Algoritmos evolucionários eficientes para otimização de redes
Autor(a) principal: | |
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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 |
Resumo: | 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. |
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Ricardo Hiroshi Caldeira TakahashiOriane Magela NetoCarlos M. FonsecaFrederico Rodrigues Borges da CruzRodney Rezende SaldanhaBenemar Alencar de SouzaEduardo Gontijo Carrano2019-08-11T18:24:05Z2019-08-11T18:24:05Z2007-08-29http://hdl.handle.net/1843/RHCT-77PJW6Neste 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.This work presents new tools to help in the solution of network optimization problems. Firstly, some concepts of continuous spaces have been extended to the discrete space, where the networks are defined. These concepts grant to the network space interesting properties, such as spatial representations, relative position calculus, distance measurements and direction definitions. They make possible the implementation of techniques which are usually employed only in continuous problems, such as dispersion analysis, local searches, unidimensional optimizations, etc, which can be embedded in optimization algorithms through evolutionary operators. These operators are used to build two algorithms: a Genetic Algorithm and a Clonal Selection Algorithm. These algorithms have been employed for optimization of two classical problems which are known to be difficult, and two practical cases. Besides, three problem specific algorithms are presented, for three situations of distribution system design: joint facility location and network topology design, multi-objective design of distribution systems and system expansion scheduling. These algorithms are based on operators which have been built taking into account the characteristics of problem. The results show that the developed tools are useful for network optimization, and that they can obtain good solutions in problems which could not be solved by traditional methods.Universidade Federal de Minas GeraisUFMGEngenharia elétricaalgoritmos evolutivosredes de distribuição de energia elétricaotimização de redesAlgoritmos genéticosotimização não-linearalgoritmos imunológicosAlgoritmos evolucionários eficientes para otimização de redesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGORIGINALeduardo_gontijo_carrano.pdfapplication/pdf2773992https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/RHCT-77PJW6/1/eduardo_gontijo_carrano.pdfaeb5ef21656b41b6133265bfb4f21393MD51TEXTeduardo_gontijo_carrano.pdf.txteduardo_gontijo_carrano.pdf.txtExtracted texttext/plain299765https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/RHCT-77PJW6/2/eduardo_gontijo_carrano.pdf.txt8489bb640052c412237adad89eb33560MD521843/RHCT-77PJW62019-11-14 04:43:13.474oai:repositorio.ufmg.br:1843/RHCT-77PJW6Repositório de PublicaçõesPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oaiopendoar:2019-11-14T07:43:13Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false |
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