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CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior Em problemas de engenharia estrutural, é de grande interesse do projetista encontrar a solução mais econômica possível, que atenda as exigências impostas em normas técnicas. Encontrar soluções mais econômicas que atendam os critérios de segurança pode demandar um processo de tentativa-e-erro geralmente de alto custo computacional. Para contornar esse problema formulam-se problemas de otimização estrutural com o objetivo de encontrar a solução ótima, ou próxima da ótima, desejada. Os problemas de otimização podem apresentar um ou mais objetivos. Em geral, no contexto da otimização estrutural, o peso, a massa ou custo da estrutura é o principal objetivo a ser minimizado. Por outro lado, caso seja desejado aumentar o desempenho estrutural, o problema pode ser formulado com mais objetivos, que são conflitantes. Para resolvê-lo, pode-se recorrer à otimização multi-objetivo, onde estão também presentes funções objetivo relacionadas, por exemplo, à minimização de deslocamentos máximos, maximização de fatores de carga crítica referentes à estabilidade global da estrutura, melhor comportamento dinâmico, além de outros. Esta dissertação tem como objetivo a formulação, solução e análise de vários problemas de otimização estrutural multi-objetivo de pórticos espaciais de aço considerando esses objetivos combinados de várias maneiras. Quando um ou mais destes não são considerados como objetivos os mesmos tornam-se restrições. Ademais, além de considerar as variáveis de projeto tradicionais relacionadas às seções transversais dos membros que se referem a um conjunto de perfis metálicos comerciais, são consideradas também a orientação dos pilares e suas posições como variáveis de projeto. Nos exemplos estudados, a procura pelas melhores soluções é feita através de algoritmos baseados em Evolução Diferencial para problemas multi-objetivo. Para os experimentos numéricos analisados são apresentadas frentes de Pareto em duas, três e quatro dimensões. Sobres estas frentes são apresentadas análises detalhadas acerca das soluções não-dominadas. Além disso, um método de tomada de decisão de torneio multicritério é utilizado para extrair as soluções mais adequadas aos critérios definidos pelo projetista e vários indicadores de desempenho são usados para a comparação dos algoritmos. In structural engineering problems, it is of great interest to the designer to find the most economical solution possible, which meets the requirements imposed by technical standards. Finding the most economical solutions, meeting the safety requirements, may demand a trial and error process with high computational cost. To work out this issue, structural optimization problems are formulated to find an optimal solution, or close to the optimum, as desired. Structural optimization problems can have one or more objectives. In most of the cases, the weight of the structure or the total cost is the main objective to be minimized. However, if it is desired to increase the structural performance of the building, the problem have conflicting objectives. To solve it, one can resort to multi-objective optimization, where objective functions related to displacement minimization, stability maximization, and better dynamic behavior are also present. This work objective is to formulate, solve and analyse several multi-objective optimization of steel space frames considering these objective functions, combined in multiple ways. When one of these aspects is not an objective, it is considered as a constraint. Furthermore, in addition to considering the traditional design variables related to the cross-sections designated to a group of members, the orientation of the columns and their positions are also considered as design variables. In the studied examples, the search for the best solutions is done using algorithms based in Differential Evolution to multi-objective problems. Pareto fronts in two, three and four dimension are presented. A detailed analysis about the non-dominated solutions presented in the Pareto fronts is done. A multi-criteria tournament decisionmaking method is used in multi-objective problems to extract the adequate solutions to the criteria defined by the designer and performance metrics are applied to compare the algorithms.

Este trabalho tem por objetivo apresentar uma abordagem do processo de otimização de uma máquina síncrona de ímãs permanentes na superfície do rotor (SM-PMSM) utilizando o método dos Tensores, bem como métodos e técnicas de otimização paramétrica e otimização topológica. Nele é avaliado o comportamento da força contra eletromotriz (FCEM) operando a vazio e operando em carga, bem como o comportamento do torque eletromagnético. Os parâmetros otimizados relacionam-se diretamente com a saturação da máquina à medida que a carga eletromagnética é elevada (carga nominal). O processo de otimização permite uma redução na ondulação do torque eletromagnético, mantendo a força contra eletromotriz inalterada. Os resultados alcançados para a otimização da força contra eletromotriz apresentaram variações inferiores a 0,5% quando comparado o seu comportamento operando à vazio, com o seu comportamento operando em carga. Para o processo de otimização do torque eletromagnético, os resultados alcançados proporcionaram ao projeto da SM-PMSM uma redução na ondulação do torque eletromagnético de aproximadamente 37% e uma redução no volume estrutural de 38,23%. Por fim foram comparadas as técnicas e metodologias de otimização quanto aos resultados e objetivos propostos para a otimização da máquina síncrona de ímãs permanentes em estudo. This work aims to present an approach to the optimization process of a surface mounted permanent magnet synchronous machine (SM-PMSM) using the Tensors method, as well as methods and techniques for parametric optimization and topological optimization. It evaluates the behavior of the Back-Electromotive Force (Back-EMF) operating at no load and under load, as well as the behavior of the electromagnetic torque. The optimized parameters directly relate to the saturation of the machine as the electromagnetic load is increased (nominal load). The optimization process allows a reduction in the electromagnetic torque ripple, keeping the back-electromotive force unchanged. The results for the optimization of the Back-Electromotive Force presented variations lower than 0,5% when compared to its behavior operating at no load, with its behavior operating under load. For the electromagnetic torque optimization process, the results achieved provided to the SM-PMSM project a reduction in the electromagnetic torque ripple of approximately 37% and a reduction in the structural volume of 38,23%. Finally, optimization techniques and methodologies were compared regarding the results and objectives proposed for the optimization of the permanent magnet synchronous machine under study. Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES

CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior Os pórticos espaciais de aço são sistemas estruturais vastamente aplicados nos mais diversos ramos da engenharia civil. Aplicações comuns desse tipo de estrutura são encontradas em prédios residenciais ou comerciais, galpões industriais, almoxarifados, aeroportos, hospitais, centros culturais como museus, estádios desportivos, entre outros. À medida que as construções vão se tornando cada vez mais altas, fatores como deslocamentos horizontais devido às cargas de vento, frequências naturais de vibração e estabilidade global da estrutura passam a ser mais relevantes em relação as restrições de resistência. Com o avanço da engenharia, veio a necessidade de projetos cada vez mais competitivos e otimizados, despertando a procura de metodologias computacionais capazes de resolver tais problemas. Nas últimas décadas as meta-heurísticas vieram mostrando eficiência e robustez crescentes na solução de problemas dessa natureza. Esta dissertação faz um estudo de otimização estrutural via algoritmos de evolução diferencial aplicado aos pórticos espaciais de aço, tendo como caráter inovador a adição de restrições relativas ao comportamento dinâmico e à estabilidade global da estrutura, em geral negligenciadas. Três conjuntos de experimentos são conduzidos, nos quais análises de sistemas estruturais contraventados e não-contraventados, bem como estudos para restrição de cardinalidade e agrupamento automático de membros são levados em consideração na otimização das estruturas de aço. Spatial steel frames are structural systems widely applied in the most diverse branches of civil engineering. Common applications of this type of structure are found in residential and commercial buildings, industrial sheds, warehouses, airports, hospitals, cultural centers such as museums, sports stadiums, among others. In taller buildings, factors such as horizontal displacements due to wind loads, natural frequencies of vibration, and global stability become more relevant. With the advancement of engineering, the need for increasingly competitive and optimized projects emerged, arousing the search for computational methodologies capable of solving such problems. In the last decades, meta-heuristics have proven increasing efficiency and robustness in solving problems of this nature. This dissertation makes a study of structural optimization via differential evolution algorithms applied to spatial steel frames, having as an innovative point the addition of constraints related to the dynamic behavior and the global stability of the structure, in general neglected. Three sets of experiments are conducted, in which analyses of braced and unbraced structural systems, as well as studies for cardinality constraints and automatic member grouping, are taken into account in the steel frames optimization problems.

Submitted by Pâmela CTC/E (pamela.flegr@uerj.br) on 2021-07-20T10:31:47Z No. of bitstreams: 1 Tese_ViniciusMagnoDeOliveiraCoelho.pdf: 7106099 bytes, checksum: 5e5f0ab7c56e7377ac25619533b94b21 (MD5) Made available in DSpace on 2021-07-20T10:31:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tese_ViniciusMagnoDeOliveiraCoelho.pdf: 7106099 bytes, checksum: 5e5f0ab7c56e7377ac25619533b94b21 (MD5) Previous issue date: 2020-02-17 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES Mathematical formulations of real case studies take into account the maximum amount of information available on the analyzed case. Due to this fact, the formulations generally present characteristics such as non-linearity, discontinuity and high complexity. From the context in which these formulations are generated, they can be transformed into optimization problems by creating a merit function, commonly called the objective function, which can be minimization or maximization problems. This class of problems may present a high number of global minimum points, due to this fact, they are called multimodal function. Due to the multimodal character of these functions, multipopulation methods have been employed in order to obtain the highest number of points of global minimum. In the present work, two new approaches are developed that use an iterative penalization technique and a multipopulation procedure together with the Differential Evolution algorithm in order to obtain the set of solutions for multimodal optimization problems. The first method proposed is the Multipopulation Differential Evolution with iterative technique of modification of the objective function, EDM–TIMF, and the second method proposed is the Differential Evolution with Initialization, EDI. In this second proposal, the EDM–TIMF method is used a startup tool of the initial populations and from a given moment the Differential Evolution is used to solve the problem addressed. In these approaches, subpopulations evolve simultaneously throughout the iterative process. Simulations are carried out in order to study the qualitative behavior of the methods developed from the sensitivity analysis of the parameters inherent to the methods. Subsequently, the ED, EDM–TIMF and EDI methods are applied to evaluate them, and validate their capability in solving multimodal problems, in a set with 10 multimodal benchmark functions and in two engineering problems, the first in the area phase balance in mixtures and the second in the area of robotics. However, the ED method is not applied to the problem of robotics. The most complex task for the developed methods is the application of them in the problem of Inverse Robotic Kinematics due to the mathematical formulation being in the R8 and has a high number of solutions in the interval [−1,1]. Based on the results obtained, it is concluded that all methods are suitable for these tasks. The EDI method presented subtle superiority in obtaining a greater number of distinct global minimum points compared to the EDM–TIMF method in all multimodal benchmark functions and in the real problems used in this thesis. Formulações matemáticas de estudo de casos reais levam em consideração o máximo de informações disponíveis sobre o caso analisado. Devido este fato, as formulações geral- mente apresentam características como não-linearidade, descontinuidade e alta complexi-dade. A partir do contexto em que estas formulações são geradas podem-se transforma-las em problemas de otimização a partir da criação de uma função de mérito, comumente denominada de função-objetivo, podendo ser problemas de minimização ou maximização. Esta classe de problemas podem apresentar um número elevado de pontos de mínimo global, devido este fato, recebem a denominação de função multimodal. Em função do caráter multimodal destas funções, métodos multipopulacionais têm sido empregados com o objetivo de obter o maior número de pontos de mínimo global. No presente trabalho são desenvolvidas duas novas abordagens que utilizam uma técnica de penalização iterativa e um procedimento multipopulacional juntamente ao algoritmo da Evolução Diferencial com o objetivo de obter o conjunto de soluções de problemas de otimização multimodal. O primeiro método proposto é o Evolução Diferencial multipopulacional com técnica iterativa de modificação da função-objetivo, EDM–TIMF, e o segundo método proposto é a Evolução Diferencial com Inicialização, EDI. Nesta segunda proposta utiliza-se o método EDM–TIMF como uma ferramenta de inicialização das populações iniciais e a partir de um dado momento é utilizado a Evolução Diferencial para a resolução do problema abordado. Nestas abordagens as subpopulações evoluem simultaneamente durante todo o processo iterativo. Realizam-se simulações com o objetivo de estudar o comportamento qualitativo dos métodos desenvolvidos a partir da análise de sensibilidade dos parâmetros inerentes aos métodos. Posteriormente, aplicam-se os métodos ED, EDM–TIMF e EDI para avalia-los, e validar suas aptidões na resolução de problemas multimodais, em um conjunto com 10 funções de benchmark multimodais e em dois problemas de engenharia, o primeiro na área de equilíbrio de fases em misturas e o segundo na área da robótica. No entanto, o método ED não é aplicado no problema da área de robótica. A tarefa mais complexa para os métodos desenvolvidos é a aplicação dos mesmos no problema da Cinemática Robótica Inversa devido a formulação matemática ser no R8 e possuir um elevado número de soluções no intervalo [−1,1]. Fundamentado nos resultados obtidos conclui-se que todos os métodos são aptos para as referidas tarefas. O método EDI apre- sentou sutil superioridade na obtenção de um maior número de pontos de mínimo global distintos em comparação ao método EDM–TIMF em todas as funções de benchmark mul- timodais e nos problemas reais utilizados nesta tese.

O Algoritmo Genético de Fertilização In Vitro - IVF/GA é um algoritmo promissor aplicável a problemas mono-objetivo, especialmente para os complexos e multimodais. Devido ao equilíbrio entre seus recursos de exploração e intensificação, e suas habilidades para evitar ótimos locais, especulamos que este método também pode melhorar os algoritmos evolucionários multi-objetivos. Desta forma, este trabalho propõe a adaptação do método In Vitro à abordagem multi-objetivo, com novos critérios de coleta e de transferência, assim como o seu acoplamento aos algoritmos evolucionários multi-objetivo NSGA-II, baseado nos algoritmos genéticos, e GDE3, baseado na evolução diferencial, para criarmos assim novos algoritmos meméticos multi-objetivo: IVF/NSGA-II e IVF/GDE3. Avaliamos a eficácia das propostas comparando o NSGA-II canônico com o memético IVF/NSGA-II, assim como o GDE3 com o memético IVF/GDE3, aplicados ao benchmark multi-objetivo ZDT e ao problema multi-objetivo MOTSP-VENDOR. Os resultados mostram que o método In Vitro adaptado à abordagem multi-objetivo contribiu para que as versões meméticas superassem as versões canônicas. Os resultados também indicam que essa abordagem é promissora para apoiar MOEAs. objective problems, especially for complex and multimodal. Due to the balance between its exploration and exploitation capabilities, and its ability to avoid local optimal, we speculate that this method can also improve Multi-Objective Evolutionary Algorithms. In this way, this work proposes the adaptation of the In Vitro Fertilization method to the Multi-Objective approach, with new collection and transfer criteria, as well as its coupling to the Multi-Objective Evolutionary Algorithms NSGA-II, based on Genetic Algorithms, and GDE3, based on Differential Evolution, to create new Multi-Objective Memetic Algorithms: IVF/NSGA-II and IVF/GDE3. We evaluated the efficacy of the proposals by comparing canonic NSGA-II with memetic IVF/NSGA-II, as well as GDE3 with memetic IVF/GDE3, applied to Multi-Objective benchmark ZDT, and to the Multi-Objective problem MOTSP-VENDOR. The results show that the In Vitro Fertilization method adapted to the Multi-Objective approach contributed to the fact that the memetic versions exceeded the canonical versions. The results also indicate that this approach is promising to support MOEAs.

CBMM - Companhia Brasileira de Metalurgia e Mineração Para uma Pequena Central Hidrelétrica (PCH), o cuidadoso dimensionamento da capacidade instalada é uma das questões mais importantes para a elaboração do projeto básico, abrangendo análises que estimam o potencial hidrelétrico e planejam a operação da usina. Ou seja, o dimensionamento da capacidade especifica a rentabilidade do investimento e o desempenho energético da PCH. Atualmente, os sistemas hidrelétricos estão na fase de otimização da exploração a fim de maximizar a energia elétrica gerada com base na mesma quantidade de potência primária. Neste contexto, a presente tese tem por objetivo desenvolver um modelo de otimização multiobjetivo para o dimensionamento da capacidade instalada em PCHs, considerando a maximização do benefício líquido e a maximização da disponibilidade energética. Para esse propósito são aplicados os algoritmos de otimização multiobjetivo do NSGA II e o Evolução Diferencial Multiobjetivo (MODE) e os resultados obtidos para cada algoritmo são confrontados. Um estudo de caso foi desenvolvido na bacia hidrográfica do rio Tijuco, no município de Ituiutaba-MG, aplicando o modelo desenvolvido. Os resultados indicam que as funções objetivo são conflitantes, o algoritmo Evolução Diferencial apresenta resultados com uma convergência melhor para o estudo de caso e as características técnicas e econômicas da PCH obtiveram dimensões compatíveis com a finalidade do projeto. or a Small Hydroelectric Plant (SHP), the careful sizing of the installed capacity is one of the most important issues for the elaboration of the basic project, with analyses to estimate the hydroelectric potential and to plan the operation system of the plant. In other words, capacity sizing specifies the profitability of the investment and the energy performance of the SHP. Currently, hydroelectric systems are in the optimization phase of the exploration in order to increase the power generation based on the same amount of energy coming from the natural resource. In this context, the present thesis aims to develop a multiobjective optimization model for the sizing of installed capacity in SHPs, considering the maximization of net benefit and the maximization of energy availability. For this purpose, the NSGA II and Multiobjective Differential Evolution (MODE) are applied and the results obtained for each optimization algorithm are compared. A case study was developed in the Tijuco River hydrographic basin, in the municipality of Ituiutaba – MG, applying the developed model. The results indicate that the functions are conflicting, the Differential Evolution has the results with a better convergence for the case study and the technical and economic characteristics of the SHP obtained dimensions in accordance with the purpose of the project. Tese (Doutorado)

CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior Devido às mudanças climáticas, até 2040 os edifícios podem vir a consumir 30% mais energia, sendo o desempenho energético o elemento chave para o alcance do desenvolvimento sustentável no setor da construção civil. Custos de projeto, dano ambiental e características construtivas como geometria, propriedades térmicas dos materiais e condições climáticas são necessárias para avaliar a performance energética de uma edificação. Uma forma de solucionar este problema de avaliação é a aplicação de Métodos de Aprendizado de Máquina para estimar uma resposta a partir de uma entrada de dados. O uso de Métodos de Aprendizado de Máquina pode vir a auxiliar especialistas da área da construção civil na análise de cenários ainda na fase inicial do projeto e trazer economia para a edificação. O presente trabalho avalia a aplicação dos modelos Elastic Net, Máquina de Aprendizado Extremo e Extreme Gradient Boosting para a previsão das cargas de aquecimento e resfriamento em edificações residenciais. Duas bases de dados são utilizadas para avaliar o desempenho dos métodos, contendo variáveis geométricas de entrada e duas variáveis térmicas de saída. Para a seleção de parâmetros dos métodos, o algoritmo de otimização Evolução Diferencial foi aplicado, com o objetivo de encontrar os conjuntos de hiperparâmetros que reforcem as capacidades preditivas dos modelos. As comparações dos resultados ocorreram através do uso das métricas MAE, MAPE, RMSE e R2. Os resultados mostraram que o método Extreme Gradient Boosting obteve uma melhor performance dentre os métodos testados e também em comparação com a literatura, apresentando os menores valores para as métricas de erro e diferença significativa nos testes estatísticos. Além disso, o algoritmo de Evolução Diferencial se mostrou eficaz para a otimização dos parâmetros dos modelos testados, podendo vir a ser aplicado também a outros modelos da literatura. Dessa forma, a combinação dos métodos Evolução Diferencial e Extreme Gradient Boosting pode vir a ser aplicada na previsão das cargas térmicas em edificações, auxiliando em projetos que visem economia de energia e sustentabilidade. Due to climate change, by 2040 buildings may consume 20% more energy, with energy performance being the key element for achieving sustainable development in the building sector. Design costs, environmental damage and constructive characteristics, such as geometry, thermal properties of materials and weather conditions, are necessary to assess the energy performance of a building. One way to solve this problem is to apply Machine Learning Methods to estimate a response from data. The use of Machine Learning Methods can assist construction specialists in scenario analysis at an early stage of the project and bring savings to the building. The present work evaluates the application of the Elastic Net, Extreme Learning Machine and Extreme Gradient Boosting models for the forecasting of heating and cooling loads in residential buildings. Two databases are used to evaluate the performance of the methods, including geometric input variables and two thermal output variables. For the selection of method parameters, the Differential Evolution optimization algorithm was applied to find the sets of hyperparameters that reinforce the predictive capabilities of the models. Comparisons of the results were made using the MAE, MAPE, RMSE and R2 metrics. The results showed that the Extreme Gradient Boosting achieved a better performance among the tested methods and also compared to the literature, presenting the lowest values for the error metrics and significant difference in the statistical tests. In addition, the Differential Evolution algorithm showed to be effective for the optimization of the parameters of the tested models, and may also be applied to other models in the literature. Thus, a combination of Differential Evolution and Extreme Gradient Boosting methods can be applied to predict thermal loads in buildings, assisting in projects that aim at energy saving and sustainability.

O cerrado configura-se como um dos biomas de maior representatividade e diversidade no território brasileiro. Neste pode ser encontrada uma grande variedade de frutas com grande aplicabilidade, dentre as quais pode-se ser destacado o seu consumo in natura, em produtos diversos, e nos campos da agricultura e medicina. Dentre essa variedade de frutas, a guapeva se consolida como um dos que apresentam maior potencial econômico, devido ao sabor adocicado, a sua carga nutricional e bioativa, e as aplicações no campo da medicina. Apesar destas características, poucos estudos sobre esta fruta podem ser encontrados na literatura. Diante do que foi apresentado, este trabalho tem como objetivo contribuir para o estudo da guapeva no que tange as etapas de secagem e da caracterização da farinha produzida com a casca deste fruto. Para essa finalidade, utilizou-se um secador do tipo túnel onde são realizados os experimentos para o levantamento dos parâmetros nas equações que representam a cinética de secagem da guapeva e dos parâmetros que caracterizam o modelo fenomenológico, a saber, a difusividade efetiva e a condutividade térmica. Em ambas as situações foram propostos e resolvidos problemas inversos considerando o algoritmo de Evolução Diferencial. A partir dos resultados obtidos foi possível observar uma boa concordância entre os resultados experimentais e simulados. Em termos da análise físico-química da farinha obtida, foi possível constatar uma boa qualidade nutricional em comparação com outras farinhas de frutas comerciais. Neste cenário, considera-se que o produto resultante do processo de secagem configura-se como uma boa alternativa, do ponto de vista nutricional, aos tradicionais produtos existentes no mercado. The cerrado is configured with one of largest biomes in terms of representativeness and diversity in Brazilian territory. A wide variety of fruits and that presents applicability in different areas, as agriculture and medicine, can be found. Among these, the guapeva presents a large potential due to sweet taste, nutritional and bioactive, and applications in medicine field. Despite these characteristics, few studies considering this fruit can be found in the literature. In this contribution, this work aims to contribute in study of guapeva in terms of drying operation and characterization of produced flour with the bark of this fruit. For this purpose, a tunnel type dryer, in which experiments are performed to determine the parameters associated with the guapeva drying kinetic and parameters associated with the phenomenological model (effective moisture diffusivity and effective thermal conductivity). In this case, two inverse problems were proposed and solved by using the Differential Evolution algorithm. From the results obtained it was possible to observe a good concordance between the experimental and predicted results. In relation to physical-chemical analysis of the flour produced, it was possible to observe a good nutritional quality in comparison with other commercial flours. In this context, the product resulting from the drying process is configured as an alternative, from the nutritional point of view, to traditional products found in market. Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Goiás - FAPEG

CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior O estudo dos mecanismos de transferência de calor caracteriza uma área de grande interesse devido às inúmeras aplicações que podem ser desenvolvidas. Matematicamente, tais problemas são representados, geralmente, por equações diferenciais parciais que são associadas às respectivas condições de contorno e ao domínio de interesse. Em geral, a resolução destes problemas requer a aplicação de técnicas numéricas via discretização do contorno e de pontos internos do domínio de interesse, o que implica em um grande esforço computacional para a resolução do sistema resultante. Como alternativa para a redução do custo computacional, nos últimos anos vários trabalhos têm se dedicado ao estudo dos Métodos sem Malha (Meshless/Meshfree Methods). Basicamente, nestes métodos não há necessidade de gerar malhas em pontos internos do domínio, o que simplifica o tratamento de problemas com domínios que apresentam geometrias complexas, além da redução do custo computacional referente à necessidade de reconstrução, a cada iteração, da malha computacional. Todavia, os sistemas resultantes da aplicação deste tipo de metodologia são inerentemente mal condicionados, fazendo com que seja necessário a aplicação de técnicas de regularização para a obtenção de uma solução confiável. Diante do que foi apresentado, este trabalho tem por objetivo formular e resolver problemas diretos e inversos aplicados a equação de Laplace em estado estacionário e bi-dimensional com diferentes geometrias. Para essa finalidade considerase o Método das Soluções Fundamentais (MSF) como metodologia para a resolução do problema direto e o algoritmo de Evolução Diferencial (ED) como ferramenta de otimização para a resolução do problema inverso. Além disso, também se avaliou a influência dos parâmetros requeridos pelo MSF na qualidade da solução obtida e a metodologia empregada para o tratamento do mal condicionamento numérico. A partir dos resultados obtidos foi possível observar que o MSF foi capaz de obter resultados equivalentes quando comparado com o tradicional Método das Diferenças Finitas. Além disso, que o tamanho do raio requerido pelo MSF é um dos fatores que mais influencia a precisão da abordagem numérica e que a utilização de uma técnica de regularização é muito importante para a obtenção de uma solução confiável. Em relação ao problema inverso, foi possível concluir que os resultados obtidos com a associação entre o MSF, o algoritmo de ED e a Técnica de Regularização de Tikhonov foram considerados satisfatórios, visto que para diferentes níveis de ruídos, a metodologia proposta foi capaz de obter boas estimativas para as variáveis de projeto no problema inverso proposto. The study of heat transfer mechanisms configures an area of great interest due to various applications that can be developed. Mathematically, these phenomena are usually represented by partial differential equations associated with initial and boundary conditions related to domain of interest. In general, the resolution of these problems requires the application of numerical techniques through the discretization of contour and internal points of domain considered, resulting in a great computational cost to solve the system obtained. As alternative to reduce the computational cost, in last years, various studies based on Meshless (Meshfree) Methods have been developed. Basically, in these methods there is no need to generate meshes at points inside the domain, simplifying the treatment of problems with complex geometries, as well the reduction of computational cost related to need to reconstruct the computational mesh in each iteration. However, the systems resulting from the application of this type of methodology are inherently illconditioned, being necessary the application of regularization techniques to obtain a reliable solution. In this contribution, the aim is to formulate and to solve direct and inverse problems applied to Laplace Equation in steady state and bi-dimensional system considering different geometries. For this purpose, the Method of Fundamental Solutions (MFS) is considered as methodology for solving the direct problem and the Differential Evolution (DE) algorithm as optimization tool for solving the inverse problem. In addition, the influence of parameters required by using MSF on quality of solution obtained and the methodology used for the treatment of ill-conditioned problems is also evaluated. From the obtained results it was possible to observe that the MFS was able to obtain equivalent results when compared to the Finite Differences Method. In addition, the size of radius required by MSF is one of factors that most influence the precision of numerical approach and the use of a regularization technique is very important for obtaining a reliable solution. In relation to inverse problem, it was possible to conclude that the results obtained by proposed methodology (MFS+DE+Tikhonov Regularization Technique) were considered satisfactory, as even with different levels of noise, good estimates for design variables in proposed inverse problem were obtained Dissertação (Mestrado)

Submitted by Geandra Rodrigues (geandrar@gmail.com) on 2019-05-20T16:35:13Z No. of bitstreams: 1 josepedrogoncalvescarvalho.pdf: 13391733 bytes, checksum: a0919607838aa6c2a5ea33ad2ea101bb (MD5) Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2019-05-22T15:41:00Z (GMT) No. of bitstreams: 1 josepedrogoncalvescarvalho.pdf: 13391733 bytes, checksum: a0919607838aa6c2a5ea33ad2ea101bb (MD5) Made available in DSpace on 2019-05-22T15:41:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 josepedrogoncalvescarvalho.pdf: 13391733 bytes, checksum: a0919607838aa6c2a5ea33ad2ea101bb (MD5) Previous issue date: 2019-02-20 - No cotidiano, problemas de otimização estrutural têm sido cada vez mais frequentes. Por exemplo, é desejável que se minimize o custo e, ao mesmo tempo, se maximize o desempenho destas estruturas quanto às suas condições de uso e/ou segurança. Em sua grande maioria, tais problemas apresentam restrições que devem ser satisfeitas, como, por exemplo, tensões e deslocamentos máximos, frequências naturais de vibração mínimas, fatores de cargas críticas mínimos, dentre outros. Esta dissertação tem como objetivo resolver alguns problemas de otimização estrutural encontrados na literatura além de propor novos problemas. São analisados problemas de otimização mono e multi-objetivo nas classes de otimização dimensional, de forma, topológica e/ou de configuração, de forma isolada ou simultânea, de estruturas reticuladas. As variáveis de projeto podem contínuas, discretas ou mistas. Destaca-se o agrupamento automático de barras e materiais como um dos objetivos deste trabalho. Nos problemas multi-objetivo são usadas estratégias para a extração das soluções desejadas pelo Tomador de Decisões do Pareto. Para resolver tais problemas foram implementados os algoritmos Third Evolution Step Differential Evolution (GDE3) e Craziness Based Particle Swarm Optimization (CRPSO) com o acoplamento do Método de Penalização Adaptativa (APM) para o tratamento de restrições. São apresentadas comparações de resultados para os experimentos já encontrados na literatura. Além disso, são disponibilizados resultados novos para comparações futuras na literatura em razão da proposição de problemas novos de otimização no contexto desta dissertação. Nowadays, structural optimization problems have been more and more frequent. For example, it is desirable to minimize the cost and, simultaneously, to maximize the performance of these structures concerning their conditions of use and/or safety. Most of these problems present constraints that must be satisfied, such as stresses and displacements, natural frequencies of vibrations, load factors concerning the critical loads, among others. This dissertation aims to solve some structural optimization problems found in the literature besides proposing new ones. Mono and multi-objective optimization problems are analysed in the optimization classes such as sizing, shape, topology and/or configuration, isolated or simultaneously, of framed structures. The design variables can be continuous, discrete, or mixed. Also, the automatic grouping of bars and materials is one of the objectives of this work. In the multi-objective problems strategies are used for the extraction of the desired solutions by the Decision Maker from the Pareto curves. In order to solve such problems, the Third Evolution Step Differential Evolution (GDE3) and Craziness Based Particle Swarm Optimization algorithms were implemented coupling the Adaptive Penalty Method (APM) to handle the constraints. Comparisons of results are presented for the experiments previously found in the literature. In addition, new results are provided for future comparisons in the literature based on the proposition of new optimization problems in the context of this dissertation.

Submitted by Hugo de Oliveira Motta Serrano (hugo.motta@unesp.br) on 2018-10-22T22:45:45Z No. of bitstreams: 1 HUGO DE OLIVEIRA MOTTA SERRANO versão final.docx: 2880162 bytes, checksum: 02e4b02188d98fd2bf0bd281b3aa11fc (MD5) Approved for entry into archive by Cristina Alexandra de Godoy null (cristina@adm.feis.unesp.br) on 2018-10-24T18:06:40Z (GMT) No. of bitstreams: 1 serrano_hom_me_ilha.pdf: 1544910 bytes, checksum: 428bacc4e7a71d441731bbe74ea9e566 (MD5) Made available in DSpace on 2018-10-24T18:06:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 serrano_hom_me_ilha.pdf: 1544910 bytes, checksum: 428bacc4e7a71d441731bbe74ea9e566 (MD5) Previous issue date: 2018-08-23 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) O problema de alocação ótima de banco de capacitores em sistema de distribuição radiais consiste em definir as barras onde devem ser alocados os bancos de capacitores, além de determinar os tipos, potência nominal e em quais fases eles devem ser alocados, atendendo a restrições físicas e operacionais das redes elétricas, juntamente com os padrões da qualidade de fornecimento normatizados pelas agências reguladoras do setor. Também deve-se definir o esquema de controle, ou seja, quando os bancos capacitivos variáveis devem operar em diferentes níveis de carregamentos. A alocação de bancos de capacitores em sistemas de distribuição é um problema de programação não-linear inteiro misto, não convexo, de difícil solução através de técnicas clássicas de otimização, pela sua natureza combinatória, devido o aumento no número de variáveis inteiras envolvidas na solução de problemas de médio e grande porte. Neste trabalho, propõe-se para a sua solução a meta-heurística de Evolução Diferencial (ED), que deve fornecer a localização e dimensionamento dos bancos de capacitores fixos e chaveados ao longo dos alimentadores primários, em sistemas de distribuição radiais trifásicos e desbalanceados. A alocação deve atender aos critérios de mínimo custo de investimento e operação do sistema, dados pela soma do custo de aquisição, instalação e manutenção dos bancos de capacitores, mais o custo de perdas ativas no sistema além de melhorar o fator de potência. São apresentados neste trabalho, resultados para um sistema trifásico desequilibrado com 135 barras. The optimal allocation problem of capacitor bank in radial distribution systems is to define the bus where the capacitor banks must be allocated, furthermore determine the types, nominal power and which phase they must be allocated as they attended the physical and the operational constraints of power systems in conjunction with the supplier quality standards normalized by the sector regulatory agencies. Moreover, you must define the check schema, in the words, when the variable capacitor banks must operate at different load levels. The allocation of capacitor banks in distribution systems it's a not convex mixed integer nonlinear programming problem with a difficult solution through classical optimization techniques due to the increase of integer variables involved in the solution of large and medium-size problems. This works proposes for the solution, a metaheuristic based on Differential Evolution (DE) which provide the location and the sizing of fixed capacitor banks, switched over the primary feeders in unbalanced three-phase radial distribution systems, with the aim of minimizing the total investment and the system operation cost, given by sum of acquisition cost, installation and maintenance of capacitor banks, plus the cost of active losses in the system and to im-prove the power factor. Results for a 135-bus unbalanced three-phase system are presented. FAPESP: 15/21972-6. CAPES - Código de Financiamento 001.

FAPEMIG - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais A Regressão simbólica consiste na manipulação de expressões matemáticas para encon-trar uma função que melhor representa um conjunto de dados. Já problemas de classifica-ção podem ser entendidos como o efeito de dispor por classes um conjunto de elementos. Técnicas computacionais foram desenvolvidas para resolver esses tipos de problema, a Programação Genética (PG) é uma delas. Uma vantagem dessa técnica é o fato de produ-zir modelos simbólicos que são possíveis de serem interpretados. A Programação Genética Gramatical (PGG) surgiu com o uso de gramáticas formais para auxiliar a busca desses modelos. Um problema da PGG é o ajuste de coeficientes, já que apenas valores gerados pela gramática podem aparecer dentro de um modelo. Diferentes formas de hibridização de PGG são utilizadas neste trabalho para ajuste de coeficientes. Evolução Diferencial (ED) e Estratégia Evolutiva (EE) são técnicas de otimização contínua e o objetivo deste trabalho é de gerar melhores soluções do que uma PGG padrão, ao utilizar essas técnicas para realizar o ajuste dos coeficientes. Foram testados 23 problemas de regressão simbó-lica e 7 de classificação para comparar o desempenho das técnicas propostas com a PGG padrão. Foram encontrados resultados promissores quando comparados a PGG na sua forma padrão. Symbolic regression is the manipulation of mathematical expressions to find a function that best represents a dataset. Classification problems can be understood as the effect of arranging by classes a set of elements. Computational techniques were developed to solve these types of problems, Genetic Programming (GP) is one of them. One advantage of this technique is that it produces symbolic models that are easy to interpret. Grammar-based Genetic Programming (GGP) came up with the use of formal grammars to aid in the search for these models. One GGP problem is the coefficient adjustment as only va-lues from the grammar can appear within a model. Different hybridization forms of GGP are used in this work to solve this problem. Differential Evolution (DE) and Evolution Strategy (ES) are continuous optimization techniques, the objective here is to generate better solutions than a standard GGP, by the usage of these techniques to perform the adjustment of the coefficients. We tested 23 symbolic regression and 7 classification pro-blems to compare the performance of the proposed techniques with the standard GGP. Promising results compared to standard GGP were found.

Much of the electricity is produced far from consumer centers, requiring complex transmission and distribution systems containing long feeders to supply the demand. Therefore, losses inherent to the electrical components are associated with this transportation process. Thus, modifying the network configuration and installing distributed generators near the load centers are alternatives to reduce losses in these distribution systems. In this work, an algorithm based on the Differential Evolution optimization method is proposed to reduce the active power losses in radial power system feeders by network reconfiguration combined to the placement of Distributed Generators (DG). Both power systems reconfiguration and the positioning of DG are mixed integer nonlinear problems with the size of their sets solutions susceptible to a combinatorial explosion depending on the dimensions of the problem variables. For this reason, the metaheuristic method was adopted. In addition, an efficient data structure called the Node-Depth Encoding (NDE) is used to represent the electrical network. The function whose objective is the minimization represent the total losses in the lines, value calculated by means of the power flow by backward/forward sweep method by sum of power. The proposed algorithm was constructed in a modular way, in other words, one module is responsible for the generating units installation, and another is responsible for the generating units installation. Thus, it is possible to carry out the study and analysis of the loss reduction percentage by performing the operations separately or together. Under these circumstances, five algorithms were produced, two with the execution of the isolated operations, two with sequential operations in different orders, and the proposed iterative algorithm. All of them implemented in Matlab. Simulations were performed with two different networks widely used in the literature, containing 33 and 69 bus respectively, and the results obtained by the evolutionary method for the final state of the network were verified with the results obtained by the exhaustive search. The obtained values of the reduction of the losses and buses voltage were compared, and it was observed that the order of execution of the operations influences the performance of the reduction of the losses. Finally, the proposed iterative evolution algorithm obtained the greatest reduction of the active power losses Grande parte da energia elétrica é produzida distante de centros consumidores, necessitando complexos sistemas de transmissão e distribuição contendo longos alimentadores para suprir a demanda. Com isso, perdas inerentes aos componentes elétricos estão associadas a este processo de transporte. Dessa forma, modificar a configuração da rede e instalar geradores distribuídos próximos aos centros de carga são alternativas para reduzir as perdas nesses sistemas de distribuição. Neste trabalho é proposto um algoritmo, baseado no método de otimização Evolução Diferencial, para redução das perdas de potência ativa nos alimentadores de sistemas elétricos radiais por meio da reconfiguração da rede, combinada ao posicionamento de geração distribuída (GD). Tanto a reconfiguração de sistemas elétricos quanto o posicionamento de GD são problemas matemáticos não lineares inteiros mistos com a dimensão dos seus conjuntos de soluções susceptíveis a uma explosão combinatória a depender dos valores das variáveis dos problemas. Por esse motivo, optou-se por tratar esses problemas com o método meta-heurístico. Além disto, para a representação da rede elétrica é utilizada uma estrutura de dados eficiente denominada Representação Nó Profundidade (RNP). A função, cujo objetivo é a minimização, representa a soma das perdas ôhmicas nas linhas, valor calculado por meio do fluxo de carga via método de varredura direta e inversa baseado em soma de potências. O algoritmo proposto foi construído de forma modular, ou seja, um módulo é responsável pela otimização por meio da reconfiguração da rede, e outro é responsável pela instalação das unidades geradoras. Desta maneira, é possível realizar o estudo e a análise do percentual de redução das perdas executando as operações separadas ou em conjunto. Assim, foram produzidos cinco algoritmos, dois com a execução das operações isoladas, dois com operações sequenciais em ordens diferentes, e o algoritmo proposto iterativo. Todos eles implementados no Matlab. Simulações foram realizadas com duas diferentes redes amplamente usadas na literatura, contendo 33 e 69 barras respectivamente, e os resultados obtidos pelo método evolutivo para o estado final da rede foram comparados com os resultados obtidos pela busca exaustiva. Foram comparados os valores obtidos das reduções das perdas e das tensões das barras da rede elétrica, e foi observada que a ordem de execução das operações influencia no desempenho da redução das perdas. Por fim, o algoritmo evolutivo iterativo proposto obteve a maior redução das perdas de potência ativa.

This work describes an approach to perform load scheduling optimization using evolutionary strategy. The utilized method optimizes the problem by searching the space iteratively using Differential Evolution. The proposal investigates the different types of pricing methods, in particular, the application of Time-Of-Use Pricing and the benefits that it can return to the average user when combined with optimum load scheduling and home automation. The mathematical formulation of the problem makes practical use of a multiobjective function which is utilized to minimize the overall electricity cost, to optimize the comfort and to increase the peak-to-average ratio of the electricity system during the day. Simulation results demonstrate the applicability of the proposed solution. It is shown that the electricity cost is reduced taking comfort and peak-to-average ratio under consideration. Este trabalho descreve uma abordagem para a realização de um agendamento de cargas elétricas ótimo utilizando técnicas de otimização baseada em estratégia computacional evolucionária. A realização da busca e da otimização do problema descrito no trabalho é realizado através da concepção e implementação do algoritmo Evolução Diferencial. A proposta investiga a aplicação de modalidades tarifárias diferentes, em especial, do tipo TimeOf-Use e dos benefícios que o agendamento, quando unido à automação residencial pode trazer ao usuário comum. A solução apresenta a formulação matemática do problema através de uma função multiobjetivo que procura, além da minimização do custo total do consumo de energia elétrica, a otimização do nível de conforto e da relação entre o consumo máximo e médio do sistema (fator de carga) ao longo de um período de um dia. A implementação e os resultados das simulações mostram que o sistema de agendamento proposto pode prover uma redução nos custos de energia elétrica enquanto é capaz de considerar o nível de inconveniência e do fator de carga do agendamento proposto em níveis satisfatórios.

Submitted by Boris Flegr (boris@uerj.br) on 2021-01-07T14:38:39Z No. of bitstreams: 1 Tese_LoenaMarinsDoCouto.pdf: 2918357 bytes, checksum: 1222d20402da4d8df4048568dd586cf4 (MD5) Made available in DSpace on 2021-01-07T14:38:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tese_LoenaMarinsDoCouto.pdf: 2918357 bytes, checksum: 1222d20402da4d8df4048568dd586cf4 (MD5) Previous issue date: 2017-08-18 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior Currently there are mathematical models capable of accurately predicting the state properties of a mixture, this task being extremely important in the context of chemical engineering, since this information can be used to evaluate the performance of chemical processes. In addition, they are of fundamental importance for the simulation of oil reservoirs and separation processes. Such models are know as state equations, and can be used in phase equilibrium problems, especially in the liquid-vapor equilibrium. The reduction theorem provides the conditions for the dimensionality reduction of the phase equilibrium problem for multicomponent mixtures described by cubic state equations and classic blend and combination rules. This method is very advantageous in the presence of a large number of components, by promoting a significant reduction in computing time, still obtaining accurate results. The reduction is effectively employed by the low rank approximation of matrices in the formulation of the problem. Some current works compare several techniques used to calculate the approximate matrix so that the reduced problem presents results closer to the complete (classical) problem. In this work the internal product of Frobenius is used as well as the internal product coming from the parameter of energy - physically motivated - in the definition of approximation, resulting in two methods to obtain the approximation and the reduction of dimensionality, the method based in the decomposition into singular values and a new method based calculating the phase balance in some test mixtures and the results are compared by providing dew point pressures under temperature specification. It is observed that the differential evolution is able to provide data that allow to predict the balance applying the technique of reduction without loss in the accuracy of the results, which are qualitatively superior to the results obtained applying the decomposition in singular values and very close to the results produced by the approach classic. Atualmente existem modelos matemáticos capazes de prever acuradamente as propriedades de estado de uma mistura, sendo esta tarefa extremamente importante no contexto da Engenharia Química, uma vez que estas informações podem ser empregadas para avaliar a performance de processos químicos. Ademais, eles são de fundamental importância para a simulação de reservatórios de petróleo e processos de separação. Tais modelos são conhecidos como equações de estado, e podem ser usados em problemas de equilíbrio de fases, principalmente no equilíbrio líquido-vapor. O teorema de redução fornece as condições para a redução de dimensionalidade do problema de equilíbrio de fases para misturas multicomponentes descritas por equações de estado cúbicas e regras de mistura e combinação clássicas. Este método é muito vantajoso na presença de um número grande de componentes, ao promover uma redução significativa no tempo de computação, ainda obtendo resultados acurados. A redução é efetivamente empregada pela aproximação de posto baixo de matrizes na formulação do problema. Alguns trabalhos atuais comparam várias técnicas utilizadas para calcular a matriz aproximada de maneira que o problema reduzido apresente resultados mais próximos do problema completo (clássico). Neste trabalho utiliza-se o produto interno de Frobenius bem como o produto interno proveniente do parâmetro de energia - fisicamente motivado - na definição de aproximação, resultando em dois métodos para obter a aproximação e a redução de dimensionalidade, o método baseado na decomposição em valores singulares e um método novo baseado na evolução diferencial. Os métodos são testados calculando-se o equilíbrio de fase em algumas misturas-teste e os resultados são comparados, fornecendo pressões de ponto de orvalho sob especificação da temperatura. Observa-se que a evolução diferencial é capaz de fornecer dados que permitem predizer o equilíbrio aplicando a técnica de redução sem perda na acurácia dos resultados, que são qualitativamente superiores aos resultados obtidos aplicando a decomposição em valores singulares e muito próximos aos resultados produzidos pela abordagem clássica.

CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior FAPEMIG - Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas Gerais Os hidrociclones são equipamentos versáteis utilizados em diversos processos industriais, que usam o princípio da separação centrífuga para remover ou classificar partículas sólidas de um fluido, com base no tamanho, forma e densidade. Cada aplicação tem seus requisitos particulares que interferem tanto no projeto quanto nas condições de operação. Portanto, escolher adequadamente as dimensões do equipamento depende do objetivo principal do processo. Além disso, é possível potencializar o desempenho dos hidrociclones mediante o uso simultâneo de novas operações unitárias à hidrociclonagem como a filtração. O hidrociclone filtrante, que está inserido na categoria de equipamentos não convencionais, foi desenvolvido por pesquisadores da FEQUI/UFU a fim de melhorar a eficiência de separação ou reduzir os custos de energia. Nesta tese, foi estudado experimentalmente o efeito da incorporação do cilindro e cone porosos, conjunta ou separadamente, ao hidrociclone convencional. Assim, um planejamento composto central foi proposto para cada uma das quatro modalidades estudadas (HCICOF, HCIF, HCOF e HCON) considerando as principais dimensões de um hidrociclone. Uma otimização foi realizada a partir dos dados experimentais do PCC, levando a três novas geometrias para cada modalidade por meio da técnica de superfícies de respostas combinada ao uso do algoritmo de Evolução Diferencial. O objetivo da otimização foi encontrar três categorias de hidrociclone: caso 1 - máxima eficiência de separação; caso 2 - mínima razão de líquido; caso 3 - mínimo número de Euler. Os resultados experimentais foram satisfatórios para validar as técnicas de otimização mostrando que as geometrias otimizadas alcançaram maiores eficiências totais (HCICOF-OT1: n=89,59%; HCIF-OT1: n=91,91%; HCOF-OT1: n=90,31%; HCON-OT1: n=95,47%), menores razões de líquido (HCICOF-OT2: RL=12,41%; HCIF-OT2: RL=7,89%; HCOF-OT2: RL=9,59%; HCON-OT2: RL=5,53%) e menores números de Euler (HCICOF-OT3: Eu=582; HCIF-OT3: Eu=665; HCOF-OT3: Eu=648; HCON-OT3: Eu=845) do que os obtidos para as 25 configurações do planejamento composto central. Hydrocyclones are versatile equipments used in several industrial processes, which use the centrifugal separation principle to remove or classify solid particles in a fluid, based on particle size, shape and density. Each application has its own particular requirements and interferes both in the design and in the operating conditions. Therefore, appropriately choosing the equipment dimensions depends on the main objective of the process. In addition, it is possible to enhance the performance of the hydrocyclones by the simultaneous use of new unit operations with a hydrocyclone, such as filtration. The filtering hydrocyclone, which is part of the category of unconventional equipment, was developed by researchers of FEQUI/UFU in order to improve separation efficiency or reduce energy costs. In this thesis, the effect of the incorporation of the porous cylinder and cone, together or separately, on the conventional hydrocyclone was studied experimentally. Thus, the central composite design was proposed for each of the four modalities studied (HCICOF, HCIF, HCOF and HCON) considering the main dimensions of a hydrocyclone. An optimization was performed from the experimental data of the CCD, where three new geometries were obtained for each modality through the response surface methodology combined with the use of the Differential Evolution algorithm. The objective of the optimization was to find three categories of hydrocyclone: case 1 - maximum separation efficiency; Case 2 - minimum underflow-to- throughput ratio; Case 3 - minimum Euler number. The experimental results were satisfactory to validate the optimization techniques showing that the optimized geometries reached higher total efficiencies (HCICOF-OT1: n=89.59%; HCIF-OT1: n=91.91%; HCOF-OT1: n=90.31%; HCON-OT1: n=95.47%), lower underflow-to-throughput ratio (HCICOF-OT2: RL=12.41%; HCIF-OT2: RL=7.89%; HCOF-OT2: RL=9.59%; HCON-OT2: RL=5.53%) and lower Euler numbers (HCICOF-OT3: Eu=582; HCIF-OT3: Eu=665; HCOF-OT3: Eu=648; HCON-OT3: Eu=845) than those obtained for the 25 configurations of the central composite design. Tese (Doutorado)

Meta-heurísticas têm sido frequentemente empregadas na resolução de problemas de otimização. Em particular, pode-se destacar a Evolução Diferencial (DE), que vem sendo aplicada com sucesso em situações onde o espaço de busca é contínuo. Apesar das vantagens dessas técnicas, elas precisam de adequações para tratar as restrições, que comumente limitam o espaço de busca em problemas reais de otimização. Nesse trabalho, uma modificação na DE é proposta a fim de tratar as restrições lineares de igualdade do problema. O método proposto, denotado aqui por DELEqC, gera uma população inicial de soluções candidatas que é factível em relação às restrições lineares de igualdade e gera os novos indivíduos sem utilizar o operador padrão de cruzamento. Com isso, pretende-se gerar novas soluções que também sejam viáveis quanto a esse tipo de restrição. O procedimento proposto de geração de indivíduos e manutenção da factibilidade da população é direto quando restrições lineares de igualdade são consideradas, mas requer o uso de variáveis de folga quando há desigualdades lineares no problema. Caso o problema de otimização envolva restrições não-lineares, o seu tratamento é feito aqui através de uma técnica de penalização adaptativa (APM) ou por meio de um esquema de seleção (DSS). O procedimento proposto é aplicado a problemas disponíveis na literatura e os resultados obtidos são comparados à queles apresentados por outras técnicas de tratamento de restrições. A análise de resultados indica que a proposta apresentada encontrou soluções competitivas em relação às outras técnicas específicas para o tratamento de restrições de igualdade lineares e melhores do que as alcançadas por estratégias comumente adotadas em meta-heurísticas. Metaheuristics have been used to solve optimization problems. In particular, we can highlight the Differential Evolution(DE),which has been successfully applied insituations where the search space is continuous. Despite the advantages of those techniques, they require adjustments in order to deal with constraints, which commonly restrict the search space in real optimization problems. In this work, a change in the DE is proposed in order to deal with the linear equality constraints of the problem. The proposed method, here denoted by DELEqC, generates an initial population of candidate solutions, which are feasible with respect to the linear equality constraints, and generates new individuals without the standard crossover operation. The idea is to generate new solutions that are also feasible with respect to this kind of constraint. The proposed procedure for generating individuals and maintaining the feasibility of the population is straightforward when linear equality constraints are considered, but requires the use of slack variables when linear inequalities are present. If the optimization problem involves nonlinear constraints, their treatment is done here using an adaptive penalty method (APM), or by means of a selection scheme (DSS). The proposed procedure is applied to problems available in the literature and the results obtained are compared to those presented by other constraint handling techniques. The analysis of results indicates that the presented proposal found competitive solutions in relation to other specific techniques for the treatment of linear equality constraints and better than those achieved by strategies commonly adopted in metaheuristics.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior O uso de máquinas a relutância variável como uma alternativa para aplicações de velocidade variável e alta velocidades tem aumentado consideravelmente devido às suas vantagens como robustez, simplicidade de construção e baixo custo. As aplicações mais frequentes nos últimos anos estão relacionadas à aeronáutica, aos veículos elétricos e híbridos e à geração de energia eólica. Este trabalho explora a teoria, funcionamento, procedimentos de projeto e análise de uma máquina a relutância variável. Uma metodologia de projeto iterativo é introduzida e utilizada para o projeto de um protótipo de 1, 25. Para a análise da máquina dois métodos são utilizados, um método analítico e a simulação computacional de elementos finitos. Os resultados obtidos por ambos os métodos são comparados. Os resultados da simulação de elementos finitos são utilizados para determinar os perfis de indutância e torque do protótipo. A saturação magnética é analisada visualmente e numericamente em quatro pontos críticos da máquina. Os dados coletados na simulação permitem a verificação do projeto e dos limites de operação do protótipo. Além disso, é analisado o comportamento das grandezas de saída (indutância, torque e saturação magnética) através da variação das dimensões físicas do motor. Finalmente, uma otimização multiobjetivo, utilizando algoritmos de Evolução Diferencial e Algoritmos Genéticos, para o projeto da máquina a relutância variável é proposta. As variáveis otimizadas são os arcos polares do rotor e do estator, e os objetivos são maximizar o torque médio, o torque médio por perdas no cobre e o torque médio por volume do núcleo. Por fim, o projeto inicial e o projeto otimizado são comparados. Variable reluctance motors have been increasingly used as an alternative for variable speed and high speed drives in many industrial applications, due to many advantages like the simplicity of construction, robustness, and low cost. The most common applications in recent years are related to aeronautics, electric and hybrid vehicles and wind power generation. This paper explores the theory, operation, design procedures and analysis of a variable reluctance machine. An iterative design methodology is introduced and used to design a 1.25 kW prototype. For the analysis of the machine two methods are used, an analytical method and the finite element simulation. The results obtained by both methods are compared. The results of finite element simulation are used to determine the inductance profiles and torque of the prototype. The magnetic saturation is examined visually and numerically in four critical points of the machine. The data collected in the simulation allow the verification of design and operating limits for the prototype. Moreover, the behavior of the output quantities is analyzed (inductance, torque and magnetic saturation) by variation of physical dimensions of the motor. Finally, a multiobjective optimization using Differential Evolution algorithms and Genetic Algorithms for switched reluctance machine design is proposed. The optimized variables are rotor and stator polar arcs, and the goals are to maximize the average torque, the average torque per copper losses and the average torque per core volume. Finally, the initial design and optimized design are compared. Dissertação (Mestrado)

Made available in DSpace on 2018-11-26T15:31:12Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2016-06-01. Added 1 bitstream(s) on 2021-07-15T14:31:20Z : No. of bitstreams: 1 S0100-204X2016000600745.pdf: 407955 bytes, checksum: 29bee2b3a2f6d999ca3d34720b61ed81 (MD5) The objective of this work was to evaluate strategies of simulated selection by optimum contribution for the genetic gain, with restriction on coancestry, for the weight trait of 84-day old Santa Ines sheep. The analyses were performed using a differential evolution algorithm, which optimized an objective function accounting for average coancestry of the candidate animals for reproduction and genetic merit. The optimal selection strategy indicated the use of 19 rams, which would result in an expected average gain of 1.1259 units of standard deviation, and coancestry equal to 0.0249 (strategy 5). Compared to the selection based only on breeding values, the optimum strategy reduced the coancestry by 12%, and the genetic gain by only 3%. The selection of sheep by the optimum contribution offers different levels of genetic gain, which are achievable from restrictions on the coancestry. Therefore, it is possible to minimize the coancestry, or restrict it to a predefined value, and maximize the genetic gain while using the optimum contribution. Univ Fed Piaui, Campus Prof Cinobelina Elvas,BR-135,Km 3, BR-64900000 Bom Jesus, PI, Brazil Univ Fed Piaui, Ctr Ciencias Agr, Dept Zootecnia, Campus Socopo, BR-64049550 Teresina, PI, Brazil Univ Estadual Paulista, Fac Ciencias Agr & Vet, Via Acesso Prof Paulo Donato Castellane S-N, BR-14884900 Jaboticabal, SP, Brazil Empresa Estadual Pesquisa Agr Paraiba SA, Rua Euripedes Tavares 210, BR-58013290 Joao Pessoa, PB, Brazil Inst Fed Maranhao, Campus Timon,Ave Luis Firmino de Sousa 3-907, BR-65635468 Timon, MA, Brazil Univ Estadual Piaui, Avenida Dom Pedro 2,629,Campus 11 Corrente, BR-64980000 Corrente, PI, Brazil Colegio Agr Bom Jesus, Campus Prof Cinobelina Elvas,BR-135,Km 3, BR-64900000 Bom Jesus, PI, Brazil Univ Estadual Paulista, Fac Ciencias Agr & Vet, Via Acesso Prof Paulo Donato Castellane S-N, BR-14884900 Jaboticabal, SP, Brazil

Submitted by Maria Cristina (library@lncc.br) on 2016-08-02T17:09:01Z No. of bitstreams: 1 dissertacao_vinicius.pdf: 1188979 bytes, checksum: dfd0b027f7accd5d2614f8b2e5746393 (MD5) Approved for entry into archive by Maria Cristina (library@lncc.br) on 2016-08-02T17:09:15Z (GMT) No. of bitstreams: 1 dissertacao_vinicius.pdf: 1188979 bytes, checksum: dfd0b027f7accd5d2614f8b2e5746393 (MD5) Made available in DSpace on 2016-08-02T17:09:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao_vinicius.pdf: 1188979 bytes, checksum: dfd0b027f7accd5d2614f8b2e5746393 (MD5) Previous issue date: 2016-03-02 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (Capes) Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro (FAPERJ) The objective of structural optimization is to obtain economical structures which also satisfy specific performance requirements. It involves the search for optimal values for the design variables in order to minimize, or maximize, some measure of interest modeled via an objective function. Frequently, such problems involve constraints which must be satisfied so that a solution can be considered feasible. In addition, the objective function and/or constraints are often not available as explicit expressions of the design variables, and must be evaluated via a simulator. Hence, the choice of the optimization technique must take into account such features. Differential Evolution can be seen as an interesting choice, since it has been obtaining good results in problems in different fields of study. In this work, the results obtained by different variants of the original DE algorithm, when applied to problems of mass minimization of trusses subject to constraints on their natural vibration frequency, are analysed and compared to those reported in the literature. In view of the practical interest in limiting the number of different values found for the design variables in the final solution, it is also investigated the effect of this cardinality constraint (not addressed in the literature) on the structural mass obtained by the algorithm. A otimização estrutural visa a obtenção de estruturas econômicas e que satisfaçam aos requisitos de desempenho aplicáveis ao caso. Ela envolve a busca de valores ótimos para as variáveis de projeto, que venham a minimizar, ou maximizar, algum critério de interesse modelado através de uma função objetivo. Frequentemente estes problemas apresentam restrições, as quais devem ser respeitadas para que uma solução seja considerada válida. Além disso, muitas vezes a função objetivo e/ou restrições não estão disponíveis como expressões explícitas das variáveis de projeto, sendo avaliadas através de um simulador. Assim, a escolha da técnica de otimização deve levar em conta tais características. A chamada Evolução Diferencial apresenta-se como uma escolha interessante, uma vez que vem obtendo bons resultados em problemas das mais diversas áreas. Neste trabalho os resultados obtidos por diferentes variantes do algoritmo original, quando aplicadas a problemas de minimização da massa de treliças sujeitas às restrições sobre as frequências naturais de vibração, são analisados e comparados àqueles reportados na literatura. Tendo em vista o interesse prático em limitar o número de diferentes valores encontrados para as variáveis de projeto na solução final, é então analisada a influência da introdução desta restrição de cardinalidade (ainda não reportada na literatura) sobre a massa da estrutura obtida pelo algoritmo ao final do processo.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior The design of engineering systems is configured as a multiobjective problem. This in turn is inherently conflicting, that is, the improvement in one of the objectives results in worsening the other. Among the numerous applications that can be found in the literature, the design of three-phase induction motor, basis functions whose alternating currents are induced in the rotor circuit, rotating magnetic field produced by the stator coils, appears as an interesting research topic, since it is directly related to manufacturing costs of motors. In this context, this thesis aims the multiobjective optimization of electrical machines via finite elements considering, for example, as objectives minimizing the volume of the machine and maximizing energy efficiency via determining the vector of geometric variables that characterize the mathematical model presented. For this purpose are used multiobjective differential evolution algorithm and the results obtained are compared with those obtained by multiobjective genetic algorithm. The results preliminary indicate that the proposed methodology configures as an interesting alternative for the purpose described above. O projeto de sistemas de engenharia configura-se como um problema multiobjetivo. Este por sua vez, é inerentemente conflitante, isto é, a melhora em um dos objetivos acarreta piora no outro. Dentre as inúmeras aplicações que podem ser encontradas na literatura, o projeto de motor de indução trifásico, cuja funções base são induzir correntes alternadas no circuito do rotor, pelo campo magnético girante produzido nas bobinas do estator, configura-se como um interessante tema de pesquisa, já que está diretamente relacionado aos custos de fabricação de motores. Neste contexto, o presente trabalho tem por objetivo a otimização multiobjetivo de máquinas elétricas via elementos finitos considerando, por exemplo, como objetivos a minimização do volume da máquina e a maximização da eficiência energética via determinação do vetor de variáveis geométricas que caracterizam o modelo matemático apresentado. Para essa finalidade é utilizado o algoritmo de evolução diferencial multiobjetivo e os resultados obtidos são confrontados com aqueles obtidos pelo algoritmo genético multiobjetivo. Os resultados preliminares indicam que a metodologia proposta configura-se como uma interessante alternativa para a finalidade acima descrita. Doutor em Ciências

CAPES A Tomografia por Impedância Elétrica (TIE) é uma técnica que visa reconstruir imagens do interior de um corpo de forma não-invasiva e não-destrutiva. Com base na aplicação de corrente elétrica e na medição dos potenciais de borda do corpo, feita através de eletrodos, um algoritmo de reconstrução de imagens de TIE gera o mapa de condutividade elétrica do interior deste corpo. Diversos métodos são aplicados para gerar imagens de TIE, porém ainda são geradas imagens de contorno suave. Isto acontece devido à natureza matemática do problema de reconstrução da TIE como um problema mal-posto e mal-condicionado. Isto significa que não existe uma distribuição de condutividade interna exata para uma determinada distribuição de potenciais de borda. A TIE é governada matematicamente pela equação de Poisson e a geração da imagem envolve a resolução iterativa de um problema direto, que trata da obtenção dos potenciais de borda a partir de uma distribuição interna de condutividade. O problema direto, neste trabalho, foi aplicado através do Método dos Elementos Finitos. Desta forma, é possível aplicar técnicas de busca e otimização que objetivam minimizar o erro médio quadrático relativo (função objetivo) entre os potenciais de borda mensurados no corpo (imagem ouro) e os potencias gerados pela resolução do problema direto de um candidato à solução. Assim, o objetivo deste trabalho foi construir uma ferramenta computacional baseada em algoritmos de busca e otimização híbridos, com destaque para a Evolução Diferencial, a fim de reconstruir imagens de TIE. Para efeitos de comparação também foram utilizados para gerar imagens de TIE: Algoritmos Genéticos, Otimização por Enxame de Partículas e Recozimento Simulado. As simulações foram feitas no EIDORS, uma ferramenta usada em MatLab/ GNU Octave com código aberto voltada para a comunidade de TIE. Os experimentos foram feitos utilizando três diferentes configurações de imagens ouro (fantomas). As análises foram feitas de duas formas, sendo elas, qualitativa: na forma de o quão as imagens geradas pela técnica de otimização são parecidas com seu respectivo fantoma; quantitativa: tempo computacional, através da evolução do erro relativo calculado pela função objetivo do melhor candidato à solução ao longo do tempo de reconstrução das imagens de TIE; e custo computacional, através da avaliação da evolução do erro relativo ao longo da quantidade de cálculos da função objetivo pelo algoritmo. Foram gerados resultados para Algoritmos Genéticos, cinco versões clássicas de Evolução Diferencial, versão modificada de Evolução Diferencial, Otimização por Enxame de Partículas, Recozimento Simulado e três novas técnicas híbridas baseadas em Evolução Diferencial propostas neste trabalho. De acordo com os resultados obtidos, vemos que todas as técnicas híbridas foram eficientes para resolução do problema da TIE, obtendo bons resultados qualitativos e quantitativos desde 50 iterações destes algoritmos. Porém, merece destacar o rendimento do algoritmo obtido pela hibridização da Evolução Diferencial e Recozimento Simulado por ser a técnica aqui proposta mais promissora na reconstrução de imagens de TIE, onde mostrou ser mais rápida e menos custosa computacionalmente do que as outras técnicas propostas. Os resultados desta pesquisa geraram diversas contribuições na forma de artigos publicados em eventos nacionais e internacionais. Electrical Impedance Tomography (EIT) is a technique that aim to reconstruct images of the interior of a body in a non-invasive and non-destructive form. Based on the application of the electrical current and on the measurement of the body’s edge electrical potential, made through of electrodes, an EIT image reconstruction algorithm generates the conductivity distribution map of this body’s interior. Several methods are applied to generate EIT images; however, they are still generated smooth contour images. This is due of the mathematical nature of EIT reconstruction problem as an ill-posed and ill-conditioned problem. Thus, there is not an exact internal conductivity distribution for one determinate edge potential distribution. The EIT is ruled mathematically by Poisson’s equations, and the image generation involves an iterative resolution of a direct problem, that treats the obtainment of the edge potentials through of an internal distribution of conductivity. The direct problem, in this dissertation, was applied through of Finite Elements Method. Thereby, is possible to apply search and optimization techniques that aim to minimize the mean square error relative (objective function) between the edge potentials measured in the body (gold image) and the potential generated by the resolution of the direct problem of a solution candidate. Thus, the goal of this work was to construct a computational tool based in hybrid search and optimization algorithms, highlighting the Differential Evolution, in order to reconstruct EIT images. For comparison, it was also used to generate EIT images: Genetic Algorithm, Particle Optimization Swarm and Simulated Annealing. The simulations were made in EIDORS, a tool used in MatLab/GNU Octave open source toward the TIE community. The experiments were performed using three different configurations of gold images (phantoms). The analyzes were done in two ways, as follows, qualitative: in the form of how the images generated by the optimization technique are similar to their respective phantom; quantitative: computational time, by the evolution of the relative error calculated for the objective function of the best candidate to the solution over time the EIT images reconstruction; and computational cost, by evaluating the evolution of the relative error over the amount of calculations of the objective functions by the algorithm. Results were generated for Genetic Algorithms, five classical versions of Differential Evolution, modified version of the Differential Evolution, Particle Optimization Swarm, Simulated Annealing and three new hybrid techniques based in Differential Evolution proposed in this work. According to the results obtained, we see that all hybrid techniques were efficient in solving the EIT problem, getting good qualitative and quantitative results from 50 iterations of these algorithms. Nevertheless, it deserves highlight the algorithm performance obtained by hybridization of Differential Evolution and Simulated Annealing to be the most promising technique here proposed to reconstruct EIT images, which proved to be faster and less expensive computationally than other proposed techniques. The results of this research generate several contributions in the form of published paper in national and international events.

Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica - Ramo de Energia A presente dissertação tem como objetivos analisar e propor soluções para o problema da máxima injeção nodal de geração distribuída, simultânea e não simultânea, que é possível integrar numa rede de energia elétrica. Desta forma, consegue-se obter a localização mais adequada para a instalação de novos centros produtores. Para o efeito, foram analisados e desenvolvidos em Matlab, recorrendo ao Matpowerpara avaliação das soluções, dois algoritmos evolutivos distintos, algoritmos genéticos e differential evolution, para obtenção de melhores perfis de injeção nodal simultânea. Foi também proposta e desenvolvida uma variante do algoritmo differential evolution, denominado differential evolution modificado, que altera o modo de operação do algoritmo convencional de crossover. Embora todos os algoritmos evolutivos possam ser aplicados em qualquer topologia de rede, o algoritmo genético destaca-se dos demais, apresentando resultados superiores aos outros algoritmos desenvolvidos. No entanto, é de referir que o algoritmo differential evolution modificado apresentou resultados de melhor qualidade em comparação aos resultados obtidos por aplicação do differential evolution. Abstract: This thesis aims to analyze and propose solutions to the problem of maximum nodal injection of distributed generation, simultaneous and non-simultaneous, that ispossible to integrate in a power grid. This way, it is possible to obtain the most appropriate location for the installation of new production centers. To this end, were developed and analyzed in Matlab, using the Matpower forevaluating solutions, two distinct evolutionary algorithms, genetic algorithms anddifferential evolution, to obtain the best profiles of simultaneous nodal injection. It was also proposed and developed a variant of the differential evolution algorithm, named modified differential evolution, amending the operating mode of theconventional crossover algorithm. Although all evolutionary algorithms can be applied to any network topology, the genetic algorithm stands out from the others, presenting superior results to other developed algorithms. However, it is noteworthy that the modified differential evolution algorithm showed better quality results when compared to the results obtained by the application of the differential evolution.

Submitted by Boris Flegr (boris@uerj.br) on 2021-01-07T14:41:46Z No. of bitstreams: 1 Dissertacao_IsabelaCristinaSilveiraRangel.pdf: 5538475 bytes, checksum: 1c27f432394ea8f83fb2125c0711a23e (MD5) Made available in DSpace on 2021-01-07T14:41:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao_IsabelaCristinaSilveiraRangel.pdf: 5538475 bytes, checksum: 1c27f432394ea8f83fb2125c0711a23e (MD5) Previous issue date: 2014-02-17 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior The identification of structural damage is an issue of fundamental importance in engineering, since a structure is subject to deterioration processes and to the occurrence of damage throughout its useful lifetime. The presence of damage compromises the performance and structural integrity, may put human lives at risk and may result in considerable economic losses. Damage identification and structural health monitoring techniques built on Finite Element Model (FEM) updating are constant in the specialized literature. However, the problem generally rank deficient and the high computational cost, inherent to these techniques, limit or even render their applicability in structures that require a high order model. To circumvent these difficulties, in the formulation of the damage identification problem, one may use a Response Surface Model (RSM) in place of a FEM of the structure. In the present work, the identification of structural damage considers the update of a RSM of the structure, with the aim at minimizing an error function defined from the experimental natural frequencies and the corresponding natural frequencies prescribed by a RSM. The problem of structural damage identification in a simply supported Euler-Bernoulli beam is studied, taking into account the natural frequencies in the inverse problem formulation. The behavior of a simply supported Euler-Bernoulli beam, in the presence of damage, is analyzed, in order to verify the identification of regions where the damage identification may present greater difficulties. In the damage identification process, in the present work, after a suitable choice of the type of the response surface model, the surface model is derived considering the experimental data selected from an optimal design of experiments. The use of the Differential Evolution (DE) method in the inverse problem of damage identification is considered. Considering the numerical results obtained, the strategy adopted proved to be able to locate and quantify the damage with high accuracy, showing the capability of the proposed damage identification model. A identificação de danos estruturais é uma questão de fundamental importância na engenharia, visto que uma estrutura está sujeita a processos de deterioração e a ocorrência de danos durante a sua vida útil. A presença de danos compromete o desempenho e a integridade estrutural, podendo colocar vidas humanas em risco e resultam em perdas econômicas consideráveis. Técnicas de identificação de danos estruturais e monitoramento de estruturas fundamentadas no ajuste de um Modelo de Elementos Finitos (MEF) são constantes na literatura especializada. No entanto, a obtenção de um problema geralmente mal posto e o elevado custo computacional, inerente a essas técnicas, limitam ou até mesmo inviabilizam a sua aplicabilidade em estruturas que demandam um modelo de ordem elevada. Para contornar essas dificuldades, na formulação do problema de identificação de danos, pode-se utilizar o Modelo de Superfície de Reposta (MSR) em substituição a um MEF da estrutura. No presente trabalho, a identificação de danos estruturais considera o ajuste de um MSR da estrutura, objetivando-se a minimização de uma função de erro definida a partir das frequências naturais experimentais e das correspondentes frequências previstas pelo MSR. Estuda-se o problema de identificação de danos estruturais em uma viga de Euler-Bernoulli simplesmente apoiada, considerando as frequências naturais na formulação do problema inverso. O comportamento de uma viga de Euler-Bernoulli simplesmente apoiada na presença de danos é analisado, com intuito de se verificar as regiões onde a identificação dos mesmos pode apresentar maior dificuldade. No processo de identificação de danos, do presente trabalho, são avaliados os tipos de superfícies de resposta, após uma escolha apropriada do tipo de superfície de resposta a ser utilizado, determina-se a superfície de resposta considerando os dados experimentais selecionados a partir do projeto ótimo de experimentos. A utilização do método Evolução Diferencial (ED) no problema inverso de identificação de danos é considerado inerente aos resultados numéricos obtidos, a estratégia adotada mostrou-se capaz de localizar e quantificar os danos com elevada acurácia, mostrando a potencialidade do modelo de identificação de danos proposto.

Radiation therapy is one of the main treatments against cancer. Intensity Modulated Radiation Therapy (IMRT) is one type of radiation therapy that allows a high degree of conformity between the radiation intensities and the areas to treat. The planning of a radiation treatment for a given patient is crucial for obtaining the desired goals (being able to destroy cancer cells while preserving the healthy ones). In clinical practice, treatment planning is most of the times based on a lengthy trial-and-error procedure during which the planner interacts with a treatment planning system trying to find a treatment that complies with the medical prescription. One of the first decisions the planner has to make is on the angles to be used to deliver radiation. In clinical practice, most of the times, the number of angles to be used is defined a priori based on the experience of the planner with similar cases. Often, the solution that is used is the equidistant solution, where all angles are equally apart. In this paper we propose the use of Differential Evolution (DE) for determining in an automated way the set of angles that should be used in a given IMRT treatment. Solutions obtained after the DE optimization are then compared with the equidistant solution. Preliminary results considering ten already treated patients at the Portuguese Institute of Oncology of Coimbra IPOCFG are presented.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior The solution of problems of dynamic optimization (POD) involves determining the profile of one or more of a control variable which minimize or maximize a given performance index. Except for a few problems when analytical methods are applicable, the most dynamic optimization problems is nonlinear and requires a numerical solution approach for obtaining the profile of the control variable. Classical methods of numerical solution based on the principle of differential and integral calculus use information derived from Objective Function and constraints to determine an optimal solution. Heuristic natural optimization methods have in common the random nature of the search for an optimal solution. These are methods that do not use information derived from Objective Function and restrictions. The Differential Evolution algorithm developed by Storn and Price (1995) is of simple implementation and only requires the definition of some parameters. Among some of the features that the algorithm presents Differential Evolution, is the ability to manipulate functions targeted multimodal nonlinear and non-differentiable, and is a method that has a high probability of finding the global optimum. In this work we present solutions for different dynamic optimization problems. The use of Differential Evolution algorithm simplifies the POD solution avoiding the need, for example, for the solution of problems at the boundary value or significant algebraic manipulations in solving special problems. The results obtained by Differential Evolution are compared with results obtained by other authors using traditional methods and the natural methods. The analysis of the results demonstrate the efficiency of the application of the Differential Evolution algorithm in solution of different dynamic optimization problems. A solução de problemas de otimização dinâmica (POD) envolve a determinação do perfil de uma ou mais de uma variável de controle que minimize ou maximize um determinado índice de desempenho. Com exceção de poucos problemas em que métodos analíticos são aplicáveis, a maioria dos problemas de otimização dinâmica é não linear e necessita de uma abordagem de solução numérica para a obtenção do perfil da variável de controle. Métodos clássicos de solução numérica fundamentados no princípio do cálculo diferencial e integral utilizam da informação das derivadas da Função Objetivo e das restrições para a determinação de uma solução ótima. Métodos heurísticos de otimização natural apresentam como característica comum o caráter aleatório na busca de uma solução ótima. São métodos que não utilizam a informação das derivadas da Função Objetivo e das restrições. O algoritmo de Evolução Diferencial desenvolvido por Storn e Price (1995) é um algoritmo de simples implementação que requer apenas a definição de alguns parâmetros. Dentre algumas das características que o algoritmo de Evolução Diferencial apresenta está a capacidade de manipular Funções Objetivo multimodais não lineares e não diferenciáveis, além de ser um método que possui alta probabilidade de encontrar o ótimo global. No presente trabalho são apresentadas soluções para diferentes problemas de otimização dinâmica. A utilização do algoritmo de Evolução Diferencial simplifica a solução de POD evitando a necessidade, por exemplo, da solução de problemas de valor no contorno ou mesmo manipulações algébricas expressivas na solução de problemas singulares. Os resultados obtidos por Evolução Diferencial são comparados com resultados obtidos por outros autores utilizando tanto métodos clássicos quanto métodos naturais. A análise dos resultados obtidos demonstra a eficiência da aplicação do algoritmo de Evolução diferencial na solução de diferentes problemas de Otimização Dinâmica. Mestre em Engenharia Química

Submitted by Boris Flegr (boris@uerj.br) on 2021-01-07T14:40:55Z No. of bitstreams: 1 Dissertacao_LucianoGoncalvesSilva.pdf: 1152501 bytes, checksum: d8f13023b48b935d0af8dc3909b7cad7 (MD5) Made available in DSpace on 2021-01-07T14:40:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao_LucianoGoncalvesSilva.pdf: 1152501 bytes, checksum: d8f13023b48b935d0af8dc3909b7cad7 (MD5) Previous issue date: 2013-02-21 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior A Study for the numerical solution of the diffusion model with retention, proposed by Bevilacqua et al.(2011), using the finite difference method is presented, as well as an implicit formulation for the inverse problem to estimate the parameters involved in the formulation of the mathematical model. Through of a thorougth study of sensitivity analysis and calculating the Pearson correlation coefficient, are identified the chances of success in solving the inverse problem using the deterministic method of Levenberg-Marquardt and stochastic methods Particle Collision Algorithm - PCA and Differential Evolution - DE. Presents the results obtained from these three methods of optimization for three cases of parameter set. We observed a strong correlation between two of these three parameters, making it difficult to estimate simultaneously the same. However, success was obtained in the individual estimates for each parameter. Good results were obtained for the factors that increase the terms of the differential equation that models the phenomenon of diffusion with retention. Um Estudo para a solução numérica do modelo de difusão com retenção, proposta por Bevilacqua et al. (2011), é apresentado, bem como uma formulação implícita para o problema inverso para a estimativa dos parâmetros envolvidos na formulação matemática do modelo. Através de um estudo minucioso da análise de sensibilidade e do cálculo do coeficiente de correlação de Pearson, são identificadas as chances de se obter sucesso na solução do problema inverso através do método determinístico de Levenberg-Marquardt e dos métodos estocásticos Algoritmo de Colisão de Partículas (Particle Collision Algorithm - PCA) e Evolução Diferencial (Differential Evolution - DE). São apresentados os resultados obtidos através destes três métodos de otimização para três casos de conjunto de parâmetros. Foi observada uma forte correlação entre dois destes três parâmetros, o que dificultou a estimativa simultânea dos mesmos. Porém, foi obtido sucesso nas estimativas individuais de cada parâmetro. Foram obtidos bons resultados para os fatores que multiplicam os termos diferenciais da equação que modela o fenômeno de difusão com retenção.

O objetivo principal deste trabalho é contribuir na etapa de seleção da estrutura nos processos de identificação de sistemas utilizando técnicas de inteligência artificial, principalmente o algoritmo Diferencial Evolutivo (DE). Para atingir este objetivo uma nova representação NARMAX é proposta onde expoentes com valores reais são utilizados. A avaliação do método proposto foi efetuada através de um aplicativo desenvolvido especificamente para este trabalho com o pacote QT utilizando a linguagem C++ e técnicas de programação paralela. Diferentes tipos de sistemas artificiais foram testados para avaliar a metodologia proposta. Por fim esta metodologia é aplicada em um conversor cc-cc Boost -Buck e um reator bioquímico de polímero e os resultados são apresentados. The main objective of this work is to contribute in the structure’s selection stage in system identification process using artificial intelligence techniques, especially the Differential Evolutionary (DE) algorithm. To reach this goal a new NARMAX representation is proposed where exponents with real values are used. The evaluation of the proposed method was performed through an application developed specifically for this work with a QT package using C + + and parallel programming techniques. Different kinds of artificial systems were tested to evaluate the proposed methodology. Finally the methodology is applied to a dc-dc converter Boost -Buck and a biochemical polymer reactor and the results are presented. Tese (Doutorado)

Made available in DSpace on 2015-03-04T18:51:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao_eduardo_krempser.pdf: 675502 bytes, checksum: 9909466baacd7f6cebcd6029c53ed6c4 (MD5) Previous issue date: 2009-03-04 Conselho Nacional de Desenvolvimento Cientifico e Tecnologico Optimization is a large area of knowledge concerned with the need of a better use of resources and activities, becoming indispensable in the solution of several problems which arise from the study and formulation of real-world problems. Furthermore, the constraints that must be respected for each situation introduce in the methodologies of optimization an additional complication. Differential Evolution, which in its original formulation is applied only to unconstrained optimization problems in continuous space, also provides good results when applied to constrained optimization with discrete and continuous variables. This work presents the necessary improvements to Differential Evolution for its proper application to this class of problems, and proposes a new combination of techniques for this application, as well as a mechanism for dynamic selection of the appropriate variant of the technique. The initial proposal is a combination of Differential Evolution with a technique of adaptive penalty (APM) and the second proposal concerns the dynamic selection of variants during the search process. Several computational experiments are carried out confirming the competitiveness of the proposed algorithms. A otimização é uma grande área de conhecimento voltada para a necessidade de um melhor aproveitamento de recursos e atividades, tornando-se indispensável na resolução de grande parte dos problemas oriundos de estudos e formulações de problemas reais. Além disso, as restrições que devem ser respeitadas para cada situação introduzem nas metodologias de otimização um complicador adicional. A Evolução Diferencial, que em sua formulação original é aplicada somente a problemas de otimização irrestrita e em espaços contínuos, apresenta também bons resultados quando aplicada à otimização restrita com variáveis contínuas e discretas. Este trabalho apresenta os aperfeiçoamentos necessários à Evolução Diferencial para sua adequada aplicação sobre essa classe de problemas, além de propor uma nova combinação de técnicas para essa aplicação, bem como um mecanismo de seleção dinâmica da variante adequada da técnica. A proposta inicial é a combinação da Evolução Diferencial com uma técnica adaptativa de penalização (APM) e a segunda proposta visa a seleção dinâmica de variantes durante o processo de busca. Vários experimentos computacionais são executados confirmando a competitividade dos algoritmos propostos.

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico Semi-embedded columns are structural elements with many day-a-day practical applications, mainly in foundation/structures of platforms, bridges, civil constructions, towers, etc. These elements have unstable behavior, requiring the development of reliable theoretical models for its structural project. The objective of this work is the optimal project of semi-embedded columns, whose decision variables are the dimensional parameters of the column. For this purpose is writing a multi-objective optimization problem that seeks to maximize the distance among the first three natural frequencies, at the same time is considering other conflicting objective function related to minimize the volume of the column. This optimization problem is subject to the constraints that limit the height of the foundation and verify if the critical load of Euler was obeyed. The dynamic model developed for the column uses the formulation of Lagrange to describe the behavior in a nonlinear soil. To solve the optimization problem two numerical methods are applied. These methods work with populations and are based on the natural process of evolution: the Differential Evolution method and Genetic Algorithm. The obtained results are compared and the methods performance analyzed by the following criteria: computational effort, algorithmic effort and execution time. Several numerical simulations checking the effectiveness of the developed methodology are presented. The optimal project of semi-embedded columns is calculated, resulting in a safe solution in terms of prevention of the dynamic oscillations and economic in terms of material cost, according to the conditions set by the designer. Colunas semi-enterradas são elementos estruturais com grande aplicação no dia-a-dia, principalmente na fundação/estrutura de plataformas, pontes, construções civis, torres, etc. Estes elementos possuem comportamento instável, exigindo o desenvolvimento de modelos teóricos confiáveis para o seu projeto estrutural. O objetivo deste trabalho é o projeto ótimo de colunas semi-enterradas, cujas variáveis de decisão são os parâmetros dimensionais da coluna. Com esta finalidade é escrito um problema de otimização multi-objetivo que busca maximizar a distância entre as três primeiras freqüências naturais, ao mesmo tempo em que considera outra função objetivo, conflitante, relacionada com a minimização do volume da coluna. Este problema de otimização está sujeito a restrições que limitam a altura da fundação e verificam se a carga crítica de Euler foi obedecida. O modelo dinâmico desenvolvido para a coluna utiliza a formulação de Lagrange, para descrever o comportamento em um solo não-linear. Para resolver o problema de otimização, são aplicados dois métodos numéricos que trabalham com populações de indivíduos e baseiamse no processo de evolução natural: o método da Evolução Diferencial e o Algoritmo Genético. Os resultados obtidos são comparados e a performance dos métodos analisada através dos seguintes critérios: esforço computacional, esforço algorítmico e tempo de execução. Várias simulações numéricas são apresentadas, comprovando a eficácia da metodologia desenvolvida. O projeto ótimo da coluna semi-enterrada é calculado, resultando em uma solução segura em termos de prevenção das oscilações dinâmicas e econômica em termos de custo material, obedecendo às condições estabelecidas pelo projetista. Mestre em Engenharia Mecânica

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior This work presents an experimental and theoretical study of the dynamic optimization of the alcoholic fermentation in fed-batch mode utilizing the Saccharomyces cerevisiae yeast in a bioreactor of 5 L. Twelve experiments were carried out, three them in batch and nine in fed-batch mode, with initial sucrose concentrations between 154 and 195.6 g/L for the experiments in batch and between 217 and 285 g/L for the experiments in fed-batch. The filling times for the bioreactor varied from 3 to 5 hours. The inoculum volume corresponded to 30% of the bioreactor volume with alcohol concentration like 4%, typical of the industrial processes. The results about the influence of the filling time and of the fed sucrose concentration about the substrate, product and cells concentration profiles and about the yields and productivities in the fed-batch fermentation are presented. The estimation of the parameters of the non structured kinetic model proposed by Tosetto (2002, Dissertation in Chemical Engineering Campinas Estadual University, Campinas-SP. 82p), using the experimental results of the batch and fed-batch fermentation, was obtained through the algorithm of differential evolution by Storn and Price (1995, available in http://www.ICSI. Berkeley.edu/~storn/code.html, access: november 13 2007). The analysis of parametric sensitivity and the estimate of the rank correlation between the parameters through the sensitivity matrix of the models were realized through the code DDASPK (Petzold et al., 2000, Code DDASPK. Copyright. University of Califórnia, 1-206) and by using the methodology proposed by Sanz e Voss (2006, Advances in Water Resources, 29, 439-457) respectively. The kinetic model proposed represented satisfactorily the fermentation in fed-batch despite of the high correlation between the parameters, and the Dynamic Optimization Problem was formulated for a specific experimental case that resulted in the biggest ethanol production (fed substract concentration = 285 g/L and filling time = 5 h). The simulated optimal profile of the fed substract rate that maximizes the ethanol production, subject to constraints in the volume, in the feed rate and in the yield, was obtained by the methodology proposed by Lobato et al. (2006, XXII IACChE (CIIQ) 2006 / V CAIQ AAIQ Asociación Argentina de Ingenieros Químicos IACChe - Interamerican Confederation of Chemical Engineering), which utilizes the Switching Function to define the sequence of singular and non singular arcs and the switching times. The optimal profile is formed by the following sequence: minimum feed rate-singular feed rate-maximum feed rate, with time of fermentation of 5.11 h, defined on the basis of the analysis of the operational conditions that favored the cellular growth in the initial phase and the formation of product in the final phase, as indicated by Modak et al. (1986, Biotechnol. Bioeng., 28, 1396-1407 ). Este trabalho apresenta um estudo teórico e experimental da otimização dinâmica da fermentação alcoólica em batelada alimentada utilizando a levedura Saccharomyces cerevisiae num fermentador de 5 L. Foram realizados doze experimentos, três em batelada e nove em batelada alimentada, com concentrações iniciais de sacarose na faixa de 154 a 195,6 g/L para os experimentos em batelada e na faixa de 217 a 285 g/L para os experimentos em batelada alimentada. Os tempos de enchimento do fermentador variaram de 3 a 5 horas. O volume do inóculo correspondeu a 30% do volume do fermentador com concentração de álcool igual a 4%, típica dos processos industriais. São apresentados resultados sobre a influência do tempo de enchimento e da concentração de sacarose alimentada sobre os perfis de concentração de células, substrato e produto e sobre os rendimentos e produtividades na fermentação em batelada alimentada. A estimação dos parâmetros do modelo cinético não estruturado proposto por Tosetto (2002, Dissertação de Mestrado em Engenharia Química Universidade Estadual de Campinas, Campinas-SP. 82p) usando os resultados experimentais da fermentação em batelada e da fermentação em batelada alimentada, foi obtida pelo algoritmo de evolução diferencial de Storn e Price (1995, disponível em http://www.ICSI. Berkeley.edu/~storn/code.html, acesso: 13 novembro 2007). A análise de sensibilidade paramétrica e a estimativa do grau de correlação entre os parâmetros por meio da matriz de sensibilidade dos modelos foram feitas com o código DDASPK (Petzold et al., 2000, Code DDASPK. Copyright. University of Califórnia, 1-206) e com a metodologia proposta por (Sanz e Voss, 2006, Advances in Water Resources, 29, 439-457) respectivamente. O modelo cinético proposto representou satisfatoriamente a fermentação em batelada alimentada apesar da alta correlação entre os parâmetros, e o Problema de Otimização Dinâmica foi formulado para um caso experimental específico que resultou na maior produção de etanol (concentração de substrato alimentado = 285 g/L e tempo de enchimento = 5 h). O perfil ótimo simulado da vazão de substrato alimentado que maximiza a produção de etanol, sujeito a restrições no volume, na vazão de alimentação e no rendimento, foi obtido pela metodologia proposta por Lobato et al. (2006, XXII IACChE (CIIQ) 2006 / V CAIQ AAIQ Asociación Argentina de Ingenieros Químicos IACChe - Interamerican Confederation of Chemical Engineering), que utiliza a Função Identificadora de Fases para determinar a seqüência de arcos não singulares e singulares e os tempos de transição entre as fases. O perfil ótimo é formado por uma seqüência: vazão máxima-vazão singular-vazão mínima, com tempo de fermentação de 5,11 h, definida com base na análise das condições operacionais que favoreciam o crescimento celular na fase inicial e a formação de produto na fase final, conforme indicado por Modak et al. (1986, Biotechnol. Bioeng., 28, 1396-1407). Mestre em Engenharia Química

As ferramentas de identificação de sistemas e previsão de séries temporais permitem a concepção de modelos matemáticos baseados em dados numéricos. O problema essencial, nestes casos, é determinar o modelo matemático apropriado. Esse artigo apresenta o projeto de uma rede neural função de base radial (RN-RBF) para a previsão de séries temporais. Na utilização da RN-RBF para previsão de sistemas não-lineares é difícil determinar um conjunto apropriado de centros e aberturas para as funções de ativação Gaussianas para obter uma boa estrutura. Neste trabalho, a configuração da RN-RBF é baseada em uma abordagem híbrida baseada em método de agrupamento de dados de Gustafson-Kessel e procedimento de otimização usando evolução diferencial. O projeto de RN-RBF é validado para previsão de um passo à frente dos preços de troncos de eucalipto para celulose e serraria para ilustrar a eficiência da abordagem híbrida proposta. Além disso, o desempenho do projeto de RN-RBF baseado nos resultados de previsão é apresentado e discutido neste artigo. Computational tools of system identification and prediction of time series allows for the conception of mathematical models based on numerical data. The key problem in these cases is to find a suitable mathematical model. This paper presents a radial basis function neural network (RBF-NN) design for forecasting time series. Using the RBF-NN for nonlinear system forecasting is quite difficult as one has to choose an appropriate set of centers and spreads for the Gaussian activation functions to achieve a good network structure. In this work, the setup of RBF-NN is based on a hybrid method based on the Gustafson-Kessel clustering method and optimization procedure by differential evolution. The RBF-NN design is validated for the one-step ahead forecasting of eucalyptus wood prices for cellulose and sawmill to illustrate the effectiveness of this hybrid approach. The performance of the RBF-NN design based on forecasting results is presented and discussed in details.

Neste artigo propõe-se uma nova metodologia híbrida para resolução do problema de despacho econômico de energia elétrica com o efeito do ponto de válvula. O método híbrido proposto integra evolução diferencial (ED) com a técnica de programação quadrática seqüencial (SQP). A ED é utilizada como otimizador global e a SQP é utilizada para o ajuste fino da otimização, realizada pela ED. A metodologia híbrida e suas variantes são validadas para sistemas teste de 3, 13 e 40 unidades geradoras térmicas com funções incrementais de custo de combustível que levam em consideração o efeito de carregamento devido ao ponto de válvula. O método híbrido proposto supera e providencia soluções promissoras, em termos de eficiência, se comparadas com as obtidas pela ED e SQP sozinhas bem como de outras técnicas propostas na literatura para o problema de despacho econômico de carga com o efeito do ponto de válvula. This paper proposes a new hybrid methodology for solving the economic load dispatch problem with valve-point effect. The proposed hybrid method integrates the differential evolution (DE) with the sequential quadratic programming (SQP) technique. The DE is the global optimizer and the SQP is used to fine tune of DE run. The hybrid methodology and its variants are validated for test systems consisting of 3, 13 and 40 thermal units with incremental fuel cost function takes into account the valve-point loadings effects. The proposed hybrid method outperforms and provides quality solutions in terms of efficiency compared with those obtained from DE and SQP alone and other existing techniques for load dispatch problem with valve-point effect.

Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas Gerais In the last few decades, the application of optimization in engineering problems has grown considerably. There are various optimization methods and the performance of each one depends on the type of problem considered. The natural methods, which are based on probabilistic rules, have been widely studied. The purpose of this work is to present a detailed study of the natural optimization method called Differential Evolution and its strategies. A theoretical formulation is presented. In this work, a revision of Genetic Algorithms and Simulated Annealing is made. These techniques are employed to compare their results to those obtained with Differential Evolution. Classic mathematical functions and some problems of engineering are used in order to verify the efficiency of the studied technique. The Differential Evolution is applied with effectiveness in multi-objective optimization problems with and without the presence of constraints including two complex robotic problems. Nas últimas décadas, a aplicação de otimização em problemas de engenharia tem crescido consideravelmente. Existem muitos métodos de otimização e o desempenho de cada um deles depende do tipo de problema considerado. Os métodos naturais, que se baseiam em regras probabilísticas, têm sido amplamente estudados. O objetivo deste trabalho é apresentar um estudo detalhado do método de otimização natural denominado Evolução Diferencial e suas estratégias, apresentando sua fundamentação teórica. Neste trabalho é realizada uma revisão de Algoritmos Genéticos e Recozimento Simulado. Estas técnicas são utilizadas para comparar os resultados por elas obtidos com os calculados aplicando Evolução Diferencial. Para verificar a eficiência do método estudado, são utilizados funções matemáticas clássicas e alguns problemas de engenharia. A Evolução Diferencial é aplicada com eficiência em problemas de otimização multi-objetivo, na presença ou não de restrições, incluindo dois problemas complexos em robótica. Mestre em Engenharia Mecânica

CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior O método de empilhamento por Superfície de Reflexão Comum (SRC) produz seções simuladas de afastamento nulo (AN) por meio do somatório de eventos sísmicos dos dados de cobertura múltipla contidos nas superfícies de empilhamento. Este método não depende do modelo de velocidade do meio, apenas requer o conhecimento a priori da velocidade próxima a superfície. A simulação de seções AN por este método de empilhamento utiliza uma aproximação hiperbólica de segunda ordem do tempo de trânsito de raios paraxiais para definir a superfície de empilhamento ou operador de empilhamento SRC. Para meios 2D este operador depende de três atributos cinemáticos de duas ondas hipotéticas (ondas PIN e N), observados no ponto de emergência do raio central com incidência normal, que são: o ângulo de emergência do raio central com fonte-receptor nulo (β0) , o raio de curvatura da onda ponto de incidência normal (RPIN) e o raio de curvatura da onda normal (RN). Portanto, o problema de otimização no método SRC consiste na determinação, a partir dos dados sísmicos, dos três parâmetros (β0, RPIN, RN) ótimos associados a cada ponto de amostragem da seção AN a ser simulada. A determinação simultânea destes parâmetros pode ser realizada por meio de processos de busca global (ou otimização global) multidimensional, utilizando como função objetivo algum critério de coerência. O problema de otimização no método SRC é muito importante para o bom desempenho no que diz respeito a qualidade dos resultados e principalmente ao custo computacional, comparado com os métodos tradicionalmente utilizados na indústria sísmica. Existem várias estratégias de busca para determinar estes parâmetros baseados em buscas sistemáticas e usando algoritmos de otimização, podendo estimar apenas um parâmetro de cada vez, ou dois ou os três parâmetros simultaneamente. Levando em conta a estratégia de busca por meio da aplicação de otimização global, estes três parâmetros podem ser estimados através de dois procedimentos: no primeiro caso os três parâmetros podem ser estimados simultaneamente e no segundo caso inicialmente podem ser determinados simultaneamente dois parâmetros (β0, RPIN) e posteriormente o terceiro parâmetro (RN) usando os valores dos dois parâmetros já conhecidos. Neste trabalho apresenta-se a aplicação e comparação de quatro algoritmos de otimização global para encontrar os parâmetros SRC ótimos, estes são: Simulated Annealing (SA), Very Fast Simulated Annealing (VFSA), Differential Evolution (DE) e Controlled Rando Search - 2 (CRS2). Como resultados importantes são apresentados a aplicação de cada método de otimização e a comparação entre os métodos quanto a eficácia, eficiência e confiabilidade para determinar os melhores parâmetros SRC. Posteriormente, aplicando as estratégias de busca global para a determinação destes parâmetros, por meio do método de otimização VFSA que teve o melhor desempenho foi realizado o empilhamento SRC a partir dos dados Marmousi, isto é, foi realizado um empilhamento SRC usando dois parâmetros (β0, RPIN) estimados por busca global e outro empilhamento SRC usando os três parâmetros (β0, RPIN, RN) também estimados por busca global. The Common Reflection Surface Stack (CRS) method provides the simulation of zerooffset (ZO) sections by means of the summing seismic events of the multicoverage data contained in the stacking surface. This method does not depend on the velocity macro-model of medium; it only requires a priori knowledge of the near-surface velocity. The simulation of ZO sections for this stacking method uses a hyperbolic second-order traveltime approximation of the paraxial rays to define the CRS stacking surface or CRS stack operator. For 2D media, this operator depends on three kinematic attributes of two hypothetical waves (NIP and N waves), observed in the point of emergency of the central ray with normal incidence, namely, the angle of emergency of the central ZO ray (β0), the radius of curvature of the Normal Incidence Point Wave (RNIP) and the radius of curvature of the Normal Wave (RN). Therefore, the optimization problem in the CRS method consists in the determination, from the seismic data, of the three optimal parameters (β0, RNIP, RN) associated to each sample point of ZO section to be simulated. The simultaneous determination of these parameters can be made by means of multidimensional global search process (or global optimization), using as objective function some coherence criterion. The optimization problem in CRS method is very important for the good performance with respect to quality of the results and mainly to computational cost, compared with the methods traditionally used in the seismic industry. There are several search strategies to determine these parameters, based on systematic searches and using optimization algorithms, where only one parameter at each time can be estimated, or the two or three parameters simultaneously. Taking in to account the search strategy by means of the application of global optimization, these three parameters can be estimated through of procedures: in the first case the three parameters can be simultaneously estimated and in second case initially two parameters can be determined simultaneously (β0, RNIP), and subsequently the third parameter (RN), using the values of the two parameters already known. In this work it is presented the application and comparison of four algorithms of global optimization to find the CRS optimal parameters: Simulated Annealing (SA), Very Fast Simulated Annealing (VFSA), Differential Evolution (DE) and Controlled Random Search – 2 (CRS2). As importants results of the application of each optimization method, as well as between the methods regarding the effectiveness, efficiency and reliability to determine the best CRS parameters are presented. Subsequently, applying the global search strategies for the determination of these parameters, by means of the optimization method VFSA that presented the best performance, the CRS stacking was applied to the Marmousi dataset, one stacking using two parameters (β0, RNIP), estimated by global search, and another CRS stacking using the three parameters (β0, RNIP, RN), also estimated by global search.