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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) Fundação Araucária de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico do Paraná A redução de gastos desnecessários e o crescimento da conscientização ambiental, são fatores que impactam diretamente na decisão de grandes empresas a buscar novas formas de melhorar o aproveitamento de matéria-prima em suas fábricas. Este trabalho foi desenvolvido em parceria com uma empresa produtora de maquinário agrícola, e que buscava reduzir a quantidade de resíduos gerados no processo de corte de chapas metálicas. Mensalmente a empresa parceira descarta toneladas de aço. A empresa já possui um software que realiza a melhor distribuição física das peças dentro de suas respectivas chapas. Contudo, após a realização de uma análise bibliométrica e sistêmica, foi identificado a oportunidade de desenvolver um método que realiza essa distribuição de peças nas chapas levando em consideração que um número definido de peças poderia ser estocado. Assim, o plano de produção da empresa poderia ser alterado, de forma a permitir que fosse possível aumentar o aproveitamento das chapas. Para o desenvolvimento desse método utilizou-se como framework metodológico o Design Science Research. Dessa forma, seis etapas foram realizadas: (i) identificação do problema e motivação; (ii) definição dos objetivos da solução; (iii) projeto e desenvolvimento; (iv) demonstração; (v) avaliação; e (vi) comunicação dos resultados. No início da criação do método, foi definido que ele seria um algoritmo genético escrito em linguagem Python. Para realizar a demonstração do método, foi comparada a resposta obtida pelo software da empresa parceira com o resultado estimado pelo método. Deste modo, foi possível medir percentualmente a representatividade do método. Em seguida, o método foi avaliado quanto a sua eficiência, facilidade de uso, operacionalidade e generalidade. A avaliação de eficiência foi realizada de maneira quantitativa, comparando os resultados obtidos pelo método com os resultados obtidos pela empresa no mesmo período. Para este cenário, o método obteve resultados melhores. Já as avaliações de facilidade de uso, operacionalidade e generalidade, foram realizadas de maneira qualitativa a partir das respostas obtidas em questionário entregue aos engenheiros da empresa parceira. Ao analisar os resultados, é possível notar que apesar de possivelmente sofrer algumas resistências, ele poderia ser implementado na empresa parceira. E ao mesmo tempo, foi comprovado, que para o contexto avaliado, o método cumpriu seu objetivo. The reduction of unnecessary expenses and the growth of environmental awareness are factors that directly impact the decision of large companies to seek new ways to improve the use of raw materials in their factories. This work was developed in partnership with a company that produces agricultural machines, and that sought to reduce the amount of waste generated in the process of cutting sheet metal. The partner company discards tons of steel every month. The company already has a software that performs the best physical distribution of parts within their respective plates. However, after conducting a bibliometric and systemic analysis, the opportunity was identified to develop a method that performs this distribution of parts on the plates considering that a defined number of parts could be stored. An analysis of the case was carried out. Thus, the company’s production plan could be changed to allow it to be possible to increase the use of the plates. For the development of this method, the methodological framework used was Design Science Research. Thus, six steps were taken: (i) problem identification and motivation; (ii) definition of the solution’s objectives; (iii) design and development; (iv) demonstration; (v) evaluation; and (vi) communication of results. It was defined at the beginning of the method creation that it would be a genetic algorithm written in Python. To demonstrate the method, the response obtained by the partner company’s software was compared to the result estimated by the proposed method. In this way, it was possible to measure the representativeness of the presented method. Then, the method was evaluated for its efficiency, ease of use, operability, and generality. The efficiency assessment was carried out quantitatively, comparing the results obtained by the method with the results obtained by the company in the same period. For this scenario, the method obtained better results. The evaluations of ease of use, operability, and generality were carried out qualitatively from the answers obtained in a questionnaire delivered to the engineers of the partner company. When analyzing the results, it is possible to notice that although it may suffer some resistance, it could be implemented in the partner company. At the same time, it was proven that for the evaluated context, the method fulfilled its objective.

O crescente consumo de energia proveniente de fontes não renováveis e finitas vem incentivando o avanço no desenvolvimento e utilização de novas opções de geração de energia. Estas opções, quando incorporadas ao sistema atual de geração e distribuição de energia elétrica, devem incluir novas exigências do sistema de comunicação motivando o desenvolvimento de redes elétricas inteligentes ou Smart Grid (SG). O presente documento propõe um método para otimização de uma rede de topologia em malha com enlaces em fibra óptica. Essa otimização é alcançada através de alterações das conexões físicas da rede em conjunto com uma gerência reativa inteligente. The increasing consumption of energy from nonrenewable and finite sources is encouraging the advance of development and use of new energy generation options. These options, when incorporated into the current electricity generation and distribution system, should demand new requirements from the communication system, motivating the development of Smart grid. This document proposes a method to improve and optimize the network or grid access, built with optic fiber and mesh topology, through the handling of physical connections in the network and a smart reactive management.

O Problema do Caixeiro Viajante (PCV) é um dos mais conhecidos problemas de otimização e consiste em encontrar o menor circuito Hamiltoniano para um conjunto de vértices. O Partition Crossover (PX) é um importante operador de recombinação desenvolvido para o PCV. O operador gera descendentes pela recombinação dos componentes conectados encontrados após a remoção de arestas duplas do grafo formado pela união das soluções pais. Para tanto, o operador determina quais componentes podem ser recombinados para formar soluções filhas, chamados de componentes recombinantes. Para identificar componentes recombinantes, o operador aplica um teste que compara os grafos simplificados das soluções pais dentro do componente, chamados de grafos internos. Um grafo interno simplifica os caminhos de uma solução dentro de um componente. Se os grafos internos das soluções forem iguais, o componente é recombinante. No entanto, é possível demonstrar que existem componentes recombinantes que não são identificados pelo operador. A partir do estudo da relação entre grafos simplificados e emparelhamentos perfeitos, um conceito da Teoria dos Grafos, este trabalho propõe dois testes adicionais. Experimentos demonstram que o PX pode encontrar mais componentes recombinantes com o emprego dos testes propostos, melhorando assim o desempenho do operador. The Traveling Salesman Problem (TSP) is one of the best-known optimization problems and consists of finding the shortest Hamiltonian circuit for a set of vertices. Partition Crossover (PX) is an important recombination operator developed for the TSP. It generates offspring by the recombination of connected components found after removing shared edges from the graph formed by the union of parent solutions. The operator then determines which components can be recombined to generate offspring. However, not every connected component can be recombined. To identify recombining components, the operator applies a test comparing the simplified graphs of parent solutions within the component, called inner graphs. An inner graph simplifies one solution paths within a component. If solutions inner graphs are equal, the component is a recombining component. However, one can demonstrate that there are recombining components not identified by the operator. Based on the study of the relation between simplified graphs and perfect matchings, a concept from Graph Theory, this work proposes two additional tests. Experiments show that PX can find more recombining components applying the proposed tests, hence improving operator performance.

Este trabalho apresenta a aplicação de algoritmos evolutivos híbridos para o problema da árvore de Steiner euclidiano. Esse e um problema de otimização cujo objetivo é obter uma árvore de comprimento mínimo para interconectar um conjunto de pontos fixos. Para que esse objetivo seja alcançado e permitido adicionar novos pontos, denominados pontos Steiner. Com a finalidade de obter soluções de boa qualidade em tempo computacional viável, duas heurísticas são utilizadas, uma utiliza o algoritmo evolução diferencial em que são testadas estratégias de mutação e a outra faz uso de um algoritmo genético, em que se investiga os efeitos de operadores de cruzamento e mutação relativamente gulosos, sobreposição de gerações e estratégias evolutivas. Os experimentos são realizados com os problemas da biblioteca OR-Library e apresentam resultados próximos aos melhores métodos presentes na literatura. This work presents the application of hybrid evolutionary algorithms to the Euclidean Steiner tree problem. This is an optimization problem whose objective is to obtain a minimum length tree to interconnect a set of fixed points. To achieve this goal it is allowed to add new points, called Steiner points. In order to obtain good quality solutions in viable computational time, two heuristics are used, one uses the differential evolution algorithm in which mutation strategies are tested and the other makes use of a genetic algorithm, which investigates the effects of relatively greedy crossover and mutation operators, overlapping of generations, and evolutionary strategies. The experiments are performed with the problems of the OR-Library and present results close to the best methods present in the literature.

A seleção de requisitos de software é muito importante para qualquer projeto de software e decisões ruins nesta etapa podem atrapalhar ou até mesmo impedir seu sucesso. Isto faz com que estudos sobre a aplicação de técnicas para auxiliar na tomada de decisão na seleção de requisitos também sejam importantes. Uma das abordagens utilizadas na literatura é modelar a seleção de requisitos como um problema de otimização e utilizar métodos meta-heurísticos para resolvê-lo. Um mapeamento sistemático de literatura foi realizado com o objetivo de identificar os problemas existentes nas soluções já propostas e as lacunas desta área de pesquisa. Este mapeamento constatou que as soluções propostas tratam o problema de forma binária e simplificado, ignorando as interdependências entre os requisitos e utilizando dados de problemas gerados aleatoriamente. Poucos trabalhos consideram todos os tipos de interdependências existentes entre os requisitos e quando o fazem, a solução é utilizar operadores de reparação. Com o intuito de propor uma solução mais robusta, o problema que é inerentemente binário, é tratado como um problema de variáveis contínuas e com interdependências entre os requisitos. Técnicas meta-heurísticas são utilizadas para a encontrar a solução e com auxílio de uma codificação desenvolvida especificamente para o problema de seleção de requisitos com interdependências. Desta forma, a superfície do espaço de busca fica mais suave e as meta-heurísticas conseguem chegar nas melhores soluções mais facilmente. Três algoritmos foram selecionados para o estudo: otimização por enxame de partículas, evolução diferencial e algoritmos genéticos. Experimentos foram realizados com a codificação proposta e com uma codificação binária, que é mais comum na literatura. Os resultados mostram que a abordagem proposta é superior à tradicional quando são consideradas as interdependências entre os requisitos, pois em projetos com mais 32 requisitos a abordagem tradicional não consegue resolver os problemas utilizados neste trabalho. Os dados dos problemas foram gerados a partir de projetos reais de desenvolvimento de software e foram disponibilizados publicamente, juntamente com uma ferramenta protótipo para execução dos algoritmos. Com a codificação proposta, os três algoritmos tiveram uma performance parecida em relação à qualidade dos resultados, mas o algoritmo de evolução diferencial se mostrou superior em relação ao número de avaliações da função de fitness. The software requirements selection is an important step in any software development software and bad decisions can cause the project to fail. This makes reasearches on techniques to aid the professionals on the decision making process also be important. One existing approach is to model the problem as an optimization problem an solve it using meta-heristic thecniques. A systematic literature review was done to help identify the problems existent in this research field. The review found that the proposed solutions interpret the problem as a binary problem and simplifies it removing all interdependencies that exists between the requirements and use randomly generated datasets. Just a few researches take the full set of interdependencies in account and when they do they use repair operators to fix invalid solutions. With a goal of proposing a more robust solution, the problem that is inherently binary, is treated as a continuous space problem and with all interdependencies between the requirements. Meta-heuristic techniques are then used to solve the requirements selection problem with the help of a new solution encoding, developed to solve exactly this type of problem. With this approach the search space surface gets smoother and the meta-heuristic techniques can find better solutions. Three algorithms were selected to solve the problem: differential evolution, particle swarm optimization and genetic algorithms. Results obtained with experiments using the proposed encoding were compared to the results obtained using the traditional binary encoding. The proposed technique is superior to the traditional one when the interdependencies between the requirements are considered, since in projects with more than 32 requirements the traditional approach can’t even find any valid solutions. The projects used in this paper were generated based on three real world software development projects. All these data were made publicly available together with a prototype software tool to run the algorithms developed in this paper. Using the proposed encoding the three algorithms performed similarly when comparing the quality of theirs results but, the differential evolution algorithmwas superior when observing the number of fitness evaluations needed to find the best solutions.

A síntese de controladores utilizando a norma H2 como critério de desempenho é comumente solucionada a partir de condições baseadas em desigualdade matriciais lineares ou por meio de resolução de equações de Riccati. No entanto, tais abordagens podem trazer resultados conservadores caso outras restrições ou critérios de projeto não-convexos sejam incorporados ao projeto. Neste sentido, este trabalho propõe analisar a eficiência de heurísticas pela aplicação de algoritmos evolutivos na síntese de controles utilizando a norma H2 como critério de desempenho, a fim de simplificar suas soluções. Os controladores obtidos pelos algoritmos genéticos e de evolução diferencial são simulados computacionalmente pelo software MATLAB/Simulink®, e também testados experimentalmente. Necessita-se também avaliar as implementações físicas em malha fechada deste sistema e analisar se há a necessidade de acrescentar diferentes restrições para garantir a implementabilidade do controlador obtido. Para tanto, os sistemas de controle são aplicados a um sistema torcional obtido no laboratório LACOS da UTFPR de Cornélio Procópio. É importante ressaltar que os algoritmos implementador podem ser facilmente adaptados para qualquer sistema, basta se conhecer o modelo matemático deste. Os algoritmos mostram-se eficientes ferramentas para a síntese de controladores otimizados. The synthesis of controllers using the H2 norm as performance criterion is usually solved from conditions based on linear matrix inequalities or by solving Riccat equations. However, such approaches or non-convex design criteria are incorporated into the project. In this sense, this work proposes to analyze the efficiency of heuristics by the application of evolutionary algorithms in the synthesis of controls using H2 norm as a performance criterion, in order to simplify theirs solutions. The controllers obtained by genetic and differential evolution algorithms are simulated computationally by MATLAB/Simulink® software, and also tested experimentally. It is also necessary to evaluate the closed-loop physical implementations of this systems and to analyze if there is a need add different constraints to ensure the implementation of the obtained controller. To do so, the control system are applied to a torsional system available in the LACOS laboratory of UTFPR Cornélio Procópio. It is important to emphasize that the implemented algorithms can be easily adapted to any system, if it is know the mathematical model of this one. The algorithms are efficient tools for the synthesis of optimized controllers.

A maioria dos acidentes de trânsito são causados por falha humana. Dentre estes acidentes, muitos envolvem pedestres. Uma forma de minimizar esse cenário consiste em utilizar sistemas de auxílio ao motorista. Tais sistemas poderiam atuar de forma a impedir o acidente, caso recebam informações confiáveis e em tempo hábil acerca do ambiente onde o veículo se encontra. A utilização de informações do espectro infravermelho possibilita uma visão privilegiada do ambiente, pois não está sujeita à ruídos relacionados à iluminação, fumaça e neblina. Nesse sentido, no presente trabalho propõe-se avaliar a estimativa de distâncias de pedestres, a partir de um método capaz de gerar um modelo tridimensional térmico, o qual pode servir como entrada para um sistema de auxílio ao condutor. Este modelo consiste numa série de etapas, sendo estas, aquisição das imagens térmicas, calibração, correspondência estéreo, e otimização da correspondência. O resultado do método estabelece um mapa de profundidade capaz de definir distâncias até os objetos observados. Foi utilizado um algoritmo genético para se otimizar os parâmetros da etapa de correspondência do método. Foram avaliadas as distâncias de pedestres em cenários variados, e utilizou-se a métrica da raiz do erro médio quadrático para se comparar os valores obtidos com os reais. Os resultados obtidos foram satisfatórios para distâncias de até 10m, onde obteve-se um erro de 12,59%. A aplicação do presente método em sistemas de auxílio ao condutor poderia prevenir colisões com pedestres em vias coletoras (40km/h), e minimizar o impacto em vias locais (30km/h) e arteriais (60km/h). Most traffic accidents are caused by human failure. Among these accidents, many involve pedestrians. One way to minimize this scenario is to use driver assistance systems. Such systems could act to prevent the accident if they receive reliable and timely information about the environment in which the vehicle is located. The use of information from the infrared spectrum provides a privileged view of the environment, as it is not subject to noise related to lighting, smoke and fog. In this sense, the present work intends to evaluate the estimation of pedestrian distances, based on a method capable of generating a three-dimensional thermal model, which can serve as input for a driver assistance system. This model consists of a series of steps, such as acquisition of thermal images, calibration, stereo matching, and matching optimization. The result of the method establishes a depth map capable of defining distances up to the observed objects. A genetic algorithm was used to optimize the parameters of the matching step of the method. The distances of pedestrians were evaluated in varied scenarios, and the root mean squared error metric was used to compare the values obtained with the real ones. The results obtained were satisfactory for distances up to 10m, where an error of 12.59% was obtained. Applying this method to driver assistance systems could prevent collisions with pedestrians in collector roads (40km/h) and minimize impact on local (30km/h) and arterial (60km/h) roads.

A necessidade global de redução do consumo de energia, frente aos problemas econômicos e impactos ambientais em sua geração é responsável por estimular diversas pesquisas com o intuito de melhorar a eficiência energética em edificações. Entre as estratégias utilizadas para aumentar esta eficiência, destaca-se a aplicação de isolantes térmicos no envoltório das edificações. Deste modo, visando contribuir com a melhoria da relação custo x benefício, este estudo tem como objetivo fornecer uma ferramenta de otimização para a escolha do melhor isolante térmico para ser aplicado no telhado de uma edificação industrial do tipo galpão. Além do conforto térmico e custos levados em consideração na escolha, algumas propriedades higrotérmicas também são analisadas, na obtenção do melhor tipo do isolante. Para o uso da técnica de otimização, realizaram-se várias simulações termo-energéticas do ambiente utilizando-se o software DOMUS®. Neste caso, aplicaram-se 4 tipos de materiais isolantes (poliuretano, poliestireno expandido, lã de rocha e lã de vidro), combinando 10 espessuras diferentes de 0,5 cm a 5 cm, com a finalidade de obter diferentes índices de conforto térmico (PPD - Predicted Percentage of Dissatisfied) e carga térmica. Posteriormente, realizou-se o ranqueamento do melhor isolante, a partir dos pesos atribuídos aos parâmetros na função objetiva, utilizando a técnica do algoritmo genético (AG) aplicada à seleção multicritérios, sendo esta implementada no software MATLAB®. Os resultados de otimização mostraram que o isolante de poliuretano (PU), aplicado com uma espessura de 1 cm, é a melhor opção de instalação no telhado, considerando-se os parâmetros funcionais da edificação, atividade metabólica do ocupante, índice de vestimenta e condições de contorno em que impacta no índice de conforto térmico. Levando-se em conta a norma NBR 15220 que estabelece um coeficiente global de 2 W/m²K para as coberturas com isolamento, a lã de rocha com 2 cm mostrou-se como a melhor escolha. Deste modo, observou-se que a seleção ótima do isolante térmico pode variar em acordo com a função objetiva aplicada e a metodologia para análise de tomada de decisão. Além disso, a utilização do DOMUS® combinado com algoritmos de otimização mostrou-se uma ferramenta assertiva na seleção de materiais, promovendo a redução de custos e aumento de eficiência energética em edificações. The global necessity of energy consumption reduction, in front of the economic and environment impacts issues due the electricity energy generation is responsible to motivate researches to improving the energy efficiency of buildings. Among the strategies used to improve this energy efficiency, stands out the application of optimized thermal insulation on buildings walls. Thus, in order to contribute to the improvement of the cost x benefit relation, this study aims to provide an optimization tooling for insulation selection choice applied on industrial shed building roof. Beyond the thermal comfort and high cost considered on selection process, some hygrothermic properties also has been analysed to obtain the best insulation layer option. To implement this optimization technique, a several thermo-energetic simulations of the environment were performed using the DOMUS® software applying 4 types of insulation material (Polyurethane, Expanded Polystyrene, Rockwool and Glass Wool) combining 10 thickness ranging from 0.5 cm to 5 cm, with purpose of obtaining different thermal comfort indexes (PPD - Predicted Percentage of Dissatisfied) and thermal load. Posteriorly, was executed the best insulation ranking from the weights assigned to the parameters in the objective function, using the technique of the genetic algorithm (AG) applied to the multicriteria selection, being implemented in MATLAB® software. The optimization results showed that the polyurethane (PU) insulation, applied with a thickness of 1 cm, is the best installation option on the roof, considering the building functional parameters, occupant metabolic activity, clothes index and contour conditions in which it affects the thermal comfort index. Taking into account the NBR 15220 standard that establishes a global coefficient of 2 W / m²K for the insulated roof, the Rock Wool with 2 cm thickness proved to be the best choice of insulation layer material. In this way, it was observed that the optimum selection of the thermal insulation could vary according to the objective function applied and the methodology for decision-making analysis. In addition, the use of DOMUS® combined with optimization algorithms proved to be an assertive tool in the selection of materials, promoting cost reduction and increased energy efficiency in buildings.

O avanço tecnológico traz como consequência um grande desafio, que é o de encontrar uma forma de armazenar e extrair conhecimento útil de uma massa de dados. Uma alternativa para esse cenário é a utilização de ferramentas da Mineração de Dados, sendo uma das técnicas empregadas, a Seleção de Atributos. A Seleção de Atributos é uma das técnicas que podem ser utilizadas para a redução de dimensionalidade de base de dados, tendo como objetivo principal identificar os atributos relevantes aumentando assim o poder preditivo do classificador. Basicamente, são três as abordagens para a Seleção de Atributos: Embutida, Filtro e Wrapper. No contexto de classificação hierárquica multirrótulo, onde as classes a serem preditas estão estruturadas de acordo com uma hierarquia, poucos trabalhos na literatura apresentam propostas de técnicas de seleção de atributos. Desse modo, neste trabalho propõe-se um novo método de seleção de atributos baseado na abordagem Wrapper para classificação hierárquica multirrótulo global. O método FSW-HMC é dividido em duas etapas principais, sendo estas a estratégia de busca (Sistema Imunológico Artificial e Algoritmo Genético) e avaliação do subconjunto (classificador hierárquico multirrótulo Clus-HMC e medida de desempenho AUPRC). Para a realização dos experimentos são utilizados dados biológicos de 10 bases de dados da Ontologia Gênica, sendo que as classes das mesmas estão estruturadas em uma hierarquia no formato de um Grafo Acíclico Direcionado (DAG). Ao realizar-se a análise dos subconjuntos gerados pode-se notar que houve uma redução significativa do número de atributos superior a 63%. Após a análise dos subconjuntos, pode-se observar que a diferença da medida AUPRC obtida nos subconjuntos para a base com todos os atributos é inferior a 0,025. The technological advance brings as a consequence a great challenge, which is to find a way to store and extract useful knowledge of a mass of data. An alternative to this scenario is the use of Data Mining tools, being one of the techniques used, the Attribute Selection. The selection of attributes is one of the techniques that can be used to reduce the dimensionality of a database, with the main objective to identify the relevant attributes, thus increasing the predictive power of the classifier. Basically, there are three approaches to Attribute Selection: Embedded, Filter, and Wrapper. In the context of multi-label hierarchical classification, where classes to be predicted are structured according to a hierarchy, few works in the literature present proposals for attribute selection techniques. Thus, in this work, we propose a new method of attribute selection based on the Wrapper approach for global multi-label hierarchical classification. The FSW-HMC method is divided into two main steps: the search strategy (Artificial Immune System and Genetic Algorithm) and subset evaluation (Clus-HMC multi-label hierarchical classifier and AUPRC performance measure). In order to perform the experiments, biological data from 10 Genetic Ontology databases are used, and the classes are structured in a hierarchy in the form of a Directed Acyclic Graph (DAG). When performing the analysis of the generated subsets it can be noted that there was a significant reduction in the number of attributes greater than 63 %. After analyzing the subsets, it can be seen that the difference of the AUPRC measure obtained in the subsets for the base with all the attributes is less than 0.025.

O conhecimento do padrão de mobilidade urbana é importante tanto para oferta de serviços públicos de qualidade quanto para planejamento das cidades. Isso pode ser feito através de onerosas pesquisas de campo ou utilizando a enorme quantidade de dados provenientes da monitoração de serviços e do ambiente urbano nas cidades inteligentes. A estimação da matriz origem-destino tem por objetivo obter uma estimação de tráfego de veículos entre determinadas origens e destinos da cidade, a partir do tráfego observado nas vias públicas através de sensores ou veículos sonda. Este trabalho avalia e compara quatro técnicas de estimação da matriz origem-destino: mínimos quadrados, programação linear inteira mista (MILP), algoritmo genético e enxame de partículas (PSO). Duas cidades são consideradas como estudos de caso: Porto e Curitiba. A cidade do Porto em Portugal dispõe de dados de viagens de táxi utilizados como veículos sonda. A cidade de Curitiba dispõe de sensores de tráfego de veículos nas vias públicas. Com o uso de dados georreferenciados de mobilidade, são considerados também algoritmos de agrupamento espacial para estabelecer áreas de origem e destino e de "map matching" para caracterizar rotas associadas aos deslocamentos. Os resultados obtidos mostram ligeira superioridade para a estimação usando MILP e PSO, mas que dependem fortemente da quantidade e posição dos sensores nas vias. The knowledge of urban mobility patterns is important to maintain good public services as well as for city planning. These mobility patterns can be characterized by using expensive fieldwork or through the huge amount of data available from services and environmental monitoring in smart cities. The origin-destination matrix estimation aims to estimate the traffic of vehicles between two particular origin and destination areas in the city from traffic observed by sensors installed on roads or from probe vehicles. This work evaluates and compares four origin-destination matrix estimation techniques: least squares, mixed-integer linear programming (MILP), genetic algorithm and particle swarm optimization (PSO). Two cities are considered as case studies: OPorto and Curitiba. The city of OPorto in Portugal has data from taxi trips used as probe vehicles. Curitiba in Brazil has road traffic sensors. In addition, due to georeferenced spatial data, algorithms for clustering and map matching are considered to characterize areas of origin-destination and routes, respectively. The case studies show better results for MILP and PSO estimates. However, they strongly depend on the amount and position of sensors.

Este trabalho descreve um estudo comparativo entre algumas abordagens de sequenciamento de produção para um caso real em uma indústria de alimentos da cidade de Marília, SP. Para este problema, caracterizado como Job-Shop Scheduling Problem (JSSP), foram utilizados dois tipos de algoritmos evolutivos: Algoritmos Genéticos e Evolução Diferencial. Com o objetivo de aumentar a eficiência no processo de busca, estes algoritmos foram adaptados com técnicas de busca local. Além disso, é proposta uma heurística de balanceamento de carga a fim de alcançar regiões promissoras no espaço de busca. Para validação das abordagens propostas foi utilizado um cenário real de uma indústria de alimentos. This paper describes a comparative study of some production-scheduling scenarios for a real case in a food company located in Marilia, SP. For this problem, well known Job-Shop Scheduling Problem (JSSP), it was used two types of evolutionary algorithms: Genetic Algorithm and Differential Evolution. In order to increase the efficiency during the search process, these two algorithms have been adapted with local search techniques. Furthermore, it was proposed a heuristic based on load balancing in order to achieve promising regions in the search space. Finally, the proposed approaches have been validated for a real scenario from a food company.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) Fundação Araucária de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico do Paraná Este trabalho tem como proposta a síntese de controladores aplicando um Algoritmo Genético, cuja função objetivo é minimizar a entropia do erro. Recentes estudos demonstram que métodos utilizados em sistemas que utilizam o erro quadrático médio para estimativa de erros não apresentam desempenho satisfatório se tratando de sinais não-gaussianos e não-lineares, assim foi necessária a busca de novas alternativas para resolução de problemas mais complexos. O método de minimização de entropia do erro vem sendo utilizado em pesquisas e apresentando desempenho satisfatório nesta área. Os controladores utilizados são dados na forma de função de transferência e buscou-se pela sintonização dos parâmetros do algoritmo genético em busca de melhor performance para o controlador gerado. Para testes foram feitas simulações utilizando o software MATLAB e a validação foi realizada em uma planta torcional com MATLAB/Simulink. Também é apresentada uma comparação com o método do erro quadrático médio. Resultados satisfatórios foram encontrados para ambos os métodos, porém, notou-se maior tempo de execução para a minimização de entropia devido a maior complexidade de sua função, que utiliza técnicas de janelamento de Parzen para estimar a função densidade de probabilidade do erro. This work proposes the synthesis of controllers applying a Genetic Algorithm, whose objective function is to minimize the entropy of the error. Recent studies demonstrate that methods used in systems that use the mean square error for error estimation do not present satisfactory performance when dealing with non-Gaussian and nonlinear signals, so it was necessary to search for new alternatives to solve more complex problems. The error entropy minimization method has been used in researches and presenting satisfactory performance in this area. The controllers used are data in the form of a transfer function and we searched for the tuning of the parameters of the genetic algorithm in search of better performance for the generated controller. For tests, simulations were performed using MATLAB software and the validation was performed in a torsion plant with MATLAB / Simulink. A comparison with the mean square error method is also presented. Satisfactory results were found for both methods, however, it was observed a longer execution time for the entropy minimization due to the greater complexity of its function, which uses Parzen’s windowing techniques to estimate the probability density function of the error.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) Este trabalho visa propor um procedimento alternativo para o projeto ótimo de um manipulador paralelo planar flexível de dois graus de liberdade, utilizando índices de desempenho baseado em critérios cinemáticos e dinâmicos simultaneamente. A modelagem cinemática e dinâmica completa permite estabelecer o tamanho do espaço de trabalho e o desempenho elastodinâmico, respectivamente. Baseado nos critérios de desempenho será apresentada também uma metodologia para realizar o projeto do manipulador solucionando o problema de otimização multiobjetivo para obter os comprimentos dos elos. Inicialmente, os critérios de desempenho são otimizados separadamente. E em seguida, será realizada uma otimização multiobjetivo para solucionar o projeto ótimo multiobjetivo. Os Algoritmos Genéticos foram utilizados como uma ferramenta para solução dos respectivos problemas de otimização. Os resultados dessa otimização permitiram encontrar o conjunto de soluções ótimas denominada fronteira de Pareto. Esses resultados foram analisados para determinar os parâmetros estruturais do manipulador paralelo para encontrar a solução mais adequada para a aplicação desejada. A construção do protótipo do manipulador paralelo planar foi realizada a partir dos parâmetros ótimos determinados. This work aims at proposing an alternative procedure for the optimal design of a flexible planar parallel manipulator of two degrees of freedom by using performance indexes based on kinematic and dynamic criteria simultaneously. The complete kinematic and dynamic models allow establishing the workspace size and the elastodynamic performance, respectively. The manipulator design methodology, based on the performance criteria, is obtained by solving a multiobjective optimization problem. The optimal design variables derived from the optimization process are the optimal links lengths. In the optimal design procedure, initially, the performance criteria will be optimized separately. Then, a multiobjective optimization will be performed to obtain the optimal multiobjective design. The Genetic Algorithms were used as a tool to solve the corresponding optimization problems. The results of these optimizations allowed to find the set of optimal solutions denominated the Pareto Front. These results were analyzed in order to determine the structural parameters of the parallel manipulator to find the most suitable configuration for the desired application. Once the optimal and suitable parameters were established, it was carried out the construction of the prototype of the parallel planar manipulator.

Uma ferramenta foi desenvolvida para auxiliar na autorrecuperação de rede de distribuição de energia elétrica, com o auxílio de um software, para simular um sistema real. O sistema elétrico considerado possui chaves inteligentes capazes de identificar uma falta momentânea na linha e encontrar a melhor reconfiguração para seu religamento, caracterizando uma rede elétrica inteligente (Smart Grid). Utilizando a técnica de inteligência artificial, Rede Neural Artificial (RNA), foram simuladas situações de falta em determinados trechos da rede elétrica e analisado fluxo de potência via OpenDSS, observando o chaveamento mais adequado dentro do menor intervalo de tempo, foi realizada também uma implementação via ELIPSE no sistema elétrico do IEEE em questão para melhor visualização identificando o religamento deste sistema. O algoritmo desenvolvido mediante uma falha escolhe a melhor configuração para restabelecer a energia ao maior número de consumidores durante a mesma. Com os resultados das simulações foram realizados testes e análises para verificar suas robustez e velocidade se comparados às ações dos operadores, na esperança que o modelo desenvolvido seja mais rápido do que um operador experiente de um Centro de Operação de Distribuição (COD) em sua tarefa de análise. Este trabalho apresenta uma aplicação de um algoritmo para diferentes configurações de redes de distribuição reduzindo o tempo e a quantidade de consumidores afetados, possibilitando fazer um melhor direcionamento das equipes de eletricistas para o restabelecimento, com isto ganhando tempo, minimizando desgaste dos profissionais, dos componentes de distribuição de energia elétrica e dos operadores dos CODs. A tool was developed to assist in the self-recovery of the electricity distribution network, with the help of software, to simulate a real system. The electrical system considered has intelligent keys capable of identifying a momentary fault in the line and finding the best reconfiguration for its reclosing, characterizing a Smart Grid. Using artificial intelligence, Artificial Neural Network (ANN), simulated fault situations in certain stretches of the electrical network and analyzed power flow through OpenDSS, observing the most appropriate switching within the shortest time interval, an implementation was also performed via ELIPSE in the IEEE electrical system in question for better visualization identifying the reclosing of this system. The algorithm developed through a fault chooses the best configuration to restore the energy to the largest number of consumers during it. With the results of the simulations, tests and analyzes were performed to verify their robustness and velocity when compared to the actions of the operators, in the hope that the developed model will be faster than an experienced Operator of a Distribution Operation Center in its task of analysis. This work presents an algorithm application for different distribution network configurations, reducing the time and quantity of affected consumers, allowing a better targeting of the electrician teams for the restoration, thus gaining time, minimizing the wear of professionals, components electricity distribution and operators.

Este trabalho propõe a utilização de uma técnica de controle PID adaptativo gaussiano (GAPID) com o objetivo de aumentar o desempenho do controle PID tradicional aplicado a um conversor Buck. A função gaussiana utilizada para definir os ganhos adaptativos tem características como: é uma função suave e com derivadas suaves, possui limites inferior e superior bem definidos e possui concavidade ajustável. Pelo fato de ser uma função suave, ajuda a evitar problemas relacionados às transições abruptas dos ganhos, comumente encontradas em outros métodos adaptativos. Entretanto, não há uma metodologia algébrica para obter os ganhos adaptativos, visto que originalmente o conjunto de parâmetros do GAPID é composto por oito elementos. Para tanto, utilizaram-se técnicas como otimização através de metaheurísticas bio-inspiradas, métricas avaliativas de desempenho, alteração no método de obtenção do tempo de acomodação, com o objetivo de aumentar o desempenho deste controlador (GAPID) e obter os ganhos adaptativos. O uso do conjunto de oito elementos na otimização gerou soluções ótimas, porém, muito especializadas, levando o controlador a não se comportar bem quando as condições de operação mudam. Desta forma, é proposto um vínculo entre os parâmetros não lineares das curvas gaussianas com os parâmetros lineares do controlador PID, que demonstrou gerar soluções quase tão boas quanto com parâmetros livres e menos especializadas, com comportamento mais homogêneo face a mudanças no ponto de operação do controlador e trazendo como principal vantagem a utilização dos mesmos requisitos de projeto do PID tradicional, o que facilitaria a migração do controlador PID para o GAPID dentro da maioria das indústrias. Os resultados obtidos, tanto na simulação quanto no protótipo foram semelhantes. Isso se deve ao cuidado com a modelagem e o rigor nos procedimentos de projeto, implementados da mesma forma no modelo e no protótipo. This work proposes the use of a Gaussian adaptive PID control technique (GAPID) in order to increase the performance of the traditional PID control applied to a Buck converter. The Gaussian function used to define adaptive gains has characteristics such as; it is a smooth function with smooth derivatives, it has well defined lower and upper bounded and it has the adjustable concavity. Because it is a smooth function, it helps avoid problems related to abrupt gains transition, commonly found in other adaptive methods. However, there is no algebraic methodology to obtain the adaptive gains, since originally the GAPID parameter set consists of eight elements. Therefore, was used techniques such as optimization through bio-inspired metaheuristics, performance evaluation metrics, and change in the method to obtaining the settling-time, in order to increase the performance of this controller (GAPID) and obtain the adaptive gains. The use of the eight elements in the optimization generated optimized but very specialized solutions, causing the controller not to behave well when the operating conditions change. In this way, a link between the nonlinear parameters of the gaussian curves and the linear parameters of the PID controller was proposed, which demonstrated to generate solutions almost as good as with free and less specialized parameters, with a more homogeneous behavior in relation to changes in the operating point of the controller and bringing as a main advantage the use of the same traditional PID design requirements, which would facilitate the migration of PID controller to GAPID within most industries. The results obtained in both the simulation and the prototype were similar. This is due to careful modeling and rigor in design procedures, implemented in the same way in the model and the prototype.

Este trabalho trata da síntese de controladores H∞ por realimentação dinâmica de saída sendo esta de ordem reduzida, para sistemas lineares incertos a tempo contínuo. Os parâmetros invariantes no tempo pertencem a um domínio politópico e podem afetar todas as matrizes do sistema. A busca por um controlador de ordem reduzida é convertida no cálculo de um ganho de realimentação estática de saída para um sistema aumentado. Para resolver o problema, um procedimento com base em desigualdades matriciais lineares (LMIs) de dois estágios é revisado. São analisados, neste trabalho, os efeitos da adição dos procedimentos metaheurísticos Algoritmo Genético (GA) ou Otimização por Enxame de Partículas (PSO) ao procedimento de dois estágios. Os algoritmos são calibrados utilizando uma base de sistemas chamada COMPlib, assim como sistemas estabilizáveis precisamente conhecidos gerados aleatoriamente, e os resultados são comparados com os resultados de uma técnica de síntese considerada como estado da arte, chamada HIFOO. São utilizados como experimentos numéricos sistemas incertos estabilizáveis gerados aleatoriamente e um sistema incerto disponível na literatura. Os resultados produzidos por essas técnicas mostraram que essas foram capazes de minimizar a norma H∞ para os sistemas testados e esses resultados ficaram próximos ou melhores se comparados às demais estratégias disponíveis na literatura. This dissertation is concerned with the problem of designing reduced order robust H∞ dynamic output feedback controllers, for uncertain continuous-time linear systems. The uncertain time-invariant parameters belong to a polytopic domain and may affect all the system matrices. The search for a reduced-order controller is converted into a problem of computing a static output feedback control design for an augmented system. To solve the problem, a two-stage linear matrix inequality (LMI) procedure is reviewed. It is analyzed, in this work, the effects of adding either a Genetic Algorithm (GA) or a Particle Swarm Optimization (PSO) metaheuristic procedures to the two-stage LMI procedure. The algorithms are calibrated using systems from a database known as COMPlib, and also randomly generated precisely known stabilizable systems, and the results are compared with a state-of-art synthesis technique, named HIFOO. As numeric experiments, randomly generated uncertain stabilizable systems and an uncertain system available in literature are used. The results provided by these techniques showed that they were capable to minimize H∞ norm and the results were close or better when compared to other techniques available in the literature.

CNPq Para melhor entender os mecanismos de controle celular, várias abordagens tem sido desenvolvidas para inferir Redes de Regulação Gênica (GRNs) utilizando dados temporais de expressão gênica. Entretanto, a grande quantidade de genes observados em contraste com as poucas amostras de expressão gênica disponíveis torna a inferência de GRNs um dos problemas mais importantes na Bioinformática. Nesta dissertação o problema de inferência de GRNs é decomposto em n subproblemas de seleção de características. Para cada subproblema são obtidos os genes preditores para cada gene alvo. O método de seleção de característica é basicamente composto por um algoritmo de busca e a função critério. Neste trabalho foram utilizados algoritmos bioinspirados (DE, BAT e ABC) e de busca sequencial (SFS e SFFS), como função critério foi utilizada a Entropia Condicional Média (MCE). Também foram propostos métodos de pós-processamento para a otimização da GRN inferida pelos algoritmos bioinspirados: o algoritmo de Quine-McCluskey (QM) e uma rede de consenso gerada a partir das redes inferidas pelos algoritmos bioinspirados com a otimização do algoritmo de QM. Para os experimentos de inferência foram exploradas Redes Artificiais Gênicas (AGNs) baseadas em Redes Booleanas Probabilísticas (PBNs), variando características de topologia, média de ligações, número de genes e quantidade de dados de expressão gênica. Os resultados mostraram que o algoritmo DE obteve melhores resultados de precisão quando comparado com os algoritmos sequenciais. Quando comparado com outros algoritmos bioinspirados, o DE também obteve melhores resultados do que o BAT e ABC. No experimento de otimização das redes inferidas pelos algoritmos bioinspirados, o algoritmo de QM apresentou um bom desempenho, removendo genes preditores que não estavam contidos na rede real, levando a uma melhora na precisão da rede inferida e sua similaridade com a rede real. A rede de consenso apresentou resultados de precisão e similaridade melhores do que aqueles obtidos pelos métodos bioinspirados somente. Os resultados alcançados sugerem que a aplicação do método de consenso dos algoritmos bioinspirados com a otimização de QM é bastante promissor para o problema de inferência de GRNs. For better understanding the mechanics of cellular control, many different approaches have been developed for inferring Gene Regulatory Networks (GRNs), using temporal gene expression data. However, the large amount of genes observed in contrast with the small amount of gene expression samples makes the inference of GRNs one of the most important problems in Bioinformatics. In this dissertation, the inference of GRNs is a problem decomposed in n feature selection sub-problems. For each sub-problem, the predictor genes for each target gene are obtained. Basically, the feature selection method is composed by a search algorithm and a criterion function. In this work we used bioinspired methods (DE, BAT and ABC) and sequential search methods (SFS and SFFS), and the criterion function we used the Mean Conditional Entropy (MCE). Also, we proposed some pos-processing methods for the optimization of the GRN inferred by the bioinspired methods, by using the Quine-McCluskey (QM) algorithm as well as a consensus network generated from the networks inferred by the bioinspired methods and later optimized by the QM. For the inference experiments, we explored Artificial Genic Networks (AGN) based on Probabilistic Boolean Networks (PBNs), changing the features of the topology, the average number of connections, the number of genes, and the amount of gene expression data. Results showed that the DE algorithm obtained better results, regarding accuracy, when compared with the sequential search methods. When compared with the other bioinspired methods, DE also achieved better results than BAT and ABC. For the optimization of the inferred networks by the bioinspired methods, the QM algorithm presented a good performance, removing predictor genes that were not contained in the real network, leading to an improvement of the accuracy of the inferred network, and its similarity with the real one. The consensus network presented accuracy results and similarity even better than those obtained by the bioinspired methods alone. Overall results suggest that the application of the consensus method based on the bioinspired methods together with the QM pos-processing is promising for the GRNs inference problem.

ANP; FINEP; MCT A modelagem de sistemas envolvidos no gerenciamento das operações de uma rede de dutos é um problema de otimização que envolve complexas restrições operacionais. O transporte por meio de dutos mostra-se confiável e econômico, principalmente para grandes volumes. Porém, a elevada taxa de ocupação das redes de distribuição e a quantidade de diferentes produtos que devem ser transportados sob condições operacionais diferenciadas levam a cenários operacionais complexos. Uma melhoria na eficiência do transporte de produtos através de redes de dutos pode ser obtida por uma melhor alocação dos recursos disponíveis, contudo além de ser este um problema combinatório de difícil solução, é também um problema de otimização multiobjetivo. Para resolver este tipo de problema, as técnicas baseadas em metaheurísticas populacionais, em especial os algoritmos evolucionários parecem adequados pois tratam simultaneamente com um conjunto de soluções possíveis que permite encontrar um conjunto de soluções ótimas de Pareto com a simples execução do algoritmo. Neste contexto, este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de modelos de otimização multiobjetivo aplicados ao escalonamento de operações em rede de dutos existente na indústria P & G, investigando técnicas baseadas em metaheurísticas que auxiliem na tomada de decisões deste cenário específico, em especial, técnicas baseadas em algoritmos evolucionários multiobjetivos. Assim, usa-se uma abordagem que propõe o uso de um algoritmo evolucionário multiobjetivo inspirado a partir da evolução memética de um grupo de sapos que procuram por comida: o SFLA (Shuffled Frog Leaping Algorithm). Os resultados obtidos a partir das simulações realizadas serão comparados com um algoritmo muito conhecido e usado na literatura, o algoritmo genético (AG). Além disso, como este trabalho utiliza um modelo de otimização multiobjetivo e nestes casos procura-se um conjunto de soluções Pareto-ótimas, uma nova abordagem é proposta para o algoritmo SFLA: o Modified Shuffled Frog-leaping Pareto Approach (MSFLPA). Esta nova abordagem combina o uso de uma pequena população e uma estratégia de arquivamento com um processo de reinicialização da população usando duas memórias auxiliares para armazenar soluções não-dominadas~(Conjunto de Pareto) encontradas durante a evolução da população. Para validar o desempenho e a eficiência do algoritmo MSFLPA proposto, cinco funções Zitzler-Deb-Thiele são utilizadas para comparar com dois algoritmos genéticos multi-objetivos bem conhecidos da literatura: NSGA-II e SPEA2. Os experimentos numéricos indicam que MSFLPA produz soluções bem espalhadas~(diversidade) e converge para a verdadeira fronteira de Pareto e verifica-se ser eficiente e competitivo para resolver problemas multiobjetivos. Após essa validação, o MSFLPA é usado para otimizar a alocação dos recursos e para resolver o problema de programação de uma rede de dutos e quando comparado com o NSGA-II e microAG, MSFLPA tem se mostrado uma nova alternativa eficaz para a solução de problemas multiobjetivos com mais de dois objetivos, como é o caso dos problemas de escalonamento de redes de dutos. The development of model to support pipeline network operation management is an optimization problem which involves complex operational constraints. The product transport through pipelines proves reliable and economical, especially for large volumes. However, the high occupancy rate of the distribution networks and the amount of different products should be transported under different operating conditions lead to complex operational scenarios. An efficiency improvement of products transport through pipeline networks can be obtained by a better allocation of available resources. However that is a hard solution combinatorial problem with multiobjective optimization characteristics. An alternative to efficient solve this type of problem is the use of metaheuristics such Multiobjective Evolutionary Algorithms~(MOEA). MOEA uses a population of solutions in its search, and multiple Pareto-optimal solutions can, in principle, be found in one single run. This work aims to develop a model of multi-criterion optimization applied to scheduling operations in a real-world pipeline network in the oil industry. We use a metaheuristic optimization method inspired from the memetic evolution of a group of frogs when seeking for food: SFLA~(Shuffled Frog Leaping Algorithm). The results obtained from the simulations are compared to an algorithm well known in the literature: genetic algorithm~(GA). Moreover, this works then introduces a new approach of the original shuffled frog leaping algorithm to create a modified form of the algorithm: the Modified Shuffled frog-leaping Pareto Approach~(MSFLPA). The main goal of MSFLPA is to represent and recover the entire Pareto front to a modeled problem, moreover an efficient and competitive algorithm to solve multi-objective scheduling problems with more than two conflicting objectives. This new approach combines the use of a small population and an archiving strategy with a procedure to restart the population using two auxiliary memories to store nondominated solutions (Pareto set) found during population evolution. To validate the performance and efficiency of the proposed MSFLPA in spread Pareto front, five Zitzler-Deb-Thiele functions are examined and compared against two well-known multi-objective genetic algorithms: NSGA-II and SPEA2. The numerical experiments indicate that MSFLPA yields spread solutions and converges to the true Pareto front and it is verified to be efficient and competitive for solving multi-objective problem. After this validation, the MSFLPA is used to optimize the allocation of the resources and to solve the scheduling problem of a real world pipeline network and if compared with NSGA-II and microGA, MSFLPA is verified to be a new effective alternative for solving of multi-objective problems with more than two objectives as it is the case of the pipeline scheduling problems.

Este trabalho apresenta uma arquitetura para simulação de circuitos de lógica com binacional de topologia arbitrária, visando interfaceamento com algoritmos evolutivos para fins de geração de hardware. A implementação é em FPGA utilizando a técnica VRC. O simulador permite circuitos compostos por LUTs de número de entradas parametrizável. A livre interconectividade entre as LUTs permite a construção de circuitos cíclicos. A arquitetura é modular e de interfaceamento simples. Alta performance é obtida através do uso de múltiplos módulos de simulação em paralelo, trazendo resultados que ultrapassam os obtidos em outros trabalhos utilizando DPR. This work presents an architecture for simulation of combinational logic circuits of arbitrary topology, meant to be interfaced with evolutionary algorithms for hardware generation. It was implemented in FPGA using the VRC technique. The simulator allows for circuits composed of LUTs of parametrizable number of imputs. The free interconectivity between LUTs allows the construction of cyclic circuits. The architecture is modular and of simple interfacing. High performance is obtained by the use of multiple simulation modules in parallel, bringing results that surpass the ones obtained from other works based on DPR.

CNPq As redes ad hoc são aquelas em que os próprios nós funcionam como roteadores, clientes e servidores ao mesmo tempo. As redes ad hoc móveis são conhecidas como MANETs (Mobile Ad hoc Network) e as VANETs (Vehicle Ad hoc Network) são um tipo de MANET específica para redes veiculares, onde os nós das redes são os próprios veículos equipados com antenas wireless para que possam trocar informações entre si. Na comunicação entre veículos acontecem problemas que as MANETs não estão habilitadas a solucionar. Neste contexto, enquanto nas redes móveis comuns as pessoas se deslocam em pequenos espaços com seus computadores e normalmente existem pontos fixos que facilitam a comunicação constante, nas VANETs a alta mobilidade dos veículos causa diversos problemas como mudanças rápidas e frequentes na topologia da rede, veículos heterogêneos, nós e caminhos disjuntos, obstáculos e exigência de entrega rápida para os quais as MANETs não foram preparadas. O Dynamic Source Route (DSR) é um protocolo de roteamento MANET reativo, ou seja, só descobre rotas entre um nó de origem e um destino quando necessita enviar dados. Por ser “source route”, o protocolo DSR armazena e utiliza vetores de rota (rotas completas) da origem até o destino, diferente de protocolos hop-by-hop que conhecem apenas o próximo salto. Este trabalho apresenta uma proposta de protocolo de roteamento, baseado no DSR, com o uso de algoritmo genético (AG) para atender as exigências das redes VANET. O DSR foi adotado pelo fato de ser um protocolo “source route” que possibilita utilizar técnicas de algoritmo genético, onde os nós podem ser os genes e as rotas são os cromossomos. O novo protocolo criado é chamado de G-Net e possui uma nova forma de funcionamento, modificando totalmente a etapa de manutenção de rotas do DSR. Ele tem o objetivo de atualizar e otimizar as rotas periodicamente de tal forma que as rotas com menor latência sejam escolhidas para transmissão de dados. O trabalho investiga o comportamento do G-Net com relação a taxa média de entrega de dados e sobrecarga de roteamento em relação ao DSR e o AODV (Ad hoc On-demand Distance Vector). A análise destes protocolos de roteamento foi realizada com o gerador de mobilidade VanetMobiSim, para simulação mais realista de movimentos veiculares em ambiente urbano, além de software de simulação de redes ns-3. Experimentos foram realizados com diferentes números de veículos e os resultados mostram que apesar de aumentar a sobrecarga de roteamento em relação ao DSR, o G-Net continua com a sobrecarga inferior ao AODV e apresenta taxa média de entrega de dados superior aos outros dois protocolos nos cenários analisados. Ad hoc networks are those the nodes themselves work like routers, clients and servers simultaneously. Mobile ad hoc networks are known as MANETs and VANETs are a specific MANET to vehicle networks that the nodes are vehicles with wireless radios to exchange information. On communication between vehicles happen problems that MANETs are not qualified to solve. Thus, on simple mobile networks the people move in small spaces with their computers and usually have fixed points that facilitate the constant communication. But in VANETs, the high mobility of vehicles causes many problems as rapid and frequent changes in network topology, heterogeneous vehicles, disjoints nodes and links, obstacles and requiring fast delivery that MANETs were not prepared to solve. The DSR is a reactive routing protocol for MANET that only discovers routes when it needs to send data. The DSR is source route, for this it stores and uses route vectors (complete routes) from source to destination, unlike hop-by-hop protocols that know only the next hop. This document proposes a new routing protocol based on DSR, using genetic algorithm to meet the requirements of VANET networks. The DSR was adopted because it is a source route protocol that enables using genetic algorithm techniques, which nodes can be genes and chromosomes are routes. The new protocol is called G-Net and has a new mode of operation, modifying completely the maintaining routes of DSR. The G-Net aims to update and optimize routes periodically so that the routes with lower latency are chosen for data transmission. The dissertation investigates the behavior about average delivery ratio and routing overhead of the G-Net compared to DSR and AODV. The analysis of these routing protocols was performed with the generator mobility VanetMobiSim for more realistic simulation of vehicle movements in an urban environment, as well as network simulation ns-3 software. Experiments were conducted with different number of vehicle and the results show that despite increasing the routing overhead with respect to DSR, G-net continues with lower overhead in relation to AODV and has an average delivery ratio higher than the two other protocols in analyzed scenarios.

CAPES As crescentes preocupações com as questões ambientais têm levado à consideração de alternativas na mobilidade e transporte urbanos. Dentre as opções disponíveis, os ônibus elétricos movidos a bateria têm sido bastante considerados em termos de flexibilidade, sustentabilidade e emissão de poluentes. Estes ônibus possuem um sistema plug-in de recarga (PEV) que permite sua circulação sem a necessidade de alimentação constante por vias exclusivas. Entretanto, devido à necessidade de recarga das baterias, o número e posicionamento das estações de recarga tem papel fundamental na viabilização da operação deste sistema de transporte. Este trabalho apresenta um modelo de simulação de eventos discretos que captura o padrão de movimentação dos ônibus e respectivo consumo de energia. Uma estratégia de otimização que utiliza um algoritmo genético biobjetivo é então associada à simulação (otimização com simulação) para minimizar tanto o número de estações de recarga quanto o tempo extra necessário para recarga dos ônibus. Foram utilizados dados reais de demanda de passageiros, velocidade dos ônibus, distâncias, relevos, entre outros, do sistema de transporte da cidade de Curitiba. Os parâmetros de mobilidade dos ônibus estão baseados em dados reais adquiridos, filtrados e analisados através de um sistema informatizado da empresa que controla o sistema público e urbanização da cidade para um total de seis linhas expressas. O modelo utilizado para o consumo de energia dos ônibus é baseado no cálculo da energia necessária para movimentar um ônibus, levando em conta diferentes carregamentos e forças de resistência ao movimento. Nas paradas que possuem estações de recarga, considera-se recarga rápida da bateria ajustada para os parâmetros típicos de um ônibus elétrico. Os resultados mostram diferentes arranjos para o número de estações de recarga e atrasos nos itinerários programados, assim como os níveis de operação das baterias. Growing concerns with environmental issues have resulted in considering alternatives for urban mobility and public transportation. Among the available options, battery- powered electric buses have been fairly considered in terms of flexibility, sustainability and emission of pollutants. These buses have a plug-in recharge system (PEV) that allows their driving in exclusive lanes without providing external power. However, recharge of batteries is necessary, and the number and placement of charging stations have a fundamental role in the operation of this transport system. This work presents a discrete event simulation model that captures the pattern of bus dynamics and its corresponding energy consumption. An optimization strategy that utilizes a biobjective genetic algorithm is then associated with the simulation (simulation with optimization) to minimize both the number of charging stations and average extra time needed to recharge batteries. Information for passenger demand, bus speed, distances, road elevations, among others, have been obtained from the Curitiba public transportation system. The parameters of buses’ mobility are based on real data acquired, filtered and analyzed for six express lines from raw data provided by a computational system of a company that controls the public transportation system and urban area of the city. The mathematical model used to compute the power consumption of a bus is based on the energy required to run it, taking into account different loadings and friction forces. Fast battery recharge with typical parameters of an electric bus is considered at bus stops with charging stations. The results show different arrangements for the number of recharge stations and delays in the bus schedule, as well as the corresponding energy levels of batteries.

A projeção do preço de ações na bolsa de valores é um campo atraente para a investigação devido às suas aplicações comerciais e os benefícios financeiros oferecidos. O objetivo deste trabalho é analisar o desempenho de dois algoritmos meta-heurísticos, o Algoritmo do Morcego e o Algoritmo Genético, para o problema de projeção do preço de ações. Os indivíduos da população dos algoritmos foram modelados utilizando os parâmetros de 7 indicadores técnicos. O lucro final ao fim de um período é maximizado através da escolha do momento adequado para compra e venda de ações. Para avaliar a metodologia proposta foram realizados experimentos utilizando dados históricos reais (2006-2012) de 92 ações listadas na bolsa de valores do Brasil. A validação cruzada foi aplicada nos experimentos para evitar o overfiting, utilizando 3 períodos para treinamento e 4 para teste. Os resultados dos algoritmos foram comparados entre si e com o indicador de desempenho Buy and Hold (B&H). Para 91,30% das ações os algoritmos obtiveram lucro superior ao B&H, sendo que em 79,35% delas o Algoritmo do Morcego teve o melhor desempenho, enquanto que para 11,95% das ações o Algoritmo Genético foi melhor. Os resultados alcançados indicam que é promissora a aplicação de meta-heurísticas com a modelagem proposta para o problema de projeção do preço de ações na bolsa de valores. The stock prices prediction in the stock exchange is an attractive field for research due to its commercial applications and financial benefits offered. The objective of this work is to analyze the performance of two meta-heuristic algorithms, Bat Algorithm and Genetic Algorithm to the problem of stock prices prediction. The individuals in the population of the algorithms were modeled using 7 technical indicators. The profit at the end of a period is maximized by choosing the right time to buy and sell stocks. To evaluate the proposed methodology, experiments were performed using real historical data (2006-2012) of 92 stocks listed on the stock exchange in Brazil. Cross-validation was applied in the experiments to avoid the overfiting using 3 periods for training and 4 for testing. The results of the algorithms were compared among them and also the performance indicator BuyandHold (B&H).For 91.30% of the stocks, the algorithms obtained profit higher than the B&H, and in 79.35% of them Bat Algorithm had the best performance, while for 11.95% of the stocks Genetic Algorithm was better. The results indicate that it is promising to apply meta-heuristics with the proposed model to the problem of stock prices prediction in the stock exchange.

Um dos mais importantes elementos que compõem uma rede de telecomunicações é o roteador. Os roteadores modernos empregam sofisticados comutadores para a transmissão de pacotes. A arquitetura de comutadores com filas de entrada exige um processo de escalonamento que estabelece a transferência de pacotes das portas de entrada às portas de saída. O desempenho do sistema depende diretamente do algoritmo de escalonamento, considerando sua vazão e complexidade. Esta dissertação realiza o levantamento teórico dos algoritmos de escalonamento mais relevantes e propõe uma abordagem de escalonamento usando algoritmos genéticos. Um simulador baseado em eventos discretos foi desenvolvido para a realização de testes de desempenho dos escalonadores estudados. O algoritmo proposto, denominado GENIUS, apresentou desempenho relevante e baixa complexidade. One of the most important components of network telecommunications is the router. Modern routers employ input-queued crossbar switches that require sophisticated scheduling techniques for packet transmission. The architecture of switches with input queues requires an scheduling process that establishes the transfer of packets from input to output ports. The performance of router depends of the scheduling algorithm, considering its throughput and complexity. In this work we survey the most relevant theoretical scheduling algorithms and propose a scheduling approach using genetic algorithms. We developed a simulator of discrete events for testing of schedulers performance. The proposed algorithm, called GENIUS, presents relevant performance and low complexity.

Petrobras A inspeção radiográfica de juntas soldadas de tubulações é a atividade minuciosa e cuidadosa de observar imagens radiográficas de juntas soldadas em busca de pequenos defeitos e descontinuidades que possam comprometer a resistência mecânica dessas juntas. Como toda atividade que requer atenção constante, a inspeção radiográfica está sujeita a erros principalmente devido a fadiga visual e distrações naturais devido a repetitividade e monotonia inerentes à essa atividade. No presente trabalho, apresentam-se duas metodologias que têm por objetivo o auxílio e a automação da atividade de inspeção: a detecção automática dos cordões de solda nas radiografias e o realce das descontinuidades; compondo entre outras funcionalidades, um aplicativo completo de auxílio na inspeção radiográfica que agrega ainda a possibilidade de automação do processamento dessas imagens através da construção de rotinas e sua posterior aplicação a um conjunto de imagens semelhantes. Os resultados obtidos na detecção automática do cordão de solda são promissores, sendo possível, através da metodologia proposta, detectar cordões provenientes diferentes técnicas de ensaios radiográficos usuais. Quanto aos resultados do realce das descontinuidades, apesar de estes ainda não levarem a uma inspeção completamente autônoma e não supervisionada, apresentam resultados melhores do que aqueles existentes atualmente na literatura, principalmente quanto a correlação entre contraste visual do resultado do realce e a probabilidade de ocorrência de descontinuidades nas regiões demarcadas. Por fim, o realce das descontinuidades em conjunto com um aplicativo completo e iterativo contribui para uma maior leveza na atividade de inspeção, com o que se espera uma expressiva redução das taxas de erro devido à fadiga visual e um aumento considerável da produtividade através da automação das rotinas mais repetitivas de processamento digital a que as imagens radiográficas são submetidas durante sua inspeção. The weld bead radiographic inspection is the activity of meticulously observe a radiographic image looking for small defects and discontinuities in the welded joints that can compromise the mechanical resistance of that joints. As any other activity than requires constant attention, the weld bead inspection is error prone due to visual fatigue, repetition and others distractions inherent to these activity. In this work, two new methodologies for help in the inspection activities are presented: the automatic detection of the weld bead and the highlighting of the weld bead discontinuities. Those that, among others functionalities, are included in a complete software solution for help in the weld bead inspection. Including the feature of macro programing for automation of the most common image processing routines and further processing bath of images in an automatic way. The results from the automatic weld bead detection is beyond the satisfactory, detecting weld bead from all the usual radiographic techniques. About the results of the highlight of the discontinuities, although that are not suited for a complete non supervised weld bead inspection, their correlation among intensity and the probability of the presence of a discontinuity is very well suited for discontinuities highlighting, a helpful tool in weld bead inspection. In conclusion, the proposed methodologies. combined with a fully featured interactive software solution, a lot contribute for the weld bead inspection activity, a decreased error rate due to visual fatigue and a better overall performance due to the automation of the most common procedures involved in this activity.

CNPq A Transgenética Computacional é uma metáfora para o desenvolvimento de algoritmos evolucionários com base na teoria de evolução endossimbiótica e em outras interações do fluxo intracelular. Diversos algoritmos foram desenvolvidos com base nesta metáfora para problemas de Otimização Combinatória, em sua maioria com um único objetivo, obtendo bons resultados. Uma vez que a consideração de mais de um objetivo leva, em geral, a representações mais realistas de problemas práticos complexos, neste trabalho investiga-se o desenvolvimento de Algoritmos Transgenéticos para problemas multiobjetivo. Tais algoritmos são examinados em versões que utilizam elementos de outros algoritmos evolucionários multiobjetivo sendo eles o NSGA-II (Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm-II) e o MOEA/D (Multi-objective Evolutionary Algorithm based on Decomposition). Diante disso, este trabalho propõe duas novas metodologias utilizando a Transgenética Computacional acoplada ao NSGA-II e ao MOEA/D, denominadas NSTA (Non-Dominated Sorting Transgenetic Algorithm) e MOTA/D (Multi-objective Transgenetic Algorithm based on Decomposition), respectivamente. Para avaliar o desempenho das técnicas propostas, os algoritmos desenvolvidos foram aplicados a dois problemas de Otimização Combinatória, NP-difíceis,em versões com mais de um objetivo. O primeiro problema é o Caixeiro Comprador Biobjetivo e o segundo o Quadrático de Alocação multiobjetivo. Foram realizados experimentos com casos de teste disponíveis em bancos utilizados comumente por outros trabalhos da literatura. Os resultados dos algoritmos propostos foram comparados com os resultados obtidos com os algoritmos evolucionários multiobjetivo que os inspiraram. A análise dos dados obtidos com os experimentos computacionais mostram que a versão MOTA/D é a mais eficiente dentre os algoritmos do experimento com relação a qualidade da aproximação da fronteira de Pareto. The Computational Transgenetic is a metaphor for the development of evolutionary algorithms based on the theory of evolution endosymbiotic and other intracellular interactions flow. Several algorithms have been developed based on this metaphor for combinatorial optimization problems, mostly with a single objective, obtaining good results. Once the account of more than one objective provides, in general, more realistic representations of complex practical problems, this work investigates the development of Transgenetic Algorithms for multiobjective problems. Such algorithms are examined in versions that use elements of other multiobjective evolutionary algorithms such as the NSGA-II (Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm-II) and the MOEA/D (Multi-objective Evolutionary Algorithm based on Decomposition). Therefore, this work proposes two new methods using Computational Transgenetic attached to NSGA-II and MOEA/D, named NSTA (Non-Dominated Sorting Transgenetic Algorithm) and MOTA/D (Multi-objective Transgenetic Algorithm based on Decomposition), respectively. To evaluate the proposed techniques performance, the experiments consider two NP-hard combinatorial optimization problems, in versions with more than one objective. The first problem is the Traveling Purchaser Problem and the second the Quadratic Assignment Problem. Experiments were performed with test cases available in benchmarks commonly used by other studies in the literature. The proposed algorithms' results were compared with those obtained by the multiobjetive evolutionary algorithms that inspired them. The analysis of data obtained by the computational experiment shows that the version MOTA/D is among the most efficient algorithms of the experiment with respect to the quality of the Pareto front approximation.

CNPq Este trabalho apresenta um algoritmo genético paralelo (AGP) para o problema de dobramento de proteínas, utilizando o modelo 3DHP-SC. Este modelo tem sido pouco abordado devido ao elevado grau de complexidade envolvido. Foi proposta uma função de fitness baseada na energia livre e na compacidade do dobramento. Operadores genéticos especiais foram desenvolvidos, além de estratégias para auxiliar o algoritmo no processo de busca de conformações de proteínas. Vários experimentos foram realizados para ajustar todos os parâmetros do sistema, incluindo os parâmetros básicos do AG (probabilidades de mutação e crossover, e o tamanho de torneio) e os parâmetros dos operadores especiais e das estratégias. O efeito da matriz de energias para o modelo no desempenho do algoritmo também foi estudado. Uma comparação com outra abordagem de computação evolucionária também foi realizada, a fim de verificar o desempenho do método proposto. Devido a não existir, até então, benchmarks para teste deste modelo, foi proposto um conjunto de 25 sequências baseado em outro modelo mais simplificado. Os resultados obtidos mostraram que o AGP alcançou um bom nível de eficiência e obteve dobramentos biologicamente coerentes, sugerindo a adequabilidade da metodologia proposta. This work presents a parallel genetic algorithm (PGA) for the protein folding problem, using the 3DHP-SC model. This model has been sparsely studied in the literature due to its complexity. A new fitness function was proposed, based on the free-energy and compacity of the folding. Special genetic operators were developed, besides strategies to aid the algorithm in the search of protein conformations. Many experiments were done to adjust all the parameters of the system, including the basic parameters of the GA (mutation and crossover probability, and tournament size) and parameters of the special genetic operators and strategies. The effect of the energy matrix of the model in the performance of the algorithm was also studied. Moreover, a comparison with other evolutionary computation approach was done, to verify the performance of the proposed method. Since there is no benchmark available to date, a set of 25 sequences was used, based on a simpler model. Results show that the PGA achieved a good level of efficiency and obtained biologically coherent results, suggesting its adequacy for the problem.

ANP O scheduling operacional de uma rede de distribuição de produtos derivados do petróleo é um problema combinatório complexo, de difícil resolução computacional. Este problema pode ser decomposto em três subproblemas de acordo com os elementos chaves do scheduling: aloca- ção dos recursos, seqüenciamento das atividades, e determinação do tempo para a utilização dos recursos pelas atividades. O presente trabalho apresenta o desenvolvimento de um modelo para a solução do subproblema de seqüenciamento das atividades. O seu principal objetivo é propor uma solução baseada em metaheurística para a geração de ordenações das bateladas de produtos derivados do petróleo, criando um modelo de auxílio à tomada de decisão durante as operações de uma malha dutoviária. Da prática operacional, sabe-se que o seqüenciamento de bateladas tem grande influência no resultado final do scheduling. Além disto, a escolha da me- lhor sequencia é um problema multiobjetivo, dependente dos critérios considerados na escolha (atendimento à demanda ou à produção, ocupação dos dutos, etc.). Neste trabalho realizou-se a implementação de várias técnicas metaheurísticas para a solução do problema de seqüencia- mento. Foram analisados os resultados alcançados com o uso de diferentes funções objetivo na otimização. Os resultados mostraram um bom desempenho das metaheurísticas estudadas no seqüenciamento, o que possibilitou a obtenção de boas soluções em um curto tempo computacional. Estudou-se mais profundamente o modelo baseado em algoritmo genético que permite fornecer um conjunto de soluções que representam diferentes opções de possíveis sequencias a serem escalonadas na rede. Este modelo foi, em seguida, extendido para tratar o caso de múltiplos objetivos. Desenvolve-se então uma abordagem baseada em MOGA (Multiobjective Genetic Algorithm) que apresentou bons resultados além de uma maior diversificação de sequencias quando comparado com a solução com objetivo único. Os modelos propostos foram validados em instâncias reais da rede de dutos brasileira e constituem uma ferramenta de auxílio à tomada de decisão operacional, resultando num uso mais eficiente da malha dutoviária estudada. The scheduling of activities to distribute oil derivate products through a pipe network is a complex combinatorial problem, that presents a difficult computational solution. This problem can be decomposed on three sub-problems according to the key elements of scheduling: assignment of resources, sequencing of activities, and determination of resource timing utilization by these activities. This work develops an approach to the sequencing sub-problem. The main objective is to develop an approach based on metaheuristic for the order generation of oil derivate products batches. The approach goals is to aid the operational decision making of the schedu- ling problem in a pipeline network. From the operational practice, the batches sequencing has great influence on the final scheduling result. Moreover the best order choice is a multiobjective problem and depends on the considered criteria (fulfillment of demand and production, pipe- line occupation rate, etc.). Some metaheuristic techniques were implemented to the sequencing problem. Results in using different objective functions on sequencing optimization were also analyzed. The metaheuristic showed a good performance in sequencing, which resulted on good solutions in a small computational time. A model based on genetic algorithm was intensively studied and it has provided a set of solutions that means different options of possible sequences to be schedule in the pipeline network. This model was also extended to treat multiple ob- jectives. A model based on MOGA (Multiobjective Genetic Algorithm) was developed and it showed good results and also good batches sequencing diversification. The proposed models were validated for real scenarios in the Brazilian pipeline network and have become a tool to aid the operational decision making, resulting in an improvement of the study of this pipeline network.