Navegando por Assunto "Algoritmos genéticos"

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Acesso aberto (Open Access)
Uma abordagem heurística para os problemas de horários educacionais
(Universidade Federal do Pará, 2020-12-15) REIS, Williams Sousa dos; QUARESMA, João Nazareno Nonato; http://lattes.cnpq.br/7826389991864785
A cada novo período letivo, instituições de ensino têm o árduo trabalho de realizarem a alocação dos seus horários de aula, o problema implica em atribuir intervalos de tempo e recursos as atividades, de tal forma que satisfaçam as restrições impostas da melhor forma possível. Este é um problema considerado de difícil solução do ponto de vista da teoria da complexidade computacional. Pensando nisso, este trabalho tem como objetivo, desenvolver uma ferramenta que possa automatizar o processo de alocação de horários realizado pelo Instituto de Biodiversidade e Florestas (IBEF) da Universidade Federal do Oeste do Pará (UFOPA), apresentando uma proposta baseada na meta-heurística conhecida como algoritmo genético (AG). Esta proposta é submetida a vários experimentos com dados reais da referida instituição e os resultados são de plena satisfação, evidenciados pela superação das restrições impostas pelo problema em um tempo computacional aceitável, trazendo algumas vantagens com a automatização do processo, tais como: redução no tempo de desenvolvimento da alocação de horário; e uma melhor realocação e utilização dos recursos físicos e humanos
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Uma abordagem para otimização do período de sensoriamento em rádio cognitivo com algoritmo genético multiobjetivo
(Universidade Federal do Pará, 2011-08-25) YOSHIOKA, Peterson Marcelo Santos; COSTA JÚNIOR, Carlos Tavares da; http://lattes.cnpq.br/6328549183075122
A eficiência espectral em redes baseadas na tecnologia de Rádio Cognitivo (RC) pode ser comprometida caso o rádio seja utilizado por muito tempo para a detecção em vez da transmissão de dados. Por isso, tornam-se necessários esquemas de sensoriamento que tenham o objetivo de obter o máximo possível de utilização do espectro, evitando sensoriamento desnecessário, bem como, obtendo o mínimo de interferência na transmissão do usuário primário decorrente de detecção incorreta de sua transmissão. Neste trabalho, propomos a utilização de Algoritmos Genéticos para realizar a adaptação do período de sensoriamento. O objetivo é obter um período de sensoriamento ótimo para os canais com vistas a maximizar a descoberta de oportunidades no espectro e minimizar o overhead decorrente do sensoriamento. A maioria dos trabalhos relacionados a este assunto considera que o overhead de sensoriamento é fixo, não levando em conta que alguns canais podem ter menor tolerância à interferência que outros. A proposta apresentada neste trabalho pode adaptar-se aos requisitos de tolerância à interferência no canal licenciado por meio da determinação de um período de sensoriamento que otimize as oportunidades para qualquer valor de overhead definido. Nossa proposta consegue obter um ganho de até 90% em relação às técnicas não otimizadas no número de oportunidades encontradas, até 40,9% no ganho de transmissão útil e obteve uma redução no tempo de interferência de 66,83%, bem como resultados similares aos obtidos por uma proposta otimizada presente na literatura, com a vantagem de permitir a adaptação do overhead de sensoriamento.
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Algoritmo genético retroviral iterativo
(Universidade Federal do Pará, 2010-09-10) MOREIRA, Renato Simões; AFFONSO, Carolina de Mattos; http://lattes.cnpq.br/2228901515752720
Este trabalho tem como objetivo apresentar o desenvolvimento de uma metaheurística híbrida baseada no ciclo de vida viral, mais especificamente dos Retrovírus, que fazem parte do grupo dos seres que evoluem mais rápido na natureza. Este algoritmo é denominado Algoritmo Genético Retroviral Iterativo (AGRI) e para embasamento computacional são utilizados conceitos de Algoritmo Genético (AG) e biológico características de replicação e evolução retroviral, o que proporciona uma grande diversidade genética o que aumenta a probabilidade para encontrar a solução, fato este confirmado através de melhores resultados obtidos pelo AGRI em relação ao AG.
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Algoritmos culturais com abordagem memética e multipopulacional aplicados a problemas de otimização
(Universidade Federal do Pará, 2012-04-20) SILVA, Deam James Azevedo da; OLIVEIRA, Roberto Célio Limão de; http://lattes.cnpq.br/4497607460894318
Em muitos problemas de otimização há dificuldades em alcançar um resultado ótimo ou mesmo um resultado próximo ao valor ótimo em um tempo viável, principalmente quando se trabalha em grande escala. Por isso muitos desses problemas são abordados por heurísticas ou metaheurísticas que executam buscas por melhores soluções dentro do espaço de busca definido. Dentro da computação natural estão os Algoritmos Culturais e os Algoritmos Genéticos, que são considerados metaheurísticas evolutivas que se complementam devido ao mecanismo dual de herança cultura/genética. A proposta do presente trabalho é estudar e utilizar tais mecanismos acrescentando tanto heurísticas de busca local como multipopulações aplicados em problemas de otimização combinatória (caixeiro viajante e mochila), funções multimodais e em problemas restritos. Serão executados alguns experimentos para efetuar uma avaliação em relação ao desempenho desses mecanismos híbridos e multipopulacionais com outros mecanismos dispostos na literatura de acordo com cada problema de otimização aqui abordado.
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Alocação ótima de geração distribuída em redes de distribuição utilizando algoritmo híbrido baseado em cuckoo search e algoritmo genético
(Universidade Federal do Pará, 2018-09-02) OLIVEIRA, Victoria Yukie Matsunaga de; AFFONSO, Carolina de Mattos; http://lattes.cnpq.br/2228901515752720
Esta tese de doutorado propõe um novo algoritmo Cuckoo Search (CS) chamado Cuckoo-GRN (Cuckoo Search with Genetically Replaced Nests), que incorpora benefícios do algoritmo genético (GA) no algoritmo CS. O método proposto trata os ninhos abandonados do CS de maneira mais eficiente, substituindo-os geneticamente. Isto melhora significativamente o desempenho do algoritmo, estabelecendo o equilíbrio ideal entre a diversificação e a intensificação de busca. O novo algoritmo é utilizado para otimizar a localização e o dimensionamento de unidades de geração distribuída em um sistema de distribuição, a fim de minimizar as perdas de energia ativa, melhorando a estabilidade da tensão do sistema e o perfil de tensão. Alocações de uma ou mais unidades de geração distribuída são consideradas. O algoritmo proposto é extensivamente testado em funções matemáticas de benchmark, bem como nos sistemas de distribuição de 33 e 119 barras. Os resultados da simulação mostram que o Cuckoo-GRN pode levar a uma melhora substancial de desempenho em relação ao algoritmo CS original e a outras técnicas atualmente conhecidas na literatura, não apenas em termos de convergência, mas também de precisão da solução.
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Alocação ótima de parques eólicos em sistemas de distribuição considerando incertezas de vento e carga utilizando algorítmo genético
(Universidade Federal do Pará, 2016-12-19) FONSECA, Sebastião Borges; OLIVEIRA, Roberto Célio Limão de; http://lattes.cnpq.br/4497607460894318; AFFONSO, Carolina de Mattos; http://lattes.cnpq.br/2228901515752720
Esta dissertação propõe uma abordagem probabilística para determinar a ótima localização, dimensionamento e fator de potência de parques eólicos em sistemas de distribuição com base em Algoritmo Genético. O método proposto considera a natureza intermitente da geração eólica e da carga para minimizar as perdas anuais de energia no sistema em estudo. Recentes avanços tecnológicos possibilitaram a operação de parques eólicos fornecendo potência reativa para o sistema, sendo importante considerar a possibilidade de operação com diferentes valores de fator de potência. O sistema utilizado é uma rede de distribuição com 33 barras e os resultados comprovaram a eficácia do método proposto e a importância de considerar as incertezas da carga e do vento no planejamento de sistemas de energia elétrica.
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Análise e otimização de coberturas de invisibilidade esféricas estratificadas em camadas homogêneas e isotrópicas
(Universidade Federal do Pará, 2012-06-29) MARTINS, Tiago Carvalho; DMITRIEV, Victor Alexandrovich; http://lattes.cnpq.br/3139536479960191
Neste trabalho, foram analisadas e otimizadas coberturas de invisibilidade estratificadas em camadas esféricas concêntricas constituídas por materiais dielétricos homogêneos e isotrópicos, em que tanto a seção reta de espalhamento total quanto o número de camadas foram minimizados. Também foram realizadas otimizações para aumentar a faixa de frequências na qual h´a invisibilidade, para isso, efeitos dispersivos foram levados em conta. Foram obtidas coberturas discretizadas (obtidas a partir de coberturas anisotrópicas) com reduções significativas (maiores do que 20 dB) da seção reta radar com relação ao espalhador sem cobertura em todas as direções de espalhamento, quando apenas 20 camadas foram utilizadas. Valores de redução equivalentes foram obtidos na literatura com no mínimo 80 camadas. Esses resultados foram obtidos em microondas. Nós obtivemos uma redução, com relação a esfera sem cobertura, de 32 dB na seção reta de espalhamento total para uma cobertura estratificada (não obtida a partir de camadas anisotrópicas) em apenas 13 camadas. Esses resultados foram obtidos em microondas. Nós otimizamos coberturas de invisibilidade dispersivas que apresentaram uma faixa de largura 5,4 vezes maior do que a que seria obtida sem considerar os efeitos dispersivos, na faixa de microondas. Foram projetadas coberturas de invisibilidade que funcionam em frequências ópticas, para uma faixa de frequências.
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Antenas compactas de microondas de banda larga e banda ultra-larga (UWB)
(Universidade Federal do Pará, 2011-12-16) MÉLO, Dilermando Ramalho de; DMITRIEV, Victor Alexandrovich; http://lattes.cnpq.br/0684541646225359
Nos últimos anos, com o surgimento de novos serviços e equipamentos para o sistema de comunicação móvel com maiores larguras de banda de operação e ocupando espaços cada vez menores, o desenvolvimento de novas antenas de bandas largas e com dimensões pequenas se tornou um dos principais desafios das pesquisas na área de antenas. Neste trabalho, duas estruturas de antenas de bandas largas e dimensões reduzidas foram analisadas e otimizadas. Na primeira parte, a antena filamentar monopolo dobrado (Wire Built-in Folded Monopole Antenna, W-BFMA) foi investigada e teve sua largura de banda otimizada, conectada a linha de alimentação em diferentes impedâncias. Para modelar a estrutura da antena W-BFMA foi usado o método numérico dos momentos (Method of Moments - MoM), e para sua otimização os métodos: paramétrico, hill climbing e algoritmo genético (AG). Programas computacionais baseados na linguagem Matlab foram desenvolvidos para modelagem, otimização e cálculos das principais curvas características da antena W-BFMA. Na segunda parte, duas diferentes configurações de antenas monopolos planos usando a tecnologia de banda ultra-larga (Ultra- Wideband Antenna, UWB) foram investigadas e otimizadas com a ajuda do programa comercial Computer Simulation Technology (CST) Microwave Studio. Ambas as antenas UWB foram alimentadas por uma linha de microfita (microstrip line) na impedância de 50Ω. A antena UWB que apresentou melhor resultado teve o seu protótipo construído, as principais curvas características, tais como: perda de retorno, ganho, distribuição de corrente e diagrama de radiação foram analisadas. Os resultados simulados foram comparados com resultados obtidos experimentalmente.
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Avaliação da aprendizagem: uma abordagem qualitativa baseada em mapas conceituais, ontologias e algoritmos genéticos
(Universidade Federal do Pará, 2007-05-18) ROCHA, Francisco Edson Lopes da; FAVERO, Eloi Luiz; http://lattes.cnpq.br/1497269209026542
Nas últimas duas décadas, o crescimento nas áreas de Redes de Computadores e Inteligência Artificial - IA - favoreceu o avanço da pesquisa em outras áreas de conhecimento, entre elas a Educação. Nesta área, novas descobertas deslocaram as pesquisas das antigas teorias educacionais comportamentalistas para o construtivismo, levando a um melhor entendimento de como acontece a aprendizagem. Aprendizagem Significativa - AS - é uma das teorias construtivista em grande evidência atualmente e Mapa Conceitual - MC - é a sua ferramenta cognitiva principal. Adicionalmente, o amadurecimento da pesquisa da modalidade de Educação a Distância - EAD - permitiu aplicar o processo educacional em larga escala. Nesta tese investiga-se a avaliação automática inteligente da aprendizagem mediada por mapas conceituais. Trata-se de uma abordagem qualitativa, denominada de avaliação formativa, que está em conformidade com o modelo de Bloom, uma referência para os processos educacionais - ensino, aprendizagem e avaliação da aprendizagem. A proposta apresentada pretende ser uma alternativa de solução para uma importante questão na área da Educação: Como avaliar qualitativamente a aprendizagem respeitando os processos cognitivos idiossincráticos de cada estudante? A integração de mapas conceituais, ontologias de domínio e algoritmos genéticos possibilita um avanço no estado da arte de avaliação e acompanhamento automático da aprendizagem. Quebra-se o paradigma das avaliações apenas quantitativas, apresentando uma nova abordagem de acompanhamento gradual e contínuo das atividades do estudante. Nesta abordagem pode-se fazer o acompanhamento individual, respeitando a forma idiossincrática de aprender, e/ou de grupo de estudantes, sendo possível agrupá-los por características cognitivas específicas ou por grau de desenvolvimento. Esta tese inicia uma nova linha de pesquisa que pode ser sintetizada como “Avaliação automática qualitativa da aprendizagem centrada em Mapas Conceituais, fundamentada com técnicas de IA: ontologias e algoritmos genéticos”. Dentro dessa nova linha de pesquisa, a tese traz as seguintes contribuições: ² um protótipo de um ambiente para ensino, aprendizagem e avaliação da aprendizagem, fundamentado na Aprendizagem Significativa, incluindo um editor de mapas conceituais, um editor de ontologias e um módulo avaliador; ² uma proposta de uso de algoritmos genéticos e ontologias para avaliação/acompanhamento qualitativo da aprendizagem, permitindo: – acompanhamento individual passo a passo; – acompanhamento de grupos de estudantes; – comparações entre estudantes. As ontologias de domínio são geradas pelo professor usando um editor de ontologias que é disponibilizado no ambiente. Elas contêm o conhecimento estrutural que deve ser aprendido pelos estudantes antes que estes possam dominar outras formas de conhecimento. O algoritmo genético foi projetado para funcionar em dois modos distintos: i) gerando múltiplos MCs para comparar com o MC do estudante, permitindo uma avaliação da aprendizagem em qualquer estágio do andamento do curso; esta avaliação é relativa, centrada num determinado número de conceitos que representa uma estrutura parcial do domínio de conhecimento sendo estudado; e ii) gerando um MC ótimo de acordo com a ontologia gerada pelo professor para permitir uma avaliação completa da aprendizagem do domínio de conhecimento que foi estudado. O modelo proposto foi avaliado pela implementação de protótipos para a ferrramenta de avaliação. O algoritmo genético desenvolvido usa como espaço de busca as ontologias. Ele imita os processos cognitivos característicos da aprendizagem significativa e constrói MCs que possam ser comparados semanticamente com o do estudante. Sua função de adaptação representa uma forma medir distâncias no campo cognitivo, sendo a escala de medida dada por uma taxonomia que organiza dimensões semânticas e, dentro destas, frases de ligação. Esta taxonomia é usada pelo professor ao construir as ontologias e pelos estudantes ao construírem seus mapas conceituais. Os principais desafios que envolveram o desenvolvimento da pesquisa relatada nesta tese foram os seguintes: 1) determinação de um modelo adequado de ontologia de domínio que pudesse ser aplicado à avaliação da aprendizagem; 2) determinação de um método e uma escala de medida que se aplicasse ao domínio cognitivo; e 3) determinação de um mecanismo de busca na ontologia que fosse coerente com as teorias construtivistas da avaliação da aprendizagem. A pesquisa relatada neste trabalho pode avançar em função de novas funcionalidades ou de melhorias nas funcionalidades já implementadas. Algumas possibilidades foram sugeridas ao final da tese, sendo uma das principais a disponibilização do ambiente na Internet. Esta tese gerou 7 (sete) contribuições científicas, 1 (uma) em revista qualis A, 1 (uma) em revista qualis B, 2 (duas) em congressos internacionais e 3 (três) em congressos nacionais. Os resultados obtidos fazem avançar significativamente o que já foi conseguido até então no grupo de pesquisa AmAm/UFPA, em cujo contexto esta tese está inserida.
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Cálculo de equivalentes dinâmicos de sistema de potência usando algoritmos genéticos
(Universidade Federal do Pará, 2014-08-07) SANTOS, Pitther Negrão dos; BEZERRA, Ubiratan Holanda; http://lattes.cnpq.br/6542769654042813; VIEIRA, João Paulo Abreu; http://lattes.cnpq.br/8188999223769913
Esta dissertação apresenta um método baseado em algoritmos genéticos para cálculo de equivalentes dinâmicos de sistemas de potência visando representar partes de um sistema para estudos de análise de estabilidade transitória. O modelo do equivalente dinâmico é obtido por meio da identificação de parâmetros de geradores síncronos, localizados nas barras de fronteira entre o sistema externo e o subsistema em estudo. Um indicie é usado para avaliar a proximidade entre as simulações realizadas usando o modelo completo e o modelo reduzido, após serem submetidos a grandes distúrbios no subsistema em estudo. Diferentes condições operacionais foram levadas em conta. As simulações foram realizadas usando os softwares GAOT “The Genetic Algorithm Optimization Toolbox”, ANAREDE e ANATEM. Esse método foi testado no sistema teste duas áreas do Kundur e no Sistema Interligado Nacional (SIN). Os resultados validaram a eficácia do método desenvolvido para o cálculo de equivalentes dinâmicos robustos.
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Classificação de dados utilizando algoritmos genéticos e lógica difusa
(Universidade Federal do Pará, 2008-12-14) KATO, Rodrigo Bentes; OLIVEIRA, Roberto Célio Limão de; http://lattes.cnpq.br/4497607460894318
Várias das técnicas tradicionais de Mineração de Dados têm sido aplicadas com êxito e outras esbarram em limitações, tanto no desempenho como na qualidade do conhecimento gerado. Pesquisas recentes têm demonstrado que as técnicas na área de IA, tais como Algoritmo Genético (AG) e Lógica Difusa (LD), podem ser utilizadas com sucesso. Nesta pesquisa o interesse é revisar algumas abordagens que utilizam AG em combinação com LD de forma híbrida para realizar busca em espaços grandes e complexos. Este trabalho apresenta o Algoritmo Genético (AG), utilizando Lógica Difusa, para a codificação, avaliação e reprodução dos cromossomos, buscando classificar dados através de regras extraídas de maneira automática com a evolução dos cromossomos. A Lógica Difusa é utilizada para deixar as regras mais claras e próximas da linguagem humana, utilizando representações lingüísticas para identificar dados contínuos.
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Comparação de métodos baseados em algoritmos genéticos para ajuste coordenado de estabilizadores de sistemas de potência
(Universidade Federal do Pará, 2014-11-27) VIEIRA, Celivan Ferreira; VIEIRA, João Paulo Abreu; http://lattes.cnpq.br/8188999223769913
Essa dissertação de mestrado apresenta um estudo comparativo entre três metodologias baseadas em algoritmos genéticos para ajuste coordenado de estabilizadores de sistemas de potência (ESP). Os procedimentos de ajuste do ESP são formulados como um problema de otimização, a fim de: 1) maximizar o coeficiente de amortecimento mínimo do sistema em malha fechada; 2) maximizar o somatório de todos os coeficientes de amortecimento do sistema em malha fechada; e 3) deslocar os modos eletromecânicos poucos amortecidos ou mal amortecidos para uma zona pré-escrita no plano s. As três metodologias consideram um conjunto de condições de operacionais pré-especificadas. O sistema elétrico foi representado por equações no espaço de estado e as matrizes associadas com a modelagem foram obtidas por meio da versão acadêmica do programa PacDyn. As simulações foram realizadas usando o MATLAB. As metodologias foram aplicadas no conhecido sistema teste New England.
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Compressão de sinais para fronthaul em arquitetura CRAN utilizando algoritmo evolutivo
(Universidade Federal do Pará, 2019-06-28) SOUZA, Vitória Alencar de; COSTA, João Crisóstomo Weyl Albuquerque; http://lattes.cnpq.br/9622051867672434
As redes de acesso por rádio centralizado apresentam-se como uma potencial alternativa para a próxima geração de telefonia celular, devido à sua capacidade de prover grandes taxas de dados e permitir a redução dos gastos estruturais e operacionais na rede. A arquitetura centralizada implementa o conceito de fronthaul, mas aponta o desafio para aumento da capacidade de transmissão de dados nesses enlaces. Desta forma, o estudo de técnicas de compressão de sinais digitais apresenta-se como uma alternativa para reduzir o custo de implantação das redes de acesso por rádio centralizado. Nesse contexto, este trabalho investiga o uso de métodos de quantização vetorial na compressão de amostras complexas de sinais de LTE em bandabase. Propõe-se o uso de Algoritmos Genéticos no treinamento de dicionários sub-ótimos para o processo de quantização vetorial com objetivo de reduzir os erros impostos neste processo e consequente aumento na capacidade do fronthaul. Os resultados mostram que o algoritmo de compressão proposto permite redução de taxas de dados em fronthaul associados a erros aceitáveis. Demonstra-se ser possível fatores de compressão de taxa de dados de 5; 4 vezes, com erros de, aproximadamente, 4; 4%,comprovando-se a efetividade do método de treinamento de dicionários de LTE no downlink das redes de acesso por rádio centralizado.
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Controle inteligente LQR neuro-genético para alocação de autoestrutura em sistemas dinâmicos multivariáveis
(Universidade Federal do Pará, 2008-08-30) ABREU, Ivanildo Silva; FONSECA NETO, João Viana da; http://lattes.cnpq.br/0029055473709795
Nesta tese é apresentado um modelo neuro-genético, orientado a síntese de controladores no espaço de estado baseado no projeto do Regulador Linear Quadrático, para alocação de autoestrutura em sistemas dinâmicos multivariáveis. O modelo neuro-genético representa uma fusão de um algoritmo genético e uma rede neural recorrente para realizar a seleção das matrizes de ponderação e resolver a equação algébrica de Riccati, respectivamente. Um modelo de 6a ordem de uma aeronave, um modelo de 6a ordem de um gerador de indução duplamente alimentado de uma planta eólica e um modelo de 4a ordem de um circuito elétrico, são usados para avaliar a fusão dos paradigmas de inteligência computacional e o desempenho da metodologia do projeto de controle. O desempenho dos modelos neuro-genéticos são avaliados por momentos estatísticos de primeira e segunda ordem para o algoritmo genético, enquanto que a rede neural é avaliada por superfícies da função energia e da norma do infinito da equação algébrica de Riccati. São feitas comparações com o método de Schur.
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Desempenho do algoritmo genético com iteração retroviral para otimização de funções com representação real
(Universidade Federal do Pará, 2015-06-30) FRANCO, Dielle da Silva Corrêa; SANTANA, Ádamo Lima de; http://lattes.cnpq.br/4073088744952858; OLIVEIRA, Roberto Célio Limão de; http://lattes.cnpq.br/4497607460894318
A ideia da infecção viral vem sendo utilizada nos Algoritmos Genéticos (AG) para melhorar a taxa de busca dos algoritmos, superando a convergência prematura por meio do controle da diversidade da população, visto que na natureza a recombinação genética por vírus apresenta alta velocidade de replicação e frequente mutação. [Romano 2009]. A meta-heurística denominada AGRI adotou como fonte de inspiração biológica a família retroviridae, cujos vírus são baseados em RNA e atendem à necessidade de maior variação alélica do AG, visto que o RNA não possui os mecanismos de correção em seu genoma para eliminar o material viral recombinado. Neste algoritmo, os vírus são tratados como uma população separada da população de indivíduos. A cada infecção, o material genético viral é transmitido verticalmente entre os hospedeiros difundindo trechos de soluções dos vírus com melhor desempenho por toda população. A diversidade viral é mantida por meio de um mecanismo que substitui todos o vírus fora da taxa de elitismo viral. Nessa técnica, a população viral evolui junto com a população cromossômica, pois os vírus ineficientes são criados a partir do material genético dos indivíduos mais adaptados e de outros genes novos. O AGRI segue os princípios biológicos em vários aspectos da infecção e multiplicação viral. Por exemplo: cria a primeira população viral sem o material genético da população somática; escolhe aleatoriamente os vírus que irão infectar um indivíduo, possibilitando que parte da população nunca seja infectada por alguns vírus e que certos vírus infectem mais indivíduos. Além disso, a partir da segunda geração do AG, os vírus substituídos são criados com material genético de dois indivíduos, e tem diferentes quantidades de genes. Nesta abordagem, a maximização do espaço de busca é realizado utilizando três mecanismos: alta variabilidade genética da população viral com tamanhos diferentes dos trechos de soluções; efetivação da infecção apenas quando há um aumento no fitness do indivíduo; e possibilidade de um indivíduo ser infectado por quaisquer dos vírus da população viral. Para analisar o efeito dos parâmetros da infecção viral do AGRI e seu desempenho em comparação com outras meta-heurísticas bem conceituadas, as seguintes funções de benchmarking relacionadas com problemas de minimização foram selecionadas: F1 (Shifted Sphere Function), F2 (Shifted Schwefel’s Problem), F3 (Shifted Rotated High Conditioned Elliptic Function) e F5 (Schwefel’s Problem 2.6 with Global Optimum on Bounds). Os resultados mostraram que para funções unimodais propostas, o AGRI tem boa performance em comparação com as outras meta-heurísticas selecionadas podendo alcançar o ótimo global ou boas soluções com poucas iterações.
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Desenvolvimento de uma biblioteca para geração automática de casos de teste com algoritmos genéticos
(Universidade Federal do Pará, 2023-04-20) ALMEIDA NETO, Adilson; OLIVEIRA, Roberto Célio Limão de; http://lattes.cnpq.br/4497607460894318
Neste trabalho uma biblioteca é desenvolvida com o proposito de gerar casos de teste automaticamente na linguagem de programação Python, para a geração dos testes, é utilizado um algoritmo genético com um operador de mutação desenvolvido de forma ad-hoc baseado na interação social. O Algoritmo é aplicado ao problema de geração de dados para testes com sucesso, resultados razoáveis são obtidos quando comparado ao estado da arte, o que demonstra um possível caminho a ser explorado na solução deste tipo de problema.
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Desenvolvimento de uma ferramenta computacional para otimização de cálculo luminotécnico de interiores baseado em algoritmo genético
(Universidade Federal do Pará, 2019-09-17) MONTEIRO, Ana Laura Pinheiro Ruivo; TOSTES, Maria Emília de Lima; http://lattes.cnpq.br/4197618044519148
Existe no mercado uma grande quantidade de lâmpadas e luminárias que apresentam características próprias, como a quantida de lúmens e vida útil. Deste modo, há várias combinações possíveis de lâmpadas e luminárias que podem ser empregadas como solução para adequar a iluminação de um determinado ambiente interno. O que irá diferenciar cada solução será o custo de investimento e o tempo de retorno financeiro. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma ferramenta que fornece ao usuário a possibilidade de realizar estudos luminotécnicos para qualquer ambiente interno comercial, considerando múltiplos cenários e seguindo as normas estipuladas pela NBR ISO/CIE 8995-1:2013. Os estudos são realizados deforma otimizada através da execução de um Algoritmo Genético, o qual tem como função objetivo a minimização do tempo de retorno financeiro do investimento das lâmpadas e luminárias, que serão necessárias para o alcance de iluminância do ambiente. Para o desenvolvimento da ferramenta foram utilizadas planilhas eletrônicas associadas a linguagem de programação Pythoneo PyCharm, como ambiente de desenvolvimento. Utilizou-se o método dos Lúmens para dimensionamento luminotécnico, técnica de regressão linear simples para estimar a tarifa de energia elétrica para um período de 10 anos e Valor Presente Líquido juntamente com o payback descontado para análise de retorno financeiro das soluções geradas pela ferramenta. A ferramenta desenvolvida foi aplicada em quatro cenários distintos do edifício do Centro de Excelência em Eficiência Energética da Amazônia (CEAMAZON). Foram encontradas soluções válidas para todos os cenários, ou seja, um payback em até10 anos, levando em consideração o investimento inicial, o consumo anual e a manutenção,quando houver.As melhores soluções foram simuladas pelo software DIALux como auxílio na projeção da distribuição das luminárias nos ambientes. Os aspectos descritos nesse trabalho mostram a funcionalidade e aplicabilidade dessa ferramenta, visando dar suporte ao usuário no planejamento do dimensionamento de projetos luminotécnicos, tendo sido alcançado o objetivo estabelecido, mostrando-se funcional e efetivo.
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Estimativa da capacidade de hospedagem de geração distribuída em redes de distribuíção via algoritmos genéticos
(Universidade Federal do Pará, 2019-03-29) SOUSA, Alana Lima de; VIEIRA, João Paulo Abreu; http://lattes.cnpq.br/8188999223769913
A utilização de fontes de energia próximas aos centros consumidores na forma de Geração Distribuída (GD) vem ganhando destaque no cenário mundial. A alta penetração de GD mudará o paradigma de operação dos sistemas elétricos de tal forma a afetar a qualidade da energia elétrica entregue aos consumidores. A potência ativa injetada pela GD provoca diversas consequências para os sistemas de distribuição, sendo a sobretensão a mais impactante delas. A inversão de fluxo de potência causada pela GD eleva as tensões da rede de distribuição, podendo levar a sobretensões e consequentemente o desligamento da própria GD. Durante a operação com fator de potência unitário da GD, os operadores de distribuição evitam a sobretensão pela redução de potência ativa da GD. É neste cenário que surge o conceito da Capacidade de Hospedagem (CH) da GD, o qual tem o objetivo de estimar a potência máxima injetada pela GD sem comprometer a qualidade da tensão do sistema. Esta dissertação de mestrado estima a capacidade de hospedagem da GD em sistemas de distribuição de média tensão usando Algoritmo Genético (AG), considerando como principal fator limitante o problema da sobretensão. Os testes de desempenho foram realizados nos sistemas IEEE 33 barras e IEEE 69 barras.
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Estratégia de otimização para a melhoria da interpretabilidade de redes bayesianas: aplicações em sistemas elétricos de potência
(Universidade Federal do Pará, 2009-12-10) ROCHA, Cláudio Alex Jorge da; FRANCÊS, Carlos Renato Lisboa; http://lattes.cnpq.br/7458287841862567
A investigação de métodos, técnicas e ferramentas que possam apoiar os processos decisórios em sistemas elétricos de potência, em seus vários setores, é um tema que tem despertado grande interesse. Esse suporte à decisão pode ser efetivado mediante o emprego de vários tipos de técnicas, com destaque para aquelas baseadas em inteligência computacional, face à grande aderência das mesmas a domínios com incerteza. Nesta tese, são utilizadas as redes Bayesianas para a extração de modelos de conhecimento a partir dos dados oriundos de sistemas elétricos de potência. Além disso, em virtude das demandas destes sistemas e de algumas limitações impostas às inferências em redes bayesianas, é desenvolvido um método original, utilizando algoritmos genéticos, capaz de estender o poder de compreensibilidade dos padrões descobertos por essas redes, por meio de um conjunto de procedimentos de inferência em redes bayesianas para a descoberta de cenários que propiciem a obtenção de um valor meta, considerando a incorporação do conhecimento a priori do especialista, a identificação das variáveis mais influentes para obtenção desses cenários e a busca de cenários ótimos que estabeleçam valores, definidos e ponderados pelo usuário/especialista, para mais de uma variável meta.
Acesso aberto (Open Access)
Estratégia do planejamento e otimização de sistemas sem fio, considerando redes interferentes: abordagem baseada em cross-layer
(Universidade Federal do Pará, 2011-06-30) ARAÚJO, Jasmine Priscyla Leite de; FRANCÊS, Carlos Renato Lisboa; http://lattes.cnpq.br/7458287841862567
Apesar do aumento significativo do uso de redes locais sem fio (WLAN) nos últimos anos, aspectos de projeto e planejamento de capacidade da rede são ainda sistematicamente negligenciados durante a implementação da rede. Tipicamente um projeto de rede local sem fio é feito e instalado por profissionais de rede. Esses profissionais são extremamente experientes com redes cabeadas, mas são ainda geralmente pouco experientes com redes sem fio. Deste modo, as instalações de redes locais sem fio são desvantajosas pela falta de um modelo de avaliação de desempenho e para determinar a localização do ponto de acesso (PA), além disso, fatores importantes do ambiente não são considerados no projeto. Esses fatores se tornam mais importante quando muitos pontos de acesso (PAs) são instalados para cobrir um único edifício, algumas vezes sem planejamento de freqüência. Falhas como essa podem causar interferência entre células geradas pelo mesmo PA. Por essa razão, a rede não obterá os padrões de qualidade de serviço (QoS) exigidos por cada serviço. O presente trabalho apresenta uma proposta para planejamento de redes sem fio levando em consideração a influência da interferência com o auxílio de inteligência computacional tais como a utilização de redes Bayesianas. Uma extensiva campanha de medição foi feita para avaliar o desempenho de dois pontos de acesso (PAs) sobre um cenário multiusuário, com e sem interferência. Os dados dessa campanha de medição foram usados como entrada das redes Bayesianas e confirmaram a influência da interferência nos parâmetros de QoS. Uma implementação de algoritmo genético foi utilizado permitindo uma abordagem híbrida para planejamento de redes sem fio. Como efeito de comparação para otimizar os parâmetros de QoS, de modo a encontrar a melhor distância do PA ao receptor garantindo as recomendações do International Telecomunication Union (ITU-T), a técnica de otimização por enxame de partículas foi aplicada.