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

Resolução do problema de fluxo de potência ótimo pela meta-heurística algoritmo dos fogos de artifício de busca dinâmica com mutação de covariância

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Um algoritmo híbrido para o problema de roteamento de veículos com frotas heterogêneas

This paper aims to propose a hybrid meta-heuristics for the Heterogeneous Fleet Vehicle Routing Problem (HVRP), which is a combinatorial optimization problem NP-hard, and is characterized by the use of a limited fleet consists of different vehicles with different capacities. The hybrid method developed makes use of a memetic algorithm associated with the component optimizer Vocabulary Building. The resulting hybrid meta-heuristic was implemented in the programming language C + + and computational experiments generated good results in relation to meta-heuristic applied in isolation, proving the efficiency of the proposed method.

Otimização multiobjetivo na análise da integração de geração distribuída às redes de distribuição

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Uma nova heurística para o problema de minimização de trocas de ferramentas

O problema de minimização de troca de ferramentas (MTSP) busca uma sequência de processamento de um conjunto de tarefas, de modo a minimizar o número de trocas de ferramentas requeridas. Este trabalho apresenta uma nova heurística para o MTSP, capaz de produzir bons limitantes superiores para um algoritmo enumerativo. Esta heurística possui duas fases: uma fase construtiva que é baseada em um grafo em que os vértices correspondem a ferramentas e existe um arco k = (i, j) que liga os vértices i e j se e somente se as ferramentas i e j são necessárias para a execução de alguma tarefa k; e uma fase de refinamento baseada na meta-heurística Busca Local Iterativa. Resultados computacionais mostram que a heurística proposta tem um bom desempenho para os problemas testados, contribuindo para uma redução significativa no número de nós gerados de um algoritmo enumerativo.

Aspectos de aprendizagem em optimização

A optimização e a aprendizagem em Sistemas Multi-Agente são consideradas duas áreas promissoras mas relativamente pouco exploradas. A optimização nestes ambientes deve ser capaz de lidar com o dinamismo. Os agentes podem alterar o seu comportamento baseando-se em aprendizagem recente ou em objectivos de optimização. As estratégias de aprendizagem podem melhorar o desempenho do sistema, dotando os agentes da capacidade de aprender, por exemplo, qual a técnica de optimização é mais adequada para a resolução de uma classe particular de problemas, ou qual a parametrização é mais adequada em determinado cenário. Nesta dissertação são estudadas algumas técnicas de resolução de problemas de Optimização Combinatória, sobretudo as Meta-heurísticas, e é efectuada uma revisão do estado da arte de Aprendizagem em Sistemas Multi-Agente. É também proposto um módulo de aprendizagem para a resolução de novos problemas de escalonamento, com base em experiência anterior. O módulo de Auto-Optimização desenvolvido, inspirado na Computação Autónoma, permite ao sistema a selecção automática da Meta-heurística a usar no processo de optimização, assim como a respectiva parametrização. Para tal, recorreu-se à utilização de Raciocínio baseado em Casos de modo que o sistema resultante seja capaz de aprender com a experiência adquirida na resolução de problemas similares. Dos resultados obtidos é possível concluir da vantagem da sua utilização e respectiva capacidade de adaptação a novos e eventuais cenários.

Despacho económico de unidades com funções de custo não convexas usando enxames

Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica Ramo de Energia

Modified particle swarm optimization for day-ahead distributed energy resources scheduling including vehicle-to-grid

Mestrado em Engenharia Electrotécnica – Sistemas Eléctricos de Energia

Simulação de um Pool Simétrico com validação técnica do despacho provisório e apresentação de medidas corretivas baseadas num despacho ótimo

Os mercados de energia elétrica são atualmente uma realidade um pouco por todo o mundo. Contudo, não é consensual o modelo regulatório a utilizar, o que origina a utilização de diferentes modelos nos diversos países que deram início ao processo de liberalização e de reestruturação do sector elétrico. A esses países, dado que a energia elétrica não é um bem armazenável, pelo menos em grandes quantidades, colocam-se questões importantes relacionadas com a gestão propriamente dita do seu sistema elétrico. Essas questões implicam a adoção de regras impostas pelo regulador que permitam ultrapassar essas questões. Este trabalho apresenta um estudo feito aos mercados de energia elétrica existentes um pouco por todo o mundo e que o autor considerou serem os mais importantes. Foi também feito um estudo de ferramentas de otimização essencialmente baseado em meta-heurísticas aplicadas a problemas relacionados com a operação dos mercados e com os sistemas elétricos de energia, como é o exemplo da resolução do problema do Despacho Económico. Foi desenvolvida uma aplicação que simula o funcionamento de um mercado que atua com o modelo Pool Simétrico, em que são transmitidas as ofertas de venda e compra de energia elétrica por parte dos produtores, por um lado, e dos comercializadores, consumidores elegíveis ou intermediários financeiros, por outro, analisando a viabilidade técnica do Despacho Provisório. A análise da viabilidade técnica do Despacho Provisório é verificada através do modelo DC de trânsito de potências. No caso da inviabilidade do Despacho Provisório, por violação de restrições afetas ao problema, são determinadas medidas corretivas a esse despacho, com base nas ofertas realizadas e recorrendo a um Despacho Ótimo. Para a determinação do Despacho Ótimo recorreu-se à meta-heurística Algoritmos Genéticos. A aplicação foi desenvolvida no software MATLAB utilizando a ferramenta Graphical User Interfaces. A rede de teste utilizada foi a rede de 14 barramentos do Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). A aplicação mostra-se competente no que concerne à simulação de um mercado com tipo de funcionamento Pool Simétrico onde são efetuadas ofertas simples e onde as transações ocorrem no mercado diário, porém, não reflete o problema real relacionado a este tipo de mercados. Trata-se, portanto, de um simulador básico de um mercado de energia cujo modelo de funcionamento se baseia no tipo Pool Simétrico.

Híper-heurísticas com aprendizagem

A otimização nos sistemas de suporte à decisão atuais assume um carácter fortemente interdisciplinar relacionando-se com a necessidade de integração de diferentes técnicas e paradigmas na resolução de problemas reais complexos, sendo que a computação de soluções ótimas em muitos destes problemas é intratável. Os métodos de pesquisa heurística são conhecidos por permitir obter bons resultados num intervalo temporal aceitável. Muitas vezes, necessitam que a parametrização seja ajustada de forma a permitir obter bons resultados. Neste sentido, as estratégias de aprendizagem podem incrementar o desempenho de um sistema, dotando-o com a capacidade de aprendizagem, por exemplo, qual a técnica de otimização mais adequada para a resolução de uma classe particular de problemas, ou qual a parametrização mais adequada de um dado algoritmo num determinado cenário. Alguns dos métodos de otimização mais usados para a resolução de problemas do mundo real resultaram da adaptação de ideias de várias áreas de investigação, principalmente com inspiração na natureza - Meta-heurísticas. O processo de seleção de uma Meta-heurística para a resolução de um dado problema é em si um problema de otimização. As Híper-heurísticas surgem neste contexto como metodologias eficientes para selecionar ou gerar heurísticas (ou Meta-heurísticas) na resolução de problemas de otimização NP-difícil. Nesta dissertação pretende-se dar uma contribuição para o problema de seleção de Metaheurísticas respetiva parametrização. Neste sentido é descrita a especificação de uma Híperheurística para a seleção de técnicas baseadas na natureza, na resolução do problema de escalonamento de tarefas em sistemas de fabrico, com base em experiência anterior. O módulo de Híper-heurística desenvolvido utiliza um algoritmo de aprendizagem por reforço (QLearning), que permite dotar o sistema da capacidade de seleção automática da Metaheurística a usar no processo de otimização, assim como a respetiva parametrização. Finalmente, procede-se à realização de testes computacionais para avaliar a influência da Híper- Heurística no desempenho do sistema de escalonamento AutoDynAgents. Como conclusão genérica, é possível afirmar que, dos resultados obtidos é possível concluir existir vantagem significativa no desempenho do sistema quando introduzida a Híper-heurística baseada em QLearning.

Heurísticas de pesquisa local para problemas de máquina única

O escalonamento é uma das decisões mais importantes no funcionamento de uma linha de produção. No âmbito desta dissertação foi realizada uma descrição do problema do escalonamento, identificando alguns métodos para a optimização dos problemas de escalonamento. Foi realizado um estudo ao caso do problema de máquina única através do teste de várias instâncias com o objectivo de minimizar o atraso pesado, aplicando uma Meta-Heurística baseada na Pesquisa Local e dois algoritmos baseados no SB. Os resultados obtidos reflectem que os algoritmos baseados no SB apresentaram resultados mais próximos do óptimo, em relação ao algoritmo baseado na PL. Os resultados obtidos permitem sustentar a hipótese de não existirem algoritmos específicos para os problemas de escalonamento. A melhor forma de encontrar uma solução de boa qualidade em tempo útil é experimentar diferentes algoritmos e comparar o desempenho das soluções obtidas.

Restauração automática de redes de distribuição de energia elétrica de grande porte com geração distribuída

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

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

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Sequenciamento de linhas de montagem múltiplas em ambiente de produção enxuta utilizando simulação

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)