Algoritmos evolucionários eficientes para otimização de redes

• Autor(a) principal: Eduardo Gontijo Carrano
• Data de Publicação: 2007
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/RHCT-77PJW6
• topic: algoritmos evolutivos; redes de distribuição de energia elétrica; otimização de redes; Algoritmos genéticos; otimização não-linear; algoritmos imunológicos; Engenharia elétrica

Neste trabalho apresentam-se novas ferramentas voltadas à otimização de redes. Primeiramente são apresentadas abstrações de conceitos contínuos, capazes de gerar conceitos análogos no espaço discreto, onde as redes são definidas. Estes conceitos conferem ao espaço de redes ferramentas como representações espaciais, cálculos de posição relativa e distância e determinação de direções. Isso torna possível a implementação de técnicas geralmente só empregadas em problemas contínuos, como análises de dispersão, buscas locais, otimizações unidimensionais, etc, que podem ser incorporadas aos algoritmos de otimização através de operadores evolucionários. Estes operadores são utilizados como base para a construção de dois algoritmos: um Algoritmo Genético e um Algoritmo de Seleção Clonal. Estes algoritmos foram aplicados na solução de dois problemas clássicos, reconhecidamente complexos, e em dois problemas práticos. Além disso, são apresentados algoritmos específicos, voltados a três situações distintas do problema de projeto de sistemas de distribuição de energia elétrica: posicionamento de subestações associado ao projeto da topologia de redes, projeto multi-objetivo de redes de distribuição de energia e 'scheduling' da expansão de sistemas de distribuição de energia. Estes algoritmos são baseados em operadores que são construídos tendo em conta as características específicas dos problemas tratados. Os resultados obtidos mostram que as ferramentas desenvolvidas são úteis na solução de problemas de otimização em redes, sendo capazes de obter boas soluções em problemas dificilmente tratáveis por métodos tradicionais.