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Metodologia para a monitoração eficiente de variações de tensão de curta duração em sistemas elétricos de potência.; Methodology for monitoring voltage SAGs and SWELLs in power systems.

Almeida, Carlos Frederico Meschini
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 14/02/2007 Português
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Esta dissertação apresenta uma metodologia baseada em Algoritmos Genéticos e Teoria dos Conjuntos Fuzzy que determina o número ótimo de medidores de Qualidade de Energia, bem como os pontos onde os mesmos devem ser instalados para monitorar Afundamentos e Elevações de Tensão em redes de transmissão de energia elétrica. A metodologia desenvolvida representa uma ferramenta para diversas áreas de uma empresa de energia elétrica, porque ela indica a melhor maneira para se alocar medidores de Qualidade de Energia, considerando as restrições econômicas a que as empresas estão sujeitas. Além disto, a metodologia também determina a melhor configuração para um sistema de medição para um sistema de potência, quando há barras que devem ser monitoradas e/ou o número de medidores disponíveis é menor que o mínimo necessário para atingir a completa Observabilidade. O trabalho desenvolvido também representa uma importante aplicação dos Algoritmos Genéticos em conjunto com a Teoria dos Conjuntos Fuzzy. Ele define aspectos a serem considerados no problema de monitoração de Qualidade de Energia Elétrica e sugere rapidamente a melhor forma de atender diferentes objetivos e restrições operacionais. A fim de validar o modelo proposto...

Aplicação de algoritmos bio-inspirados ao problema de geração automática de grades horárias; Bio-inspired algorithms's application to the timetabling problem

Francisco, Daniela Oliveira
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 25/06/2013 Português
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A geração de grades horárias de qualidade é um fator crítico em qualquer instituição de ensino, tanto em escolas de ensino fundamental/médio como em universidades. Este problema é considerado complexo, pois devem ser relacionados e otimizados diversos recursos, tais como horários, disciplinas, professores e alunos. Em grande parte das instituições de ensino, a geração de grades horárias é realizada manualmente, o que vem a tornar este processo custoso e sujeito a falhas. Diversas abordagens são também encontradas na literatura para resolução deste problema, nas quais foram aplicados métodos de busca estocástica, devido à sua inerente complexidade. As estratégias de busca formuladas e comparadas no presente trabalho foram baseadas no uso de algoritmos genéticos e de sistemas imunológicos artificiais. Tais técnicas foram capazes de fornecer soluções de qualidade para o problema de geração automática de grades horárias. Neste trabalho foram desenvolvidos dois sistemas de apoio à decisão, nos quais foram combinadas técnicas heurísticas aos algoritmos genéticos e ao algoritmo de seleção clonal. O propósito desta investigação é realizar uma análise comparativa entre as duas técnicas a fim de verificar qual delas apresenta resultados mais promissores para a resolução do problema de geração automática de grades horárias.; The generation of timetables with good quality is a critical factor in any educational institution. This is considered a complex problem because it involves several types of information...

Predição de séries temporais utilizando algoritmos genéticos

Marques, Ivonei da Silva
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Sul Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Sul
Tipo: Dissertação Formato: application/pdf
Português
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Este trabalho apresenta um estudo sobre o paradigma de Algoritmos Genéticos aplicados a área de Predições de Séries Temporais. O resultado deste trabalho é apresentado na forma de comparação dos resultados obtidos entre o Modelo Clássico de Predição (UCM), Redes Neurais Artificiais (RNAs) e o modelo de Algoritmos Genéticos desenvolvido neste trabalho. Este estudo foi realizado trabalhando-se basicamente com o Índice Mensal de Produção Industrial do Estado do Rio Grande do Sul fornecido pelo IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística). Os resultados obtidos mostram que os Algoritmos Genéticos podem atingir níveis satisfatórios de precisão em relação aos valores preditos quando comparados com os valores reais. A validação é feita com predições de um passo à frente e de sete passos à frente. Estas predições são em relação aos sete meses iniciais do ano de 1993.; This work presents a study of Genetic Algorithms paradigm applied to Forecasting Time Series. The results are compared with the obtained with the Classic Model of Prediction (UCM), Artificial Neural Networks (RNAs). This study was accomplished using with the Monthly Index of Industrial Production of the State of Rio Grande do Sul, supplied by the IBGE(Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística). The results show that the Genetic Algorithms can accomplish a satisfactory precision when compared with the real values. The validation is made with predictions...

Meta-heuristic approaches for a soft drink industry problem

Toledo, Claudio Fabiano Motta; De Jesus Filho, José Eurípedes Ferreira; França, Paulo Morelato
Fonte: Universidade Estadual Paulista Publicador: Universidade Estadual Paulista
Tipo: Conferência ou Objeto de Conferência Formato: 1384-1391
Português
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The present paper evaluates meta-heuristic approaches to solve a soft drink industry problem. This problem is motivated by a real situation found in soft drink companies, where the lot sizing and scheduling of raw materials in tanks and products in lines must be simultaneously determined. Tabu search, threshold accepting and genetic algorithms are used as procedures to solve the problem at hand. The methods are evaluated with a set of instance already available for this problem. This paper also proposes a new set of complex instances. The computational results comparing these approaches are reported. © 2008 IEEE.

Algoritmos geneticos para minimização de makespan em um flowshop flexivel

Luis Henrique Sacchi
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 12/09/1997 Português
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Este trabalho aborda o problema de programação de tarefas no ambiente de produção ftow Shop flexível,também conhecido comoftow shop com máquinas paralelas. Algoritmos genéticos são utilizados para minimizar o tempo de processamento de todas as tarefas, isto é, o makespan. Implementações clássicas, baseadas em conhecimento e híbridas são apresentadas. Os algoritmos genéticos são comparados com as principais heurísticas da literatura e com um limitante inferior. Estratégias de busca local também são analisadas; This work addresses the scheduling of jobs in a flexible flow shop or flow shop with parallel machines. The problem of minimizing the makespan is tackled by genetic algorithms. Classical, knowledge based and hybrid implementations are presented. The genetic algorithms are compared with the main heuristics from the literature and also with a lower bound. Local search strategies are also analysed

Using multi-objective evolutionary algorithms for optimization of the cooling system in polymer injection moulding

Fernandes, Célio; Pontes, A. J.; Viana, J. C.; Gaspar-Cunha, A.
Fonte: Carl Hanser Verlag Publicador: Carl Hanser Verlag
Tipo: Artigo de Revista Científica
Publicado em //2012 Português
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The cooling process in polymer injection moulding is of great importance as it has a direct impact on both productivity and product quality. In this paper a Multi-objective Optimization Genetic Algorithm, denoted as Reduced Pareto Set Genetic Algorithm with Elitism (RPSGAe), was applied to optimize both the position and the layout of the cooling channels in the injection moulding process. The optimization model proposed in this paper is an integration of genetic algorithms and Computer-Aided Engineering, CAE, technology applied to polymer process simulations. The main goal is to implement an automatic optimization scheme capable of defining the best position and layout of the cooling channels and/or setting the processing conditions of injection mouldings. In this work the methodology is applied to a L-shape moulding with the aim of minimizing the part warpage quantified by two different conflicting measures. The results produced have physical meaning and correspond to a successful process optimization.

A hybrid genetic-linear algorithm for 2D inversion of sets of vertical electrical sounding

Ferreira,Niraldo R.; Porsani,Milton José; Oliveira,Saulo Pomponet de
Fonte: Sociedade Brasileira de Geofísica Publicador: Sociedade Brasileira de Geofísica
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/12/2003 Português
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The inversion of vertical electrical sounding (VES) is normally performed considering a stratified medium formed by homogeneous, isotropic and horizontal layers. The simplicity of this geophysical model makes the inversion simple and computationally fast, and together with the main characteristics of the electroresistivity method, it was greatly responsible to make VES one of the most popular geophysical method for groundwater exploration and engineering geophysics. However, even in a sedimentary basin where the geology is more conform, the assumption of horizontal and homogeneous layers is not necessarily valid, limiting the reliability of the inversion results. In this paper we present a fast and robust 2D resistivity modeling and inversion algorithm for the interpretation of sets of VES. We consider three inversion algorithms: the Gauss-Newton method of linearized inversion (LI), the genetic algorithm (GA), and a hybrid approach (GA-LI) that uses LI to improve the best model at the end of each step of the GA. The medium parametrization consists of the partition of the domain into fixed homogeneous rectangular blocks such that their resistivities are the only free parameters. The apparent resistivity is evaluated by an iterative scheme that is derived from a finite-difference discretization of the potential differential equation. We enhance the convergence rate of the scheme by adopting an incomplete Cholesky preconditioner. Numerical results using synthetic and real 2D apparent resistivity data formed by sets of VES for the Schlumberger configuration illustrate the performance of the hybrid GA-LI algorithm. The VES field data were acquired near Conceição do Coité...

Naturally selecting solutions: The use of genetic algorithms in bioinformatics

Manning, Timmy; Sleator, Roy D; Walsh, Paul
Fonte: Landes Bioscience Publicador: Landes Bioscience
Tipo: Artigo de Revista Científica
Português
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For decades, computer scientists have looked to nature for biologically inspired solutions to computational problems; ranging from robotic control to scheduling optimization. Paradoxically, as we move deeper into the post-genomics era, the reverse is occurring, as biologists and bioinformaticians look to computational techniques, to solve a variety of biological problems. One of the most common biologically inspired techniques are genetic algorithms (GAs), which take the Darwinian concept of natural selection as the driving force behind systems for solving real world problems, including those in the bioinformatics domain. Herein, we provide an overview of genetic algorithms and survey some of the most recent applications of this approach to bioinformatics based problems.

Partial AUC maximization for essential gene prediction using genetic algorithms

Hwang, Kyu-Baek; Ha, Beom-Yong; Ju, Sanghun; Kim, Sangsoo
Fonte: Korean Society for Biochemistry and Molecular Biology Publicador: Korean Society for Biochemistry and Molecular Biology
Tipo: Artigo de Revista Científica
Publicado em /01/2013 Português
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Identifying genes indispensable for an organism‘s life and their characteristics is one of the central questions in current biological research, and hence it would be helpful to develop computational approaches towards the prediction of essential genes. The performance of a predictor is usually measured by the area under the receiver operating characteristic curve (AUC). We propose a novel method by implementing genetic algorithms to maximize the partial AUC that is restricted to a specific interval of lower false positive rate (FPR), the region relevant to follow-up experimental validation. Our predictor uses various features based on sequence information, proteinprotein interaction network topology, and gene expression profiles. A feature selection wrapper was developed to alleviate the over-fitting problem and to weigh each feature’s relevance to prediction. We evaluated our method using the proteome of budding yeast. Our implementation of genetic algorithms maximizing the partial AUC below 0.05 or 0.10 of FPR outperformed other popular classification methods. [BMB Reports 2013; 46(1): 41-46]

Fusion of Visible and Thermal Descriptors Using Genetic Algorithms for Face Recognition Systems

Hermosilla, Gabriel; Gallardo, Francisco; Farias, Gonzalo; San Martin, Cesar
Fonte: MDPI Publicador: MDPI
Tipo: Artigo de Revista Científica
Publicado em 23/07/2015 Português
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The aim of this article is to present a new face recognition system based on the fusion of visible and thermal features obtained from the most current local matching descriptors by maximizing face recognition rates through the use of genetic algorithms. The article considers a comparison of the performance of the proposed fusion methodology against five current face recognition methods and classic fusion techniques used commonly in the literature. These were selected by considering their performance in face recognition. The five local matching methods and the proposed fusion methodology are evaluated using the standard visible/thermal database, the Equinox database, along with a new database, the PUCV-VTF, designed for visible-thermal studies in face recognition and described for the first time in this work. The latter is created considering visible and thermal image sensors with different real-world conditions, such as variations in illumination, facial expression, pose, occlusion, etc. The main conclusions of this article are that two variants of the proposed fusion methodology surpass current face recognition methods and the classic fusion techniques reported in the literature, attaining recognition rates of over 97% and 99% for the Equinox and PUCV-VTF databases...

Algoritmos genéricos para otimização de uma arquitetura de controle inteligente híerárquico

Fonseca, Carlos André Guerra
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica; Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica; Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações
Tipo: Dissertação Formato: application/pdf
Português
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A hierarchical fuzzy control scheme is applied to improve vibration suppression by using an electro-mechanical system based on the lever principle. The hierarchical intelligent controller consists of a hierarchical fuzzy supervisor, one fuzzy controller and one robust controller. The supervisor combines controllers output signal to generate the control signal that will be applied on the plant. The objective is to improve the performance of the electromechanical system, considering that the supervisor could take advantage of the different techniques based controllers. The robust controller design is based on a linear mathematical model. Genetic algorithms are used on the fuzzy controller and the supervisor tuning, which are based on non-linear mathematical model. In order to attest the efficiency of the hierarchical fuzzy control scheme, digital simulations were employed. Some comparisons involving the optimized hierarchical controller and the non-optimized hierarchical controller will be made to prove the efficiency of the genetic algorithms and the advantages of its use; Nesse trabalho apresenta-se um esquema de controle hierárquico, utilizado para controlar um sistema eletromecânico, em que um supervisor inteligente, baseado em lógica nebulosa...

Uma abordagem evolucionária para o teste de instruções select SQL com o uso da análise de mutantes; An evolutionary approach to test SQL select statements using the mutation analysis

Monção, Ana Claudia Bastos Loureiro
Fonte: Universidade Federal de Goiás; Brasil; UFG; Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação (INF); Instituto de Informática - INF (RG) Publicador: Universidade Federal de Goiás; Brasil; UFG; Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação (INF); Instituto de Informática - INF (RG)
Tipo: Dissertação Formato: application/pdf
Português
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Software Testing is an important area of Software Engineering to ensuring the software quality. It consists of activities that involve long time and high costs, but need to be made throughout the process of building software. As in other areas of software engineering, there are problems in the activities of Software Testing whose solution is not trivial. For these problems, several techniques of optimization and search have been explored trying to find an optimal solution or near optimal, giving rise to lines of research textit Search-Based Software Engineering (SBSE) and textit Search-Based Software Testing (SBST). This work is part of this context and aims to solve the problem of selecting test data for test execution in SQL statements. Given the number of potential solutions to this problem, the proposed approach combines techniques Mutation Analysis for SQL with Evolutionary Computation to find a reduced data set, that be able to detect a large number of defects in SQL statements of a particular application. Based on a heuristic perspective, the proposal uses Genetic Algorithms (GA) to select tuples from a existing database (from production environment) trying to reduce it to a set of data relevant and effective. During the evolutionary process...

Uma metodologia de projeto de controladores híbridos inteligentes com aplicações no controle ativo de vibrações mecânicas; A design methodology of intelligent hybrid controllers with applications to the active vibrations control in mechanical systems

Teixeira, Rafael Luís
Fonte: Universidade Federal de Uberlândia Publicador: Universidade Federal de Uberlândia
Tipo: Dissertação
Português
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Este trabalho propõe uma metodologia de projeto de controladores fuzzy para sistemas, que não oferecem ao projetista de controle informações intuitivas suficientes para orientá-lo na construção convencional dos controladores fuzzy. A metodologia de projeto envolve a aplicação de técnicas de inteligência artificial, onde os controlares fuzzy são obtidos a partir de um processo de otimização que utiliza os algoritmos genéticos. Esse mecanismo de otimização, por sua vez, requer o conhecimento da dinâmica do sistema. Uma rede neural artificial é então treinada para, a partir de dados de entrada e saída do sistema, modelar o comportamento dinâmico da planta. São otimizados a base de regras, o peso das regras e as funções de pertinência de entrada. A motivação do trabalho é o controle de vibrações em sistemas dinâmicos complexos, como, por exemplo, o controle de vibração em placas instrumentadas com vários sensores e atuadores piezelétricos. O trabalho apresenta os fundamentos do controle fuzzy, das redes neurais artificiais e dos algoritmos genéticos. A metodologia de controle proposta é avaliada numérica e experimentalmente no controle de mesa vibratória de um grau de liberdade e de uma viga de aço engastada-livre. A mesa é controlada por atuadores eletromagnéticos e a viga por atuadores piezelétricos. Diversos controladores são avaliados no domínio do tempo e da freqüência. O trabalho conclui que...

Optimizing operational set points for complex distribution systems using genetic algorithms

Murphy, L.; Jacobsen, L.; Simpson, A.; Frey, J.
Fonte: Publisher unknown Publicador: Publisher unknown
Tipo: Conference paper
Publicado em //1999 Português
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Considerable research has been carried out into the optimization of water distribution systems. Early research in this area used traditional optimization techniques such as linear and non-linear programming. More recently, genetic algorithms (GAs) have been applied successfully to real-world network planning and design problems. Genetic algorithms belong to a class of guided search techniques that utilize the full power of distribution network simulation technology. This enables all practical design considerations such as multiple loading patterns, extended period analysis, pump and valve operations, tank locations, and water quality criteria to be included in the optimization study. In fact, any distribution system features or decisions that can be simulated on the computer can be optimized using GAs. Since 1994, a number of practical applications of GA optimization have been reported in the literature. The focus of these papers has been on the use of the GA optimization technique to identify optimized capital improvement alternatives as part of a system expansion study. The reported results have been very promising with projected capital cost savings of up to 50% when compared to traditional design procedures. This paper describes another important application of GA optimization distinct from the identification of optimized capital improvement plans. This new GA application involves the investigation of operational set points and operating procedures to achieve the best overall solution for a distribution system problem. Improvements to system operations may be based on objectives such as reducing operating and energy costs...

A Search Algorithm for Stochastic Optimization in Initial Orbit Determination; Un algoritmo di ricerca per ottimizzazione stocastica nella Determinazionale Orbitale Iniziale

ANSALONE, LUIGI
Fonte: La Sapienza Universidade de Roma Publicador: La Sapienza Universidade de Roma
Tipo: Tese de Doutorado
Português
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Optical observations constitute a source of angular measurements of a satellite pass. Commonly, these observations have short durations with respect to the satellite orbit period. As a consequence, the use of classical orbit determination algorithms, as Laplace, Gauss or Escobal methods, give very poor results. This thesis faces with the problem of estimating the orbital parameters of an orbiting object using its optical streak acquired by a telescope or a high accuracy camera. In this thesis a new technique is developed for the Initial Orbit Determination from optical data by exploiting the genetic algorithms. The algorithm works without restrictions on the observer location. A recent challenging problem is the Initial Orbit Determination with space- based observations. This thesis focuses on the problem of determinating the orbital parameters of a satellite from an orbiting observer in LEO, using short time observations. We present the results based on a simulation with the observer on a sun-synchronous orbit with a single observation of just 60 s. Monte Carlo simulations are presented with di erent levels of sensor accuracy to show the reliability of the algorithm. The algorithm is able to yield a candidate solution for each observation. The coplanar case is analyzed and discussed as well. Several test show the reliability of the algorithm varying the number of the observations...

Posicionamento de sensores/atuadores e escolha de funções de ponderação no controle H-infinito de vibrações; Placement of sensors/actuators and selection of weighting functions in H-infinity control of vibrations

Kellen Taziani Fernandes Mourão
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 23/02/2012 Português
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Neste trabalho foi utilizado o controle H'infinito' para atenuar vibrações em estruturas mecânicas. São utilizadas desigualdades matriciais lineares para encontrar o controlador ótimo. Sensores e atuadores são incorporados ao projeto e para determinar o melhor local onde devem ser fixados na estrutura são utilizadas duas metodologias: uma pela menor norma H'infinito' de malha fechada e a outra pela maior norma H''infinito' de malha aberta. Para modelar a estrutura a ser controlada é usado o método de elementos finitos. Após determinadas as posições ótimas para alocar sensores e atuadores, foram projetados controladores H''infinito' com filtros de ponderação escolhidos via algoritmos genéticos. Para projetar o controlador H'infinito' utilizou-se o modelo reduzido da planta, desconsiderando os modos residuais. São escolhidos filtros de ponderação via algoritmos genéticos para determinar as faixas de frequência de interesse com o intuito de projetar um controlador menos conservador e evitar o fenômeno de spillover, e consequentemente, que a malha fechada se torne instável. Os exemplos de aplicação foram realizados sobre uma estrutura flexível do tipo viga. Os resultados mostraram que os controladores projetados...

Seleção de portfolios de projetos de produção de petroleo por intermedio de tecnicas de otimização e curvas de isopreferencias; Portfolio selection of petroleum production projects using optimization techniques and indifference curves

Junio Quintão Pereira
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 16/02/2005 Português
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As companhias de E&P de petróleo dedicam muito tempo e recursos para decidir a alocação do capital de investimento, em decorrência do grande número de projetos em potencial em seus portfólios. Um subconjunto de projetos tem que ser escolhido como resultado da abordagem denominada otimização de portfólios. A metodologia para executar a otimização de portfólios é baseada na maximização do retorno (VPL, TIR, etc.) e/ou minimização do risco (desvio padrão do VPL, variância, etc.), respeitando-se as metas corporativas técnicas e operacionais de uma determinada empresa. As ferramentas quantitativas utilizadas neste trabalho para otimização de portfólios foram as seguintes: programação linear, programação randômica e algoritmos genéticos. Essas abordagens, porém, não levam em conta, explicitamente, as atitudes em relação ao risco de decisores em uma corporação. Para superar essas restrições, foi modelada a atitude frente ao risco de dois decisores de uma empresa de E&P de petróleo, usando a teoria da preferência por meio de funções de utilidade. O objetivo principal desta dissertação é desenvolver uma metodologia integrada para otimização e seleção de portfólios de projetos de produção de petróleo...

Adaptive strategies and the design of evolutionary applications

Neves, José; Rocha, Miguel; Rodrigues, Hugo; Biscaia, Miguel; Alves, José
Fonte: Universidade do Minho Publicador: Universidade do Minho
Tipo: Conferência ou Objeto de Conferência
Publicado em //1999 Português
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Over the last few decades, one has observed a remarkable increase, both in the number, and in the quality of approaches to problem solving, with an inspiration on natural evolution. It was shown how the evolutionary processes can be applied to solve scientific and engineering problems, using what is well understood as genetic, or more generally, Evolutionary Algorithms (EAs). However, in the software engineering counterpart, some correlations have not been fully matched, and often a new problem to solve implies the development of an application from scratch. So, how does this apply to problem solving ? By developing a system that will take advantage of the major features of the object-oriented paradigm, using the ANSI/ISO C++ language. By considering several abstraction's levels, therefore encapsulating the most significant building blocks of the EA, although leaving the sufficient room for specific implementations, so common in the field. A system that will be reusable, in that, under mild conditions, a wide variety of EAs can be tested (e.g., Evolution Strategies, Evolution Programming and Genetic Algorithms), either in their sheer versions, or by considering some processes of hybridization.

Balanceamento de linhas de produção usando algoritmos genéticos

Pimenta, Ricardo Guedes
Fonte: Instituto Politécnico do Porto. Instituto Superior de Engenharia do Porto Publicador: Instituto Politécnico do Porto. Instituto Superior de Engenharia do Porto
Tipo: Dissertação de Mestrado
Publicado em //2011 Português
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Aquando da definição de um layout por fluxo de produto, ou linha de produção, é necessário proceder-se à melhor selecção de combinações de tarefas a serem executadas em cada estação / posto de trabalho para que o trabalho seja executado numa sequência exequível e sejam necessárias quantidades de tempo aproximadamente iguais em cada estação / posto de trabalho. Este processo é chamado de balanceamento da linha de produção. Verifica-se que as estações de trabalho e equipamentos podem ser combinados de muitas maneiras diferentes; daí que a necessidade de efectuar o balanceamento das linhas de produção implique a distribuição de actividades sequenciais por postos de trabalho de modo a permitir uma elevada utilização de trabalho e de equipamentos e a minimizar o tempo de vazio. Os problemas de balanceamento de linhas são tipicamente problemas complexos de tratar, devido ao elevado número de combinações possíveis. Entre os métodos utilizados para resolver estes problemas encontram-se métodos de tentativa e erro, métodos heurísticos, métodos computacionais de avaliação de diferentes opções até se encontrar uma boa solução e métodos de optimização. O objectivo deste trabalho passou pelo desenvolvimento de uma ferramenta computacional para efectuar o balanceamento de linhas de produção recorrendo a algoritmos genéticos. Foi desenvolvida uma aplicação que implementa dois algoritmos genéticos...

Multi-Stage Feature Selection by Using Genetic Algorithms for Fault Diagnosis in Gearboxes Based on Vibration Signal

Cerrada, Mariela; Sánchez, René Vinicio; Cabrera, Diego; Zurita, Grover; Li, Chuan
Fonte: MDPI Publicador: MDPI
Tipo: Artigo de Revista Científica
Publicado em 18/09/2015 Português
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There are growing demands for condition-based monitoring of gearboxes, and techniques to improve the reliability, effectiveness and accuracy for fault diagnosis are considered valuable contributions. Feature selection is still an important aspect in machine learning-based diagnosis in order to reach good performance in the diagnosis system. The main aim of this research is to propose a multi-stage feature selection mechanism for selecting the best set of condition parameters on the time, frequency and time-frequency domains, which are extracted from vibration signals for fault diagnosis purposes in gearboxes. The selection is based on genetic algorithms, proposing in each stage a new subset of the best features regarding the classifier performance in a supervised environment. The selected features are augmented at each stage and used as input for a neural network classifier in the next step, while a new subset of feature candidates is treated by the selection process. As a result, the inherent exploration and exploitation of the genetic algorithms for finding the best solutions of the selection problem are locally focused. The approach is tested on a dataset from a real test bed with several fault classes under different running conditions of load and velocity. The model performance for diagnosis is over 98%.