for abnormality/outliers detection. This density can be expressed by a Cauchy function and can be calculated recursively, which makes it memory and computational power efficient and, therefore, suitable for on-line applications. The identification/diagnosis stage is based on a self-developing (evolving) fuzzy rule-based classifier system proposed in this work, called AutoClass. An important property of AutoClass is that it can start learning from scratch". Not only do the fuzzy rules not need to be prespecified, but neither do the number of classes for AutoClass (the number may grow, with new class labels being added by the on-line learning process), in a fully unsupervised manner. In the event that an initial rule base exists, AutoClass can evolve/develop it further based on the newly arrived faulty state data. In order to validate our proposal, we present experimental results from a level control didactic process, where control and error signals are used as features for the fault detection and identification systems, but the approach is generic and the number of features can be significant due to the computationally lean methodology, since covariance or more complex calculations, as well as storage of old data, are not required. The obtained results are significantly better than the traditional approaches used for comparison

Uma ferramenta alternativa para síntese de circuitos lógicos usando a técnica de circuito evolutivo

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Design of neuro-fuzzy models by evolutionary and gradient-based algorithms

All systems found in nature exhibit, with different degrees, a nonlinear behavior. To emulate this behavior, classical systems identification techniques use, typically, linear models, for mathematical simplicity. Models inspired by biological principles (artificial neural networks) and linguistically motivated (fuzzy systems), due to their universal approximation property, are becoming alternatives to classical mathematical models. In systems identification, the design of this type of models is an iterative process, requiring, among other steps, the need to identify the model structure, as well as the estimation of the model parameters. This thesis addresses the applicability of gradient-basis algorithms for the parameter estimation phase, and the use of evolutionary algorithms for model structure selection, for the design of neuro-fuzzy systems, i.e., models that offer the transparency property found in fuzzy systems, but use, for their design, algorithms introduced in the context of neural networks. A new methodology, based on the minimization of the integral of the error, and exploiting the parameter separability property typically found in neuro-fuzzy systems, is proposed for parameter estimation. A recent evolutionary technique (bacterial algorithms), based on the natural phenomenon of microbial evolution, is combined with genetic programming, and the resulting algorithm, bacterial programming, advocated for structure determination. Different versions of this evolutionary technique are combined with gradient-based algorithms, solving problems found in fuzzy and neuro-fuzzy design, namely incorporation of a-priori knowledge, gradient algorithms initialization and model complexity reduction.

Modelo de evaluación integrada del stock norte-centro de la anchoveta peruana Engraulis ringens Jenyns

Se presenta un nuevo modelo integrado de evaluación para el stock norte-centro de la anchoveta peruana que permite reconstruir y hacer un seguimiento de la estructura de longitudes del stock desde un modelo basado en edades. El modelo fue calibrado usando estimados acústicos de biomasa y estructuras de tallas provenientes de cruceros científicos y de desembarques de la pesquería. Para la calibración se utilizó un algoritmo evolutivo con diferentes funciones de aptitud para cada variable calibrada (biomasas y capturas). Se presentan los estimados mensuales de biomasa total, biomasa desovante, reclutamiento y mortalidad por pesca obtenidos por el modelo de evaluación integrada para el periodo 1964-2008. Se encontraron tres periodos cualitativamente distintos en la dinámica de anchoveta, entre 1961-1971, 1971-1991 y 1991 al presente, que se distinguen tanto por las biomasas medias anuales como por los niveles de reclutamiento observado.

Paralelización de algoritmos evolutivos como práctica para una asignatura de Arquitectura de Computadores.

Resumen tomado de la publicación

Dinâmica molecular investigada com pulsos de femto-segundos

Técnicas experimentais de óptica não-linear resolvidas no tempo são capazes, em diversas situações, de fornecer mais informações sobre a dinâmica e estrutura molecular do que técnicas sem nenhuma resolução temporal. Nesta tese investigou-se três sistemas com técnicas espectroscópicas resolvidas no tempo, utilizando pulsos ultra-curtos de um sistema LASER amplificado, baseado em cristal de Ti:Safira, e de amplificadores ópticos paramétricos. Para este estudo foram implementadas e analisadas quatro diferentes técnicas espectroscópicas resolvidas no tempo: Espalhamento Raman anti-Stokes Coerente (CARS), Espalhamento hiper-Rayleigh Resolvido no Tempo (TRHRS), Bombeio-Prova e Bombeio- Depleção-Prova. O três sistemas investigados apresentam um grau crescente de complexidade nas suas dinâmicas e interações com o meio. O primeiro dos sistemas estudados foi a dinâmica da molécula de H2 no regime de impacto, na presença de moléculas e átomos perturbadores (N2 e He). Foi possível determinar, pela primeira vez, coeficientes de alargamento para o ramo Q devido à colisões entre H2+H2 utilizando a técnica de CARS resolvido temporalmente, bem como novos coeficientes para o deslocamento das linhas. O emprego da mesma técnica em sistemas binários lançou mais luz sobre a possibilidade de existir alguma não-homogeneidade em tais tipos de colisões. O segundo experimento investigou a dinâmica de relaxação orientacional da acetonitrila em solução utilizando a nova técnica de TRHRS; esta foi desenvolvida e testada com sucesso pela primeira vez neste trabalho. Um modelamento teórico mostra que dentro do modelo de Debye para a difusão rotacional, tempos associados ao terceiro momento do tempo de difusão (τ3) e ao primeiro momento (τ1) devem ser observados. Os resultados experimentais para a acetonitrila apresentam um decaimento consistente com este modelo (τ3~850 fs), concordando também com valores derivados de resultados experimentais e teóricos obtidos por outros métodos. Além disso, também foi observado experimentalmente uma segunda componente mais rápida (~50 fs), que não pôde ser explicada dentro do modelo de difusão rotacional livre. Esta componente foi atribuída a efeitos reorientacionais coletivos em conjunto com efeitos de superposição temporal de pulsos. A interpretação do sinal desta nova técnica foi testada com sucesso realizando o experimento em tetracloreto de carbono.O terceiro sistema investigado foi a dinâmica de relaxação de energia intramolecular de carotenóides. A principal questão, da vii existência ou não de estados eletrônicos adicionais, foi abordada utilizando uma modificação da técnica de Bombeio e Prova, denominada de Bombeio-Depleção-Prova. A técnica de Bombeio-Depleção-Prova foi pela primeira vez utilizada em carotenóides, possibilitando observar dinâmicas nunca vistas por qualquer outra técnica experimental. Dentro da resolução temporal dos experimentos realizados, a presença de novos estados eletrônicos em carotenóides livres em solução é descartada. Além disso, uma nova ferramenta de análise de dados foi desenvolvida. A análise de alvos espectrais baseada em um algoritmo evolutivo trouxe mais argumentos para o modelo clássico de três níveis. A dinâmica de carotenóides livres em solução foi comparada com sua dinâmica quando inseridos no complexo fotossintético de coleta de luz (LH2) da bactéria púrpura, utilizando para isso a técnica de Bombeio e Prova. Os resultados obtidos mostram um sistema de níveis de energia mais complexo do que quando o carotenóide está livre em solução. Esta modificação devido ao ambiente é possivelmente gerada pela quebra de simetria do carotenóide quando inserido no complexo LH2, possibilitando o cruzamento entre sistemas (singlete-triplete).

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.

Algoritmos evolutivos dedicados à reconfiguração de redes radiais de distribuição sob demandas fixas e variáveis: estudo dos operadores genéticos e parâmetros de controle

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

Paralelismo de inversores monofásicos, isolados ou em conexão com a rede, com otimização da resposta dinâmica

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Método heurístico para criação de linhas de trabalho em problemas de escalonamento de pessoal

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEG