Navegando por Assunto "Algoritmos genéticos"

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Uma abordagem ao problema de sequenciamento em uma máquina com penalidades por antecipação e atraso da produção por meio de algoritmos evolutivos.
(2011) Ramos, Renato da Silva; Oliveira, Fernando Bernardes de
O problema de sequenciamento em uma máquina com penalidades por antecipação e atraso da produção (PSUMAA), objeto de estudo deste artigo, baseado em um trabalho monográfico, faz parte dos problemas de programação da produção. Esse tipo de problema é amplamente aplicável em empresas que trabalham com produção sob encomenda e que sempre necessitam se adaptar às atividades executadas durante o processo produtivo das necessidades dos clientes. Para o problema abordado, considerou-se como restrição as datas para entrega da produção e tempo de preparação da máquina dependente da sequência. É proposto o desenvolvimento de um algoritmo evolutivo com características híbridas para solucionar este problema. Os resultados obtidos pelo algoritmo proposto são comparados com o que foi atingido pelo algoritmo genético clássico, bem como com a literatura. Para o algoritmo evolutivo híbrido, foram implementados três operadores de cruzamento (LOX, OX de 1 ponto e OX de 2 pontos), sendo que o operador OX de 2 pontos apresentou melhor desempenho em relação aos demais. Em comparação ao algoritmo genético clássico, houve considerável melhora nos resultados encontrados pelo algoritmo evolutivo híbrido desenvolvido, atingindo melhora superior a 74% para alguns casos de teste. Em relação à literatura, os resultados obtidos apresentaram melhora superior a 25% para os casos de teste com 20 e 25 tarefas, considerando 10.000 gerações para o algoritmo evolutivo.
Uma abordagem evolucionária para o problema escalonamento de tarefas em máquinas idênticas paralelas com limitações de ferramentas.
(2018) Soares, Leonardo Cabral da Rocha; Carvalho, Marco Antonio Moreira de; Carvalho, Marco Antonio Moreira de; Toffolo, Túlio Ângelo Machado; Arroyo, José Elias Claudio
O Problema de Escalonamento de Tarefas em Máquinas Flexíveis Paralelas Idênticas com Restrições de Ferramentas, consiste em alocar tarefas a um conjunto de máquinas flexíveis paralelas, com o objetivo de minimizar o tempo máximo de processamento das tarefas pelas máquinas. Especificamente, as tarefas possuem tempo de processamento igual em qualquer máquina, porém, possuem tempo de preparo prévio que depende de todas as tarefas anteriores sequenciadas na mesma máquina, devido a configurações de ferramentas nas máquinas flexíveis. Neste trabalho, este problema NP-Difícil é abordado utilizando-se a metaheurística paralela Algoritmo Genético de Chaves Aleatórias Viciadas hibridizada com procedimentos de busca local organizados em uma Descida em Vizinhança Variável. São apresentados resultados inéditos para um conjunto de 2880 instâncias da literatura, incluindo resultados ótimos para 12,31% entre as menores instâncias. O método proposto é comparado ao atual estado da arte e obtém 91,81% das melhores soluções. Novas melhores soluções são apresentadas para 52,75% do total de instâncias. Adicionalmente, o método proposto apresenta tempo de execução 92,69% menor, dominando assim o atual estado da arte.
Abordagem multiobjetivo para otimização de redes de filas finitas.
(2012) Cruz, Frederico Rodrigues Borges da; Oliveira, Fernando Luiz Pereira de; Ferreira, José Hissa; Magela Neto, Oriane
Este artigo apresenta uma discussão sobre os resultados obtidos por meio de um algoritmo multiobjetivo recentemente desenvolvido para otimizar, simultaneamente, o tamanho total das áreas de espera, a taxa total de serviço e a taxa de saída de uma rede de filas finitas com serviço geral. Como tais objetivos eram conflitantes, utilizou-se uma versão de um algoritmo genético projetado para encontrar soluções ótimas a mais de um deles. Foram obtidas algumas propriedades que podem auxiliar na análise e no projeto de tais importantes sistemas estocásticos.
Aplicação de um algoritmo genético ao problema de rodízio de tripulações do sistema de transporte público urbano.
(2017) Martins, Leandro do Carmo; Silva, Gustavo Peixoto
Este trabalho aborda a resolução do Problema de Rodízio de Tripulações (PRT) de empresas do sistema de trans-porte público. O PRT consiste em atribuir uma sequência de jornadas de trabalho aos tripulantes de uma empresa para um dado horizonte de planejamento, com o intuito de minimizar seus custos totais. O custo fixo é dado pelo número de tripulações necessárias para realizar todas as jornadas e os custos variáveis correspondem ao total de horas extras ou ociosas, acumuladas por cada tripulação no período. Na resolução deste problema, são consideradas tanto as restrições operacionais quanto as restrições trabalhistas de uma dada empresa. Neste trabalho, o PRT foi resolvido em duas etapas: a primeira consiste em atribuir os dias de folga, minimizando o número de tripulações. A segunda etapa consiste em alocar as jornadas a serem realizadas, minimizando as horas extras e ociosas no período. As duas etapas foram resolvidas utilizando um Algoritmo Genético ainda não aplicado em casos brasileiros. O algoritmo foi desenvolvido para resolver um caso real e seus resultados foram comparados com a solução exata de um modelo de Programação Linear Inteira, mostrando ser competitivo.
ChurNAS : uma busca de arquitetura neural para previsão de desligamento de clientes.
(2023) Almeida, Marcus Daniel de; Moreira, Gladston Juliano Prates; Luz, Eduardo José da Silva; Moreira, Gladston Juliano Prates; Luz, Eduardo José da Silva; Silva, Ivair Ramos; Meneghini, Ivan Reinaldo
A Predição de desligamento de clientes PDC (do inglês Customer Churn Pre- diction) é fundamental para a gestão eficiente de clientes, uma vez que permite a otimização da lucratividade por meio de estratégias de marketing informadas e cam- panhas de retenção. Nesse contexto, o presente estudo propõe uma nova abordagem, chamada ChurNAS, baseada em algoritmo genético para a busca de arquiteturas neurais (Neural Architecture Search - NAS) em problemas de PDC na indústria de serviços financeiros. Ao contrário dos modelos tradicionais, como regressão logística e árvore de decisão, as redes neurais profundas apresentam maior versatilidade para modelagem de dados complexos. No entanto, a busca pela arquitetura ideal em redes neurais profundas ́e um desafio devido `a sua alta complexidade. Os resultados demonstram que a abordagem ChurNAS encontrou modelos com desempenho supe- rior aos classificadores tradicionais ajustados por otimiza ̧c ̃ao de hiperparâmetros. A abordagem proposta obteve uma acurácia de 88,6%, em comparação com 82,54% do XG-Boost e 82,49% do Floresta Aleatória. Al ́em disso, alcançou uma sensibilidade de 58,89%, enquanto o XG-Boost e o Floresta Aleatória apresentaram 57,1% e 57,81%, respectivamente. Quanto `a precisão, a abordagem ChurNAS obteve 39,41%, superando o XG-Boost (26,96%) e o Floresta Aleatória (26,17%). Adicionalmente, o estudo examinou o impacto da quantidade de dados e da capacidade do modelo, enfatizando a importância de considerar a natureza temporal das transações financei- ras ao utilizar redes neurais para PDC. Em suma, este trabalho destaca o potencial da abordagem ChurNAS para solucionar problemas de PDC no setor de servi ̧cos financeiros e melhorar a eficiência do gerenciamento de clientes.
Controle passivo da resposta dinâmica estrutural via análise numérica e otimização.
(2017) Pena, Tales Vieira; Neves, Francisco de Assis das; Cury, Alexandre Abrahão; Guimarães, Gustavo Paulinelli; Magluta, Carlos; Neves, Francisco de Assis das
Efeitos de vibrações em estruturas, ocasionados por uma excitação externa cuja frequência está bem próxima de umas das frequências naturais do sistema, começaram a ser um problema bastante comum atualmente. Isto ocorre pelo fato de as novas estruturas necessitarem de menos matéria-prima para serem erguidas, devido aos diversos avanços tecnológicos nas áreas de engenharia, computação e ciência dos materiais, o que proporciona um formato mais esbelto do que as de antigamente. Assim, para contornar este problema, diversos aparatos foram estudados e desenvolvidos com o objetivo de se isolar a estrutura dessas excitações ou minimizar os seus efeitos. Um desses mecanismos é o absorsor de massa sintonizado, AMS, que devido a sua simplicidade e baixo custo de manutenção, tornou-se bastante utilizado. Neste trabalho, foi estudada a aplicação de múltiplos AMS, ou MAMS, no controle de vibração em estruturas com diversos graus de liberdade sujeita a excitações externa. Inicialmente, foi realizado um estudo teórico para desenvolver uma rotina numérica que permitisse a analise dinâmica do sistema composto pela estrutura e os MAMS. Depois disto, foi investigado o comportamento desse sistema mediante a utilização de 1 AMS e de 3 AMS, arranjados na sua forma interligada, MAMS I, e não interligada; MAMS NI; em duas estruturas distintas: uma viga bi apoiada e um shear building de 20 andares. Para isso, os melhores parâmetros para cada configuração dos AMS foram obtidos através do método de otimização por algoritmo genético, onde foi considerado como objetivo minimizar o máximo valor modular da função resposta em frequência, FRF, e através da otimização multiobjetivo, que, além do objetivo anterior, também foi considerado como objetivo a uniformização da FRF. De modo geral, os resultados obtidos foram satisfatórios e mostraram que dentro da faixa investigada e dos objetivos investigados, a configuração o MAMS I foi mais eficiente no controle de vibrações quando comparados às outras configurações.
Design generativo como ferramenta e metodologia projetual na construção metálica.
(2018) Cruz, Renato Godoi da; Arcipreste, Cláudia Maria; Ribas, Rovadávia Aline de Jesus; Pinheiro, Rafael Lemieszek; Arcipreste, Cláudia Maria; Ribas, Rovadávia Aline de Jesus; Pinheiro, Rafael Lemieszek; Souza, Flávio Teixeira de; Santos, Roberto Eustáquio dos
O projeto arquitetônico é composto por inúmeras variáveis, algumas delas contraditórias, que precisam ser negociadas constantemente. Os algoritmos genéticos representam uma técnica que contribuem para a solução desse tipo de problema, potencializando a busca de melhores resultados. Para isso, basta que estes sejam incorporados ao sistema generativo de projeto. O presente trabalho descreve a construção de um sistema que combina estratégias de modelagem paramétrica e algoritmos genéticos para otimização do peso total de uma cobertura em estrutura metálica e de sua superfície como potencial área de geração de energia fotovoltaica. Por meio de reformulação do processo evolutivo darwiniano, procurou-se sistematizar um processo de projeto que permitisse ao arquiteto atuar na parametrização dos problemas, indo além da mera proposição formal de soluções, em favor da exploração de maior variedade de possibilidades projetivas do que seria possível usando métodos tradicionais de projeto. Assim, os objetivos desta pesquisa são avaliar o potencial da utilização dos algoritmos genéticos como ferramenta auxiliar integrada ao design generativo como um método de projeto. A revisão do conteúdo teórico e prático da arquitetura abordou a prática projetual em que o arquiteto abre mão do controle de definição especifica da solução para alcançar esta variedade maior de projetos. Como objeto de estudo, buscou-se aplicar o processo estudado em um projeto arquitetônico de construção metálica e de seu potencial energético. Como resultado destaca-se o projeto como uma prática em que arquiteto e projeto dialogam em um fluxo de informações que precedem o projeto em si, orientado por objetivos comuns. Os experimentos realizados mostram que a perda de controle na formulação final de uma solução se deu pela modelagem matemática do problema e na busca automática de respostas por meio de heurísticas. Destaca-se também uma abordagem transdisciplinar que articula teoria e prática dentro de um pensamento capaz de entrelaçar especialidades e superar fronteiras na produção do conhecimento.
Uma nova formulação para otimização multi-objetivo em redes de filas finitas gerais e com único servidor.
(2020) Souza, Gabriel Lima de; Moreira, Gladston Juliano Prates; Duarte, Anderson Ribeiro; Moreira, Gladston Juliano Prates; Duarte, Anderson Ribeiro; Cruz, Frederico Rodrigues Borges da; Silva, Ivair Ramos
Uma nova formulação de programação matemática é proposta para um problema de otimização em redes de filas. A soma das probabilidades de bloqueio de uma rede de filas acíclicas finitas de servidor único e tempo de serviço geral é minimizada juntamente com o tamanho total da área de espera e as taxas gerais de serviço. Um algoritmo genético multiobjetivo (MOGA) e um algoritmo multiobjetivo de otimização por enxame de partículas (MOPSO) é adaptado para resolver esse difícil problema estocástico. O algoritmo resultante produz um conjunto de soluções eficientes para mais de um objetivo. A implementação dos algoritmos de otimização depende do método de expansão generalizado (GEM), uma ferramenta clássica usada para avaliar o desempenho de redes de filas finitas. Um conjunto de experimentos computacionais é apresentado para evidenciar a eficácia e eficiência da abordagem proposta. As informações obtidas a partir da análise de uma rede complexa podem ajudar no planejamento desses tipos de redes de filas.
Otimização de colunas em perfis formados a frio de seção transversal tipo rack.
(2021) Coimbra, Keitiane Fátima; Alves, Vinicius Nicchio; Sarmanho, Arlene Maria Cunha; Alves, Vinicius Nicchio; Sarmanho, Arlene Maria Cunha; Ribeiro, Diogo Rodrigo Ferreira; Souza, Flávio Teixeira de
Os perfis formados a frio têm como uma das suas principais vantagens a facilidade de fabricação e a grande flexibilidade quanto as formas geométricas que podem assumir. Essas características motivam que até mesmo as formas geométricas convencionais sejam estudadas com a finalidade de que tenham seu desempenho melhorado e sejam obtidas seções transversais com maiores relações resistência/peso e, consequentemente, mais eficientes e econômicas. Neste contexto, as técnicas de otimização vêm como uma importante ferramenta auxiliar de busca e, portanto, será utilizada nesta pesquisa com o intuito de se obter seções transversais do tipo rack com melhor desempenho quando submetidas à compressão centrada, já que esta tipologia de seção é usualmente utilizada em colunas de sistemas de armazenagem industrial, além de existirem poucos estudos com foco nesse objetivo. Como técnica de otimização, adotou-se o Algoritmo Genético, responsável por indicar a seção mais eficiente em função da avaliação da sua capacidade resistente, quantificada pelo Método da Resistência Direta (MRD). Este, por sua vez, necessita de uma análise de estabilidade prévia, que foi realizada por meio do Método das Faixas Finitas (MFF) em conjunto com o Método das Faixas Finitas Restringidas (MFFr), sendo utilizados para a obtenção das cargas críticas de flambagem. Realizou-se 126 análises, considerando-se seções com e sem enrijecedores, três funções objetivo, elemento de coluna com contenção lateral contínua e comprimento destravado de 1500 mm e, também, sob diferentes condições de restrições voltadas ao uso e quantidade de material. De maneira geral, os resultados demonstraram que por meio do processo de otimização é possível encontrar seções rack ótimas com maior tensão resistente característica se comparada a seção utilizada como referência. Para o elemento de coluna com contenção contínua, foi possível encontrar seções com aumento da tensão resistente característica de cerca de 38 a 40%. Além disso, a eficiência do processo de otimização mostrou-se dependente do comprimento do elemento de coluna e, principalmente no comprimento destravado de 1500mm, das restrições impostas ao problema.
Otimização de estruturas treliçadas planas e espaciais sob carregamentos estáticos e dinâmicos, usando algoritmos genéticos e redes neurais.
(Programa de Pós Graduação em Engenharia Civil. Departamento de Engenharia Civil, Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto., 2007) Fonseca, Marcelo da; Neves, Francisco de Assis das
O processo de elaboração de um projeto estrutural envolve a realização de um ciclo de tarefas que são repetidas por meio da técnica de espiral de projeto. O número de vezes em que este ciclo é repetido, na maioria das vezes, depende da experiência do engenheiro projetista ou da inovação presente no projeto. Recentemente, têm surgido, na engenharia, várias técnicas modernas que tentam minimizar essa dependência. Essa nova área do conhecimento dentro da engenharia é referida como Engenharia da Informação e incorpora conhecimentos de vários campos, tais como, sistemas especialistas, heurísticas, inteligência artificial etc. Neste trabalho, desenvolveu-se um procedimento computacional para a otimização de estruturas treliçadas planas e espaciais submetidas a carregamentos estáticos e dinâmicos, em que são aplicadas as técnicas dos algoritmos genéticos e das redes neurais artificiais, juntamente com o método dos elementos finitos. Além do problema de otimização dimensional, considerou-se, também, a otimização topológica e de forma e outra abordagem, simultânea, em que se combinou a otimização dimensional e de forma. O problema da otimização incorporou às suas restrições tradicionais, as restrições normativas. Essa inclusão propiciou que as respostas do problema estivessem mais próximas à realidade do projeto, pois as restrições normativas são justamente os critérios prescritos nas normas de dimensionamento. Como ferramenta de aceleração da convergência dos algoritmos genéticos, adotaram-se os parâmetros genéticos adaptativos e técnicas alternativas para a avaliação da função aptidão. As técnicas de aceleração, as redes neurais como simuladores da função aptidão e o método da aptidão baseada em similaridade da função aptidão permitiram que grandes estruturas fossem otimizadas, garantindo a aplicabilidade desse procedimento em projetos reais.
Técnicas de anormalidade aplicadas à detecção de danos estruturais.
(2016) Alves, Vinicius Nicchio; Cury, Alexandre Abrahão; Ribeiro, Diogo Rodrigo Ferreira; Cury, Alexandre Abrahão; Ribeiro, Diogo Rodrigo Ferreira; Borges, Carlos Cristiano Hasenclever; Landres Júnior, Jánes
A identificação de danos em estruturas de Engenharia Civil é de fundamental importância para evitar ocorrências de graves consequências sociais, ambientais e econômicas. Assim, é de crescente interesse o desenvolvimento de metodologias que possibilitem detectar, quantificar, localizar e se possível, prever a ocorrência de danos. Nesse contexto, o presente trabalho tem por objetivo avaliar um conjunto de indicadores, obtidos a partir das respostas dinâmicas e dos parâmetros modais da estrutura, visando trazer novas abordagens para avaliação de danos estruturais. Devido a algumas dificuldades inerentes à utilização direta das respostas dinâmicas, tais como a sua extensão e a presença de ruídos, ferramentas são propostas como alternativas para contornar esses inconvenientes. Dentre elas, destaca-se: a Análise de Dados Simbólicos, a Análise das Componentes Principais, as transformadas de Fourier, as wavelets e a utilização de parâmetros estatísticos de ordem superior. Em um segundo momento, os parâmetros modais estruturais – frequências naturais, modos próprios e suas derivadas – também serão utilizados como elementos básicos para localização e quantificação de danos. Assim, pode-se definir que duas estratégias para identificação de dano são utilizadas no âmbito desta tese: aquelas baseadas exclusivamente em dados, que utilizam os métodos de classificação não supervisionados (aglomerações hierárquicas, k-means, c-means), e os métodos de classificação supervisionados (redes neurais e máquinas de vetores suporte) para detectar alterações estruturais; e aquelas baseadas em modelos, que utilizam métodos de otimização (algoritmos genéticos) para atualização dos modelos a partir dos parâmetros modais identificados. As metodologias propostas são aplicadas a diversos estudos de caso, tanto numéricos quanto experimentais, a fim de se avaliar a eficiência das técnicas propostas para detectar, localizar e quantificar danos. No geral, percebe-se que o conjunto de abordagens proposto é capaz de inferir, com certo grau de confiança, acerca do estado de danos das estruturas analisadas.