Academic literature on the topic 'Programação multiobjetivo'
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Journal articles on the topic "Programação multiobjetivo"
1
Albuquerque, Leonardo Lins de, Adiel Teixeira de Almeida, and Cristiano Alexandre Virgínio Cavalcante. "Aplicabilidade da programação matemática multiobjetivo no planejamento da expansão de longo prazo da geração no Brasil." Pesquisa Operacional 29, no. 1 (2009): 153–77. http://dx.doi.org/10.1590/s0101-74382009000100008.
Full textAbstract:
O trabalho evidencia a aplicabilidade da Programação Linear Multiobjetivo no planejamento da expansão de longo prazo da geração do sistema elétrico brasileiro. Para melhor viabilizar a utilização da programação linear multiobjetivo no contexto em sistemas fortemente hidrelétricos, como o do Brasil, é explorada uma abordagem gráfica e proposto um procedimento. Por meio deste, permite-se encontrar a composição ótima de um sistema hidrotérmico para atender montantes projetados de energia elétrica no futuro, a qual se beneficie, também, das hidrologias favoráveis e de maior probabilidade de ocorrência, adotando-se, todavia, proteção contra períodos de vazões reduzidas com o uso de usinas térmicas de segurança flexíveis e de forma econômica. Como resultado deste trabalho, conclui-se que a metodologia de programação linear multiobjetivo tem amplo campo de utilização no contexto do novo modelo institucional do setor elétrico brasileiro, no qual o planejamento da expansão, coordenado pelo Governo Federal, será, naturalmente, foco de naturais e até conflitantes pressões e de objetivos a se considerar.
2
Silva, W. T. P., L. T. Q. Vieira, D. M. S. Rosa, M. M. Campos, A. A. Santos, and M. A. A. Souza. "Otimização multiobjetivo de sistema de abastecimento de água rural." Ingeniería del agua 20, no. 4 (2016): 217. http://dx.doi.org/10.4995/ia.2016.5915.
Full textAbstract:
A falta de água em sistemas de abastecimento de água obriga a população a assumir comportamentos de risco à saúde, o que é muito frequente em sistemas de abastecimento de água rural (SAA-rural). O objetivo desta pesquisa foi desenvolver e aplicar um modelo de otimização multiobjetivo para SAA-rural no município de Cuiabá, Estado de Mato Grosso, Brasil. A metodologia de pesquisa constou de: (1) formulação do modelo de otimização (MO); (2) aplicação do MO; (3) análise de resultados; e (4) implementação computacional do MO. Para resolução do problema, foi proposta e utilizada uma peça geradora de perda de carga. Constatou-se que o problema de falta de água pode ser resolvido por meio de pequenas modificações operacionais e estruturais. Foi desenvolvido um MO multiobjetivo para SAA-rural, baseado na técnica de Programação Não Linear Inteira Multiobjetivo (PNLIMO) implementado em ambiente OpenOffice.org. O MO foi aplicado a um caso real, apresentando resultados satisfatórios.
3
Goldbarg, Marco César, Elizabeth Ferreira Gouvêa Goldbarg, Carlos Raoni de Alencar Mendes, Frederiko Stenio Luiz Neves de Araújo, Gilberto Corso, and Nuruara Mara Osti. "Algoritmo evolucionário para otimização do plano de tratamento em radioterapia conformal 3D." Pesquisa Operacional 29, no. 2 (2009): 239–67. http://dx.doi.org/10.1590/s0101-74382009000200001.
Full textAbstract:
O planejamento do tratamento por radioterapia tem por objetivo atingir um volume alvo com altas doses de radiação tomando cuidado para não expor órgãos sadios a doses elevadas. É, portanto, muito importante que se encontre um balanço ideal entre esses objetivos conflitantes. O presente trabalho relata um modelo de programação matemática multiobjetivo e introduz um Algoritmo Transgenético para o problema de seleção do direcionamento dos feixes de radiação no planejamento em radioterapia conformal 3D. A seleção das direções dos feixes é feita através de uma técnica denominada de isocentros variáveis. Com a finalidade de testar o potencial do algoritmo desenvolvido, realiza-se um experimento comparativo com um Algoritmo Genético Multiobjetivo. O experimento computacional obtém dados quantitativos e qualitativos que são analisados no trabalho.
4
Prata, Bruno De Athayde. "Um algoritmo genético multiobjetivo para a programação integrada de veículos e tripulações." TRANSPORTES 24, no. 1 (2016): 19. http://dx.doi.org/10.14295/transportes.v24i1.975.
Full textAbstract:
O Vehicle and Crew Scheduling Problem (VCSP) é um difícil problema de Otimização Combinatória, objeto de pesquisa continuada ao longo dos últimos anos. Tendo em consideração a gama de variáveis relacionadas com o VCSP, há uma série de características práticas do problema que não têm sido contempladas nas soluções geradas computacionalmente. Os modelos existentes na literatura focam somente na minimização de custos. No entanto, outros objetivos ou critérios devem ser considerados como, por exemplo, a redução nos intervalos de lanche dos tripulantes. Este artigo tem como objetivo reportar o desenvolvimento de uma abordagem multiobjetivo, baseada em um Algoritmo Genético, para a otimização integrada da programação de veículos e tripulações em sistemas de transporte público. Experimentos computacionais são apresentados e discutidos. Os resultados obtidos apontam para a possibilidade de, com o uso da abordagem proposta, se obter ganhos significativos em termos de custos de operação e em termos da redução dos tempos de planejamento.
5
Formiga, Klebber Teodomiro Martins, Maira de Carvalho, Karla Alcione Silva, and Alexandre Kepler Soares. "Calibração do Storm Water Management Model (SWMM) utilizando algoritmos evolucionários multiobjetivo." Engenharia Sanitaria e Ambiental 21, no. 4 (2016): 697–707. http://dx.doi.org/10.1590/s1413-41522016131862.
Full textAbstract:
RESUMO O estudo teve por objetivo a realização da calibração do modelo hidrológico Storm Water Management Model (SWMM) para a Bacia Hidrográfica do Arroio Cancela, localizada em Santa Maria, Rio Grande do Sul, utilizando o algoritmo evolucionário multiobjetivo R-NSGA. Para tanto, foram realizadas modificações na estrutura do SWMM, de modo que permitisse seu acoplamento como Evolucionary Reference Point Based Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm (R-NSGA) em ambiente de programação MATLAB. As funções objetivo utilizadas foram o Coeficiente de Eficiência de Nash-Sutcliffe (COE), o Erro da Vazão de Pico (EQP) e o Erro do Volume Escoado (EVOL) aplicadas simultaneamente na calibração do modelo. Foi proposto um método para determinação da maior compatibilidade de modo a elencar as melhores soluções. Os resultados dos parâmetros calibrados do SWMM foram próximos aos valores físicos da bacia, com exceção dos valores relativos à equação de Horton. As soluções de maior compatibilidade apresentam um melhor comportamento para os eventos de validação, evidenciando a importância da otimização multiobjetivo.
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Pantuza Júnior, Guido. "Uma abordagem multiobjetivo para o problema de sequenciamento e alocação de trabalhadores." Gestão & Produção 23, no. 1 (2016): 132–45. http://dx.doi.org/10.1590/0104-530x1432-14.
Full textAbstract:
Resumo O presente trabalho trata do problema de sequenciamento e alocação de trabalhadores (SPWA). No SPWA, objetiva-se minimizar o número de trabalhadores e o tempo total gasto para executar todas as tarefas (makespan). Para tanto, propõem-se o uso de dois modelos diferentes de programação matemática e uma heurística VNS-Multiobjetivo baseada no método heurístico VNS. Como os objetivos são conflitantes entre si, os métodos propostos geram um conjunto de soluções eficientes, cabendo ao gestor escolher qual solução deve ser adotada. Os métodos propostos obtiveram resultados satisfatórios para a resolução do SPWA, demostrando que é possível utilizar um número reduzido de funcionários e terminar todas as tarefas em tempo hábil, utilizando, assim, os recursos de uma empresa de forma otimizada.
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Oliveira, Fabiane De, Neida Maria Patias Volpi, and Carlos Roberto Sanquetta. "Aplicação de goal programming em um problema florestal." Ciência Florestal 12, no. 2 (2005): 89. http://dx.doi.org/10.5902/198050981683.
Full textAbstract:
Este trabalho tem por objetivo aplicar uma das técnicas de programação multiobjetivo (goal programming) em um problema florestal brasileiro mediante de um estudo de caso realizado na Fazenda Santa Cândida, em General Carneiro, Paraná. As áreas dessa fazenda podem ser manejadas para corte de madeira (Pinus e de espécies nativas), corte de folhas de erva-mate para chá ou chimarrão, pastagens e turismo. A administração da fazenda também tem a preocupação de aumentar a diversidade da flora e da fauna de suas áreas, incrementar as áreas de proteção ambiental e manter os empregos no empreendimento. Goal programming foi utilizado para desenvolver um projeto de alocação de terra, no qual todas as metas da fazenda seriam atingidas o mais próximo possível do ideal, de forma a atender todas as restrições operacionais consideradas. Em goal programming, o conceito de solução ótima da Programação Linear é substituído por uma solução satisfatória (não-dominada). Várias soluções podem ser obtidas, e a melhor solução dependerá da prioridade associada a cada meta.
8
Cabral Nepomuceno, Thiago, Wilson Fadlo Curi, Valterlin da Silva Santos, and Tarciana Ramos Diniz Nepomuceno. "Alocação ótima dos recursos hídricos em sistema no Alto curso do rio Piranhas - PB." Revista DAE 69, no. 232 (2021): 133–45. http://dx.doi.org/10.36659/dae.2021.066.
Full textAbstract:
O presente estudo teve como objetivo alocar de maneira otimizada água para o atendimento urbano e agrícola em um sistema de recursos hídricos que compreende dois reservatórios em série. Foi utilizado um modelo de otimização multiobjetivo, baseado em programação linear, para a alocação ótima de água em região do Alto curso do rio Piranhas - PB. Para melhor avaliar o sistema de estudo, foram selecionados dois cenários. O primeiro não considerou a contribuição das águas da transposição do rio São Francisco (Eixo Norte); já no segundo foi computada tal entrada. O período de operação foi de cento e vinte (120) meses, ou dez (10) anos. Após os procedimentos de modelagem foi verificado que o atendimento urbano foi realizado sem a ocorrência de falhas. Para a agricultura irrigada, o atendimento ao Perímetro Irrigado de São Gonçalo apresentou falhas durante muitos meses. Com o aporte das águas do PISF, as respectivas falhas foram observadas apenas no final do período de operação. Palavras-chave: Otimização. Programação linear. Recursos hídricos. Modelagem. Análise integrada. Abastecimento. Reservatórios.
9
Brito, Virgínia Da Costa, Valterlin Da Silva Santos, Wilson Fadlo Curi, Thiago Cabral Nepomuceno, and Francisco De Assis da Costa Neto. "Perdas hídricas e desempenho dos reservatórios receptores do PISF na bacia do Rio Paraíba." Revista Ibero-Americana de Ciências Ambientais 10, no. 5 (2019): 114–27. http://dx.doi.org/10.6008/cbpc2179-6858.2019.005.0011.
Full textAbstract:
Diante de um cenário recorrente de escassez hídrica no semiárido nordestino, o Projeto de Integração do Rio São Francisco (PISF) foi realizado para mitigar esses problemas. A bacia hidrográfica do Rio Paraíba é beneficiada pelo Eixo Leste do PISF, o qual a partir do município de Monteiro/PB é transportado através do leito do rio Paraíba. Essa forma de transpor as águas acarreta em consideráveis perdas hídricas e financeiras para o sistema. Sendo assim, o objetivo desse trabalho é avaliar as perdas hídricas em trânsito no rio e por evaporação nos quatro reservatórios receptores da vazão exógena do PISF na bacia do rio Paraíba (PB). Para tanto, foram propostos cenários de operação do sistema considerando a forma atual de transporte da vazão do PISF (através do leito do rio Paraíba) e o transporte de parte dessa vazão através de uma adutora até a Estação de Tratamento de Água (ETA) de Gravatá. Estes cenários apresentam restrições do uso da água estabelecido pela Resolução Conjunta ANA/AESA nº 87. Utilizou-se, para tanto, um modelo de otimização multiobjetivo baseado em Programação Linear (PL) para a operação do sistema considerando o período hidroclimático de 2012 a 2017, este marcado por forte seca na região. O desempenho do sistema foi avaliado por meio de indicadores de desempenho de atendimento as demandas e de eficiência dos reservatórios. Concluiu-se que o cenário considerando a adutora proposta demonstram maior eficiência do uso da água com as menores perdas e que é possível o aumento das demandas em determinados pontos do sistema.
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Silvaa, Aneirson Francisco da, and Fernando Augusto Silva Marinsb. "Revisão da literatura sobre modelos de Programação por Metas determinística e sob incerteza." Production 25, no. 1 (2014): 92–112. http://dx.doi.org/10.1590/s0103-65132014005000003.
Full textAbstract:
Este trabalho objetivou identificar os principais modelos multiobjetivos da Programação por Metas, ou Goal Programming (GP), analisando as suas vantagens e desvantagens quando utilizados para tratar situações reais, envolvendo problemas complexos de grande porte. Foram tratados tanto modelos da GP determinística, como da GP sob incerteza.
Dissertations / Theses on the topic "Programação multiobjetivo"
1
Oliveira, Washington Alves de 1977. "Condições de otimalidade em programação multiobjetivo fracional quadrático." [s.n.], 2011. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/306297.
Full textAbstract:
Orientador: Antonio Carlos Moretti, Margarida Pinheiro Mello<br>Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica<br>Made available in DSpace on 2018-08-18T11:43:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2011<br>Resumo: Existem na literatura diversos conceitos e definições que caracterizam e dão condições de otimalidade para as soluções de um problema de programação multiobjetivo. A mais importante é a condição necessária de primeira ordem, que generaliza a condição clássica do tipo Karush-Kuhn-Tucker em otimização não linear. Esta condição garante a existência de uma vizinhança arbitrária onde uma solução ótima está contida. No entanto, para se obter condições suficientes de otimalidade, tanto local como global, é necessário impor hipóteses adicionais sobre as funções objetivo e o conjunto de restrições, como convexidade ou as suas generalizações. Em determinados problemas tais hipóteses podem ser muito restritivas. Neste trabalho, introduzimos um conceito alternativo para identificar a vizinhança de uma solução ótima local em problemas de programação multiobjetivo. Em uma primeira etapa, usando este conceito, obtemos condições necessárias e suficientes de otimalidade para as soluções de um problema particular, onde cada função objetivo é constituída de um quociente de funções quadráticas e o conjunto de restrições é formado por desigualdades lineares. Então, mostramos como calcular o maior raio da região esférica centrada em uma solução ótima local na qual esta solução é ótima. Nesse processo, podemos concluir que esta solução também é globalmente ótima. Em uma segunda etapa, usando o gradiente e a Hessiana de cada função quadrática, caracterizamos as soluções ótimas locais. Em uma terceira etapa, obtemos condições suficientes de otimalidade global impondo algumas hipóteses adicionais, porém essas hipóteses não caracterizam nenhum tipo de convexidade generalizada sobre as funções objetivo. Finalizamos com alguns resultados de dualidade. Este problema particular, envolvendo otimização fracional, surge frequentemente em aplicações nos processos de tomada de decisão em Ciência da Gestão, por exemplo, quando se deseja otimizar razões como desempenho/custo, lucro/investimento, custo/tempo, etc. Por isso, também propomos ao longo do texto vários métodos computacionais derivados dos nossos resultados que podem ser usados na obtenção de soluções para esses tipos de aplicações<br>Abstract: In the literature there are several concepts and definitions that characterize and give optimality conditions for solutions of a multiobjective programming problem. The most important is the necessary first-order optimality condition that generalizes the Karush-Kuhn-Tucker conditions. This condition ensures the existence of an arbitrary neighborhood that contains an optimal solution. However, in order to obtain optimality sufficient conditions, both local and global, it is necessary to impose additional assumptions on the objective functions and on the feasible set such as convexity and its generalizations. Sometimes, in some problems, such assumptions are too restrictive. In this work, we introduce an alternative concept to identify the local optimal solution neighborhood in multiobjective programming problems. In a first step, using this concept, we obtain necessary and sufficient optimality conditions for the solutions of a particular problem, where each objective function consists of a ratio quadratic functions and the feasible set is defined by linear inequalities. Then we show how to calculate the largest radius of the spherical region centered on a local optimal solution in which the local solution is optimal. In this process we may conclude that the solution is also globally optimal. In a second step, using the gradient and the Hessian of each quadratic function, we characterize the local optimal solutions. In a third step, we obtain global optimality sufficient conditions by imposing some additional assumptions but these assumptions do not characterize any kind of generalized convexity on the objective functions. We conclude this work with some results of the duality. This particular problem, involving fractional optimization, arises frequently in the decision making of the management science applications, for example, if you want to otimize the performance/cost ratio, or profit/investment, or cost/time, etc.. Therefore, we also propose throughout the text various computational methods derived from our results. These methods can be used to obtain solutions to these types of applications<br>Doutorado<br>Matematica Aplicada<br>Doutor em Matemática Aplicada
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Machado, Menotti Erasmo da Silva. "Projeção em programação multiobjetivo : analise algoritma e experiencias numericas." [s.n.], 1991. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/259701.
Full textAbstract:
Orientador: Paulo Augusto Valente Ferreira<br>Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica<br>Made available in DSpace on 2018-07-14T01:59:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 1991<br>Resumo: O trabalho apresenta as bases teóricas de uma abordagem interativa recentemente proposta para tratar problemas de decisão envolvendo múltiplos objetivos. Como resultado deste desenvolvimento, obtem-se um Algoritmo Básico, composto de um nível de análise e de um nível de decisão, ao qual várias técnicas específicas podem ser agregadas. O trabalho discute a implementação do nível de decisão, inteiramente formulado no espaço dos objetivos, através de métodos multiobjetivos de reconhecida eficiência, incluindo-se métodos baseados em Teoria de Conjuntos Nebulosos. As implementações realizadas com base em um problema de controle de poluição em rios evidenciam uma série de simplificações introduzi das pela abordagem. e permitem a síntese de algoritmos eficientes tanto do ponto de vista computacional quanto do ponto de vista dos processos de decisão<br>Abstract: The work presents the theorical basis of a recently proposed interactive approach for solving decision problems with multiple objectives. The development originates a Basic Algorithm composed of an analysis level and of a decision leveI, in which a number techniques can be associated with. The work discusses the implementation of the decision level, entirely formulated in the objective space, through well-known multiobjective methods, including those based on Fuzzy Sets Theory. The implementations carried out on the basis in a water pollution control problem highlight a number of simplificaitosn introduces by the approach, allowing the sinthesis of very efficient algorithms both from the computational and the decision making point of views<br>Mestrado<br>Mestre em Engenharia Elétrica
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Rodrigues, Douglas Miranda [UNESP]. "Otimização Multiobjetivo em Problemas de Delineamento de Experimentos." Universidade Estadual Paulista (UNESP), 2016. http://hdl.handle.net/11449/144446.
Full textAbstract:
Submitted by DOUGLAS MIRANDA RODRIGUES null (douglasnet@gmail.com) on 2016-10-20T13:35:28Z
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Dissertação - Douglas Miranda Rodrigues.pdf: 8525562 bytes, checksum: de3f28242f3d17929bb0eb8ddc912f55 (MD5)<br>Approved for entry into archive by Juliano Benedito Ferreira (julianoferreira@reitoria.unesp.br) on 2016-10-26T18:00:28Z (GMT) No. of bitstreams: 1
rodrigues_dm_me_guara.pdf: 8525562 bytes, checksum: de3f28242f3d17929bb0eb8ddc912f55 (MD5)<br>Made available in DSpace on 2016-10-26T18:00:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2016-10-10<br>Em diversas áreas de trabalho, da Engenharia à Economia, os problemas se apresentam como sendo multiobjetivos, característica que torna complexa a tomada de decisão. Geralmente, estes objetivos são conflitantes e faz-se necessário o uso de técnicas de otimização para a obtenção de melhores resultados. Na presente dissertação serão estudados alguns métodos para a resolução destes problemas, com o objetivo de aplicar métodos de aglutinação em problemas de projetos de experimentos com múltiplas respostas. Deste modo, inicialmente foi realizada uma análise bibliométrica sobre os diferentes métodos utilizados para a resolução destes problemas. A partir disto, foi desenvolvida uma nova abordagem, utilizando a Programação por Compromisso (Compromise Programming – CP) e a Programação por Metas (Goal Programming – GP), bem como diferentes algoritmos (Gradiente Reduzido Generalizado – GRG e a metaheurística do software Optquest) que são usualmente adotados, com comparação de resultados e análise. De modo geral, esta nova proposta apresentou resultados melhores em relação à abordagem tradicional (desirability), qualificando este procedimento como uma alternativa na otimização de múltiplas respostas.<br>In many areas, from Engineering to Economics, problems present themselves as multiobjective, which makes a decision-making process complex. Generally, these are conflicting objectives, and optimization techniques are necessary to achieve better results. This paper applies agglutination methods in classical problems of design of experiments with multiple responses. A bibliometric analysis was made, and a new approach was developed, using Compromise Programming – CP and Goal Programming – GP, as well as two different algorithms (Generalized Reduced Gradient – GRG and Optquest’s software metaheuristics) with results comparison and analysis. The new proposal presented better results when compared to the traditional approach (desirability), qualifying this procedure as an alternative in multiple responses optimization.
4
Rodrigues, Douglas Miranda. "Otimização Multiobjetivo em Problemas de Delineamento de Experimentos /." Guaratinguetá, 2016. http://hdl.handle.net/11449/144446.
Full textAbstract:
Orientador: Fernando Augusto da Silva Marins<br>Resumo: Em diversas áreas de trabalho, da Engenharia à Economia, os problemas se apresentam como sendo multiobjetivos, característica que torna complexa a tomada de decisão. Geralmente, estes objetivos são conflitantes e faz-se necessário o uso de técnicas de otimização para a obtenção de melhores resultados. Na presente dissertação serão estudados alguns métodos para a resolução destes problemas, com o objetivo de aplicar métodos de aglutinação em problemas de projetos de experimentos com múltiplas respostas. Deste modo, inicialmente foi realizada uma análise bibliométrica sobre os diferentes métodos utilizados para a resolução destes problemas. A partir disto, foi desenvolvida uma nova abordagem, utilizando a Programação por Compromisso (Compromise Programming – CP) e a Programação por Metas (Goal Programming – GP), bem como diferentes algoritmos (Gradiente Reduzido Generalizado – GRG e a metaheurística do software Optquest) que são usualmente adotados, com comparação de resultados e análise. De modo geral, esta nova proposta apresentou resultados melhores em relação à abordagem tradicional (desirability), qualificando este procedimento como uma alternativa na otimização de múltiplas respostas.<br>Mestre
5
Casotti, Fabio Alexandre Gaion. "Um sistema de suporte a decisão baseado em programação multiobjetivo." [s.n.], 1993. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/261565.
Full textAbstract:
Orientador : Paulo Augusto Valente Ferreira<br>Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica<br>Made available in DSpace on 2018-07-18T07:03:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 1993<br>Resumo: Este trabalho apresenta um ambiente para (análise) apoio a tomada de decisão de problemas da vida real que possam ser modelados utilizando o enfoque multicritério. Foi realizado um estudo de técnicas de programação multicritério, softwares de programação matemática e sistemas de suporte a decisão. Baseado nesses estudos, elaborou-seum ambiente para programação matemática baseado em programação multiobjetivo. Neste ambiente, problemas da vida real podem ser modelados utilizando o enfoque multicritério. Além das facilidades proporcionadas para a modelagem dos problemas, o ambiente suporta uma série de facilidades para a edição, resolução e verificação dos dados e resultados obtidos. Especial ênfase foi dada no desenvolvimento da interface com o usuário que foi elaborada num ambiente gráfico padrão (Openwindows), permitindo um rápido aprendizado por parte do usuário bem como flexibilidade na modelagem dos problemas<br>Abstract: In this work, an overview of multicriteria optimization techniques,mathematical programming software and decision support systems have been carried out. Based on this overview, a general purpose multiobjective mathematical programming environment has been implemented.Through the software developed, real-world problems can be modeled using a multiobjective framework. Besides furnishing facilities for the modeling of the problem, the environment offers a number of
tools for the edition, solution and verification of the data and numerical results obtained. Special emphasis has been put in the development of the user interface, which has been elaborated in a standard graphical environment (Openwindows), allowing a quick apprenticenship from the point of view of the user as well as an efficient approach for multiobjective decision problems<br>Mestrado<br>Telecomunicações e Telemática<br>Mestre em Engenharia Elétrica
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Russo, Igor Lucas de Souza. "Otimização multiobjetivo e programação genética para descoberta de conhecimento em engenharia." Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF), 2017. https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/4097.
Full textAbstract:
Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-04-19T15:28:50Z
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igorlucasdesouzarusso.pdf: 2265113 bytes, checksum: 0eb7e55f7354359d8fb9419e6e6da17f (MD5)<br>Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-04-20T12:28:17Z (GMT) No. of bitstreams: 1
igorlucasdesouzarusso.pdf: 2265113 bytes, checksum: 0eb7e55f7354359d8fb9419e6e6da17f (MD5)<br>Made available in DSpace on 2017-04-20T12:28:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1
igorlucasdesouzarusso.pdf: 2265113 bytes, checksum: 0eb7e55f7354359d8fb9419e6e6da17f (MD5)
Previous issue date: 2017-01-26<br>CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior<br>A área de Otimização envolve o estudo e emprego de métodos para determinação dos
parâmetros que levam à obtenção de soluções ótimas, de acordo com critérios denominados
objetivos. Um problema é classificado como multiobjetivo quando apresenta objetivos
múltiplos e conflitantes, que devem ser otimizados simultaneamente. Recentemente tem
crescido o interesse dos pesquisadores pela análise de pós-otimalidade, que consiste na
busca por propriedades intrínsecas às soluções ótimas de problemas de otimização e que
podem lançar uma nova luz à compreensão dos mesmos. Innovization (inovação através
de otimização, do inglês innovation through optmization) é um processo de descoberta de
conhecimento a partir de problemas de otimização na forma de relações matemáticas
entre variáveis, objetivos, restrições e parâmetros. Dentre as técnicas de busca que
podem ser utilizadas neste processo está a Programação Genética (PG), uma meta
heurística bioinspirada capaz de evoluir programas de forma automatizada. Além de
numericamente válidos, os modelos encontrados devem utilizar corretamente as variáveis
de decisão em relação às unidades envolvidas, de forma a apresentar significado físico
coerente. Neste trabalho é proposta uma alternativa para tratamento das unidades através
de operações protegidas que ignoram os termos inválidos. Além disso, propõe-se aqui uma
estratégia para evitar a obtenção de soluções triviais que não agregam conhecimento sobre
o problema. Visando aumentar a diversidade dos modelos obtidos, propõe-se também a
utilização de um arquivo externo para armazenar as soluções de interesse ao longo da
busca. Experimentos computacionais são apresentados utilizando cinco estudos de caso
em engenharia para verificar a influência das ideias propostas. Os problemas tratados
aqui envolvem os projetos de: uma treliça de 2 barras, uma viga soldada, do corte de
uma peça metálica, de engrenagens compostas e de uma treliça de 10 barras, sendo este
último ainda não explorado na literatura de descoberta de conhecimento. Finalmente, o
conhecimento inferido no estudo de caso da estrutura de 10 barras é utilizado para reduzir
a dimensionalidade do problema.<br>The area of optimization involves the study and the use of methods to determine the
parameters that lead to optimal solutions, according to criteria called objectives. A
problem is classified as multiobjective when it presents multiple and conflicting objectives
which must be simultaneously optimized. Recently, the interest of the researchers
has grown in the analysis of post-optimality, which consists in the search for intrinsic
properties of the optimal solutions of optimization problems. This can shed a new light on
the understanding of the optimization problems. Innovization (from innovation through
optimization) is a process of knowledge discovery from optimization problems in the form
of mathematical relationships between variables, objectives, constraints, and parameters.
Genetic Programming (GP), a search technique that can be used in this process, is a
bio-inspired metaheuristic capable of evolving programs automatically. In addition to
be numerically valid, the models found must correctly use the decision variables with
respect to the units involved, in order to present coherent physical meaning. In this work,
a method is proposed to handle the units through protected operations which ignore
invalid terms. Also, a strategy is proposed here to avoid trivial solutions that do not add
knowledge about the problem. In order to increase the diversity of the models obtained,
it is also proposed the use of an external file to store the solutions of interest found
during the search. Computational experiments are presented using five case studies in
engineering to verify the influence of the proposed ideas. The problems dealt with here are
the designs of: a 2-bar truss, a welded beam, the cutting of a metal part, composite gears,
and a 10-bar truss. The latter was not previously explored in the knowledge discovery
literature. Finally, the inferred knowledge in the case study of the 10-bar truss structure
is used to reduce the dimensionality of that problem.
7
Teixeira, de Almeida Filho Adiel. "Modelo de planejamento agregado multiobjetivo." Universidade Federal de Pernambuco, 2006. https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/5901.
Full textAbstract:
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Previous issue date: 2006<br>Universidade Federal de Pernambuco<br>A atividade de planejamento agregado consiste numa etapa intermediária do
planejamento da produção, que busca uma estratégia de atendimento da demanda que
direcione as quantidades de itens a serem produzidos em cada alternativa de produção,
abrangendo todos os períodos do horizonte de planejamento, os níveis de estoque ao longo do
horizonte de planejamento e as variações na força de trabalho para que a demanda prevista
seja atendida. Buscando o alinhamento da atividade de planejamento agregado com a
estratégia de produção definida, este trabalho apresenta dois modelos de apoio multicritério a
decisão para o problema de planejamento agregado, ambos baseados no mesmo princípio, o
de estender as prioridades da estratégia de produção para as decisões a serem tomadas no
contexto do planejamento agregado da produção. Dessa maneira, o gerente pode fazer o
planejamento dos recursos a serem utilizados para atender à demanda priorizando os objetivos
de desempenho que melhor refletem os fatores competitivos do negócio. Os modelos
propostos neste trabalho buscam fazer com que um problema típico do contexto de
planejamento da produção permita que a função produção possa atuar como implementadora
da estratégia de produção adotada. A cada estratégia de atendimento da demanda será
associado um custo. Portanto, o modelo aqui proposto busca encontrar uma estratégia de
atendimento da demanda (obtida através do Planejamento Agregado) que esteja alinhada com
as estratégias de produção definidas, respeitando a prioridade e as relações estabelecidas entre
os objetivos de desempenho
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Fernandes, Everlandio Rebouças Queiroz. "Projeto multiobjetivo de fusores hierárquicos de partições de dados via programação genética." Universidade de Fortaleza, 2009. http://dspace.unifor.br/handle/tede/83498.
Full textAbstract:
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Previous issue date: 2009-12-21<br>A remarkable progress has been recently achieved in the area of data clustering,
in part due to the development of clustering ensemble methods. In a nutshell, this
approach aims at combining multiple partitions produced over the same dataset into a
single consensus partition. Although promising, this approach is still restrictive in the sense that obtaining a single solution (partition) as result limits the knowledge that could be grasped from the data, which could contain several meaningful alternative
solutions. On the other hand, there exist several validation criteria to assess the data
partitions, each considering a distinct viewpoint. This permits to model the data
clustering task as a typical multiobjective optimization problem. This strategy, which
has also gained much attention in the last years, is known as multiobjective clustering.
In this context, this study presents a novel hybrid approach, based on multiobjective
genetic programming, aiming at the automatic design of novel hierarchical fusion
operators for clustering ensembles. By this means, an initial set of partitions obtained
via the application of different clustering techniques could be continuously refined
through a population of hierarchies of fusion operators, which select and combine the
original partitions, using different quality criteria as objective functions. To validate the new approach in terms of efficiency and effectiveness, we have implemented a prototype and conducted a comparative study including other clustering algorithms
(three of which are of clustering ensembles and two are multiobjective in nature) over
10 different datasets. The experiments indicate that, in general, the idea of having a
fusion hierarchy together with the correct selection of the data partitions can provide
significant gains in terms of effectiveness and robustness.
Keywords: Data Clustering. Clustering Ensembles. Hierarchical Fusion. Multiobjective
Evolutionary Algorithms, Genetic Programming.<br>Um notável avanço vem sendo recentemente obtido na área de agrupamento de
dados mediante o desenvolvimento de métodos de fusão de partições. Essa abordagem,
conhecida como clustering ensembles, consiste em combinar os resultados de múltiplos
agrupamentos de uma mesma base de dados em uma única partição-consenso. Embora
promissora, essa abordagem ainda é restritiva, já que uma única resposta para um
problema limita a aquisição do conhecimento que poderia ser obtido considerando
outras possíveis soluções (partições). Por outro lado, devido à existência de vários
critérios de avaliação da qualidade de agrupamentos, pode-se modelar essa tarefa como
um problema típico de otimização multiobjetivo. Nesse contexto, o presente estudo
apresenta uma nova abordagem, baseada em programação genética multiobjetivo, que
projeta automaticamente novos operadores hierárquicos de fusão de partições. Desse
modo, um conjunto inicial de partições, obtido via a aplicação de diferentes técnicas de
agrupamento, pode ser continuamente refinado através de uma população de hierarquias
de fusores, que selecionam e combinam as partições originais, utilizando diferentes
critérios de qualidade como funções-objetivo. Para validar a nova abordagem, em
termos de eficiência e eficácia, foi implementado um protótipo e conduzido um estudo
comparativo, envolvendo outros algoritmos de agrupamento (dentre os quais três são de
clustering ensembles e dois são multiobjetivo), sobre 10 diferentes bases de dados. Os
experimentos demonstram que, em geral, a ideia de se ter uma hierarquia de fusores
aliada à correta seleção das partições pode proporcionar ganhos significativos em
termos de eficácia e robustez.
Palavras-chave: Agrupamento de Dados. Clustering Ensembles. Fusão Hierárquica de
Partições. Algoritmos Evolutivos Multiobjetivos. Programação Genética.
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Maribondo, Iluska Ferreira. "Otimização multiobjetivo aplicada ao projeto conceitual de uma aeronave executiva, utilizando programação seqüencial quadrática." Instituto Tecnológico de Aeronáutica, 2005. http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=692.
Full textAbstract:
O projeto aeronáutico é um pouco complexo e integrado que exige, desde suas faces iniciais, dados de entrada e diretrizes de diversas disciplinas. Este cenário exige sistemas capazes de acompanhar a complexidade dos projetos por meio da integração de todas as ferramentas especializadas, reduzindo o tempo consumido pelo trabalho repetitivo, o que permite aos engenheiros se empenharem mais em criatividade. A otimização de projetos multidisciplinares, que consiste na busca pela melhor solução de compromisso em projetos que envolvem diversas disciplinas de interesses conflitantes, se mostra uma abordagem adequada para tratar do projeto aeronáutico. O presente trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de uma ferramenta computacional eficiente que aprimore o projeto de aeronaves em suas fases iniciais, integrando em um ambiente de projeto multidisciplinar ferramentas e processos necessários à tarefa da otimização. A ferramenta computacional gerada tange disciplinas de aerodinâmica, peso e CG, análise de qualidade de vôo e desempenho, e o método de otimização multidisciplinar utilizado é a programação seqüencial quadrática. Quanto à aplicação desta ferramenta, o estudo é focado no projeto conceitual de uma aeronave executiva, considerando o uso de sistemas de aumento de estabilidade longitudinal e látero-direcional. Os resultados obtidos demonstraram que o projeto conceitual de aeronaves pode ser aperfeiçoado através do emprego adequado de métodos de otimização multidisciplinar.
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Silva, Ricardo Coelho. "Programação multi-objetivo fuzzy." [s.n.], 2009. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/260594.
Full textAbstract:
Orientadores: Akebo Yamakami, Jose Luis Verdegay Galdeano<br>Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação<br>Made available in DSpace on 2018-08-14T06:44:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2009<br>Resumo: O objetivo deste trabalho é buscar, estudar e estabelecer as condições de otimali-dade para resolver problemas de programação multi-objetivo irrestritos e restritos em um ambiente impreciso. Essas imprecisões estão presentes nos problemas da vida real e existem muitas formas de tratá-las, mas nesse trabalho será usado a teoria de conjuntos nebulosos. Utilizando como base a otimização nebulosa, foram desenvolvidas duas abordagens para resolver problemas multi-objetivo nebulosos. A primeira abordagem transforma um problema nebuloso em um problema clássico paramétrico com um número maior de funções objetivo, a qual é chamada de paramétrica. A segunda abordagem, chamada de possibilística, usa a teoria de possibilidade como um índice de comparação entre números nebulosos com a finalidade de garantir condições de otimalidade em um ambiente nebuloso. Alguns exemplos numéricos são resolvidos usando um algoritmo genético chamado NSGA-II elitista, com algumas modificações para a comparação de números nebulosos, e depois feita uma análise dos resultados encontrados por ambos os enfoques.<br>Abstract: The main goal of this work is to search, study and present the optimality conditions to solve the unconstraint and constraint multiobjetive programming problems in imprecise environment. These imprécisions can be found in the real-world optimization problems and there are utmost ways for dealing with them, but in this work will be used the theory of fuzzy sets. Using as a basis the fuzzy optimization, two approaches were developed to solve fuzzy multiobjective problems. The first approach transforms a fuzzy problem into a parametric classic multiobjective programming problem with many more objective functions, which is called parametric approach. The second one, called possibilistic, uses the possibility theory as a comparison index between two fuzzy numbers in order to ensure optimality conditions in a fuzzy environment. Some numerical examples are solved by using a genetic algorithm called elitist NSGA-II with some modifications to compare fuzzy numbers, and then the results obtained with both approaches are analysed.<br>Doutorado<br>Automação<br>Doutor em Engenharia Elétrica
Book chapters on the topic "Programação multiobjetivo"
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Ramos, Manoel João, Rui Manuel de Sousa Fragoso, and Aldi Feiden. "MODELAGEM E DESIGN DA CADEIA PRODUTIVA DA PISCICULTURA DE TILÁPIA: UMA ABORDAGEM DE PROGRAMAÇÃO MULTIOBJETIVOS." In Engenharia de Produção: Tecnologia e Inovação no Setor Produtivo. Editora Científica Digital, 2020. http://dx.doi.org/10.37885/200700684.
Full textConference papers on the topic "Programação multiobjetivo"
1
Rocha, Rogério Azevedo, and Ronaldo Malheiros Gregório. "Um Algoritmo de Ponto Proximal Inexato para Programação Multiobjetivo." In CNMAC 2017 - XXXVII Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional. SBMAC, 2018. http://dx.doi.org/10.5540/03.2018.006.01.0446.
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2
de Freitas, João Marcos, Heder Soares Bernardino, João Nisan Correia Guerreiro, and Helio José Corrêa Barbosa. "Aplicação de uma Programação Genética Gramatical Multiobjetivo na Inferência da Máxima Deformação Longitudinal de Dutos com Amassamento." In XXXVI Iberian Latin American Congress on Computational Methods in Engineering. ABMEC Brazilian Association of Computational Methods in Engineering, 2015. http://dx.doi.org/10.20906/cps/cilamce2015-0486.
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3
KAMIMURA, CAMILLE AYUME DE MELO, and ELI ANGELA VITOR TOSO. "Um Modelo de Programação Matemática Multiobjetivo para o Planejamento de Redes de Fornecimento de Tecnologias de Informação e Comunicação." In ENEGEP 2017 - Encontro Nacional de Engenharia de Produção. ENEGEP 2017 - Encontro Nacional de Engenharia de Produção, 2017. http://dx.doi.org/10.14488/enegep2017_tn_wic_243_407_34236.
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4
Marques, Thiago S., Elizabeth F. G. Goldbarg, and Sílvia M. D. M. Maia. "Otimização Multicritério dos Problemas de Ângulos de Feixe e Mapa de Fluência para Tratamentos Radioterápicos IMRT." In Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde. Sociedade Brasileira de Computação (SBC), 2020. http://dx.doi.org/10.5753/sbcas.2020.11561.
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O câncer é uma doença que acomete milhares de pessoas no mundo inteiro, e a cada ano o número de pessoas diagnosticadas com algum tipo de câncer cresce. O tratamento de câncer baseado em radioterapia é o objeto de estudo deste trabalho. Este trabalho aborda dois problemas computacionais envolvidos na etapa de planejamento dos tratamentos radioterápicos: a seleção dos ângulos dos feixes de radiação e a determinação da quantidade de radiação que cada feixe deverá emitir, também conhecidos como Otimização do Ângulo de Feixe e Otimização do Mapa de Fluências. Algoritmos mono-objetivo e multiobjetivo com modelos de programação matemática foram desenvolvidos para resolução dos problemas. Os algoritmos implementados foram testados em um conjunto de casos reais de câncer de fígado e próstata e seus desempenhos são reportados no que diz respeito ao tempo computacional dispendido e qualidade das soluções encontradas.