Nesta dissertação os conceitos e técnicas relacionadas com a automação e otimização do projeto de um oscilador controlável por tensão para aplicações de rádio frequência são apresentados. O problema de projeto do oscilador foi formulado como um problema de otimização matemática conhecido como programação geométrica. Uma abordagem à aplicação da programação geométrica no projeto de um circuito simples foi feita primeiro. Dessa forma, as vantagens e limitações da metodologia são identificadas e propostas para lidar com esses problemas são revisados. Com uma idéia clara da metodologia, o problema de projeto do oscilador como um programa geométrico é apresentado. Um requerimento importante da aplicação de programação geométrica no projeto de circuitos é a necessidade de contar com modelos dos dispositivos que sejam compatíveis com a forma matemática do problema de otimização. Nesse sentido, neste trabalho se mostra como foram obtidos esses modelos para parâmetros do transistor e de um indutor quadrado simétrico onchip. Finalmente, aplicou-se a metodologia no projeto de um VCO na banda ISM 2.4GHz numa tecnologia CMOS 0.35um padrão de 4 metais, simulações do circuito mostraram uma figura de mérito de 180dBc/Hz com o ruído de fase de -130dBc/Hz a 3MHz de offset da portadora. Finalmente...

Um dos maiores desafios envolvidos no projeto de grades computacionais é o escalonamento de processos, o qual consiste no mapeamento de processos sobre os computadores disponíveis, a fim de reduzir o tempo de execução de aplicações ou maximizar a utilização de recursos. A literatura na área de Sistemas Distribuídos trata, geralmente, esses dois objetivos separadamente, dando origem às abordagens de escalonamento orientado a aplicações e orientado a recursos, respectivamente. Mais recentemente, uma nova abordagem, denominada escalonamento orientado a sistemas, tem recebido destaque, buscando otimizar ambos objetivos simultaneamente. Seguindo essas abordagens, algoritmos heurísticos e de aproximação têm sido propostos. Os heurísticos buscam por soluções de maneira eficiente sem, contudo, apresentar garantias quanto à qualidade das soluções obtidas. Em contrapartida, os algoritmos de aproximação provêm tais garantias, contudo são mais difíceis de serem projetados, o que justifica o fato de haver apenas versões simplificadas desses algoritmos para cenários de escalonamento de processos. A falta de algoritmos de aproximação adequados para abordar o problema de escalonamento de processos e a necessidade de soluções que atendam o escalonamento orientado a sistemas motivaram esta tese de doutorado que apresenta a proposta do Min Heap-based Scheduling Algorithm (MHSA)...

Neste trabalho buscou-se consolidar a união entre três áreas do conhecimento: a parametrização de curvas e superfícies do tipo B-spline racionais não-uniformes (NURBS), a otimização matemática e a análise estrutural por elementos finitos. A união destas três áreas é realizada neste trabalho através da otimização de formas de cascas, devido ao fato de que as características mecânicas dos materiais devem refletir-se na forma da estrutura e sua distribuição de espessura expressando um máximo desempenho. Estas variáveis, forma e distribuição de espessura, possuem um rol dominante nos projetos de engenharia, já que mínimas quantidades de materiais, uma frequência específica, um estado puro de tensões de membrana são típicos objetivos de projeto. Neste contexto, obter a forma e a distribuição de espessura adequadas são conceitos intrínsecos à otimização estrutural. Portanto, implementaram-se técnicas para modificar a geometria de cascas, sem perder a parametrização, sem a necessidade de gerar uma nova malha de elementos finitos ao se modificar a forma e ainda ter controle sobre a distorção da malha para evitar erros numéricos inaceitáveis. A modificação de forma é fomentada pelo código de otimização...

Neste trabalho buscou-se consolidar aspectos referentes à otimização de problemas envolvidos na mecânica dos meios contínuos, envolvendo diferentes áreas do conhecimento, tais como: otimização matemática, diferenciação automática, análise estrutural, análise aerodinâmica, parametrização de curvas, superfícies e sólidos do tipo B-spline racionais não-uniformes (NURBS, acrônimo do inglês), análise IsoGeométrica (IGA, acrônimo do inglês) e análise por Elementos Finitos (FEA, acrônimo do inglês). Como objetivo final busca-se otimizar formas de cascas estruturais e formas de corpos aerodinâmicos imersos em escoamentos compressíveis. No que concerne à análise estrutural, esta é realizada via análise IsoGeométrica utilizando elementos sólidos para modelar cascas. Uma cinemática co-rotacional abrangente e precisa baseada na exata decomposição polar é desenvolvida, para lidar com problemas estáticos e dinâmicos altamente não lineares. Na análise estática foram implementados o método de Newton-Raphson e controle de deslocamentos generalizado, para problemas dinâmicos foram implementados o método -generalizado (G ) e o método energia momento generalizado (GEMM+ ). A análise aerodinâmica é realizada via análise por Elementos Finitos para modelar escoamentos compressíveis viscosos e não viscosos em regimes transônicos e supersônicos. Um esquema característico baseado na separação da equação de momento (CBS...

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP); Processo FAPESP: 07/00341-1; Processo FAPESP: 06/55177-9; In this work, the mathematical optimization of a continuous flash fermentation process for the production of biobutanol was studied. The process consists of three interconnected units, as follows: fermentor, cell-retention system (tangential microfiltration), and vacuum flash vessel (responsible for the continuous recovery of butanol from the broth). The objective of the optimization was to maximize butanol productivity for a desired substrate conversion. Two strategies were compared for the optimization of the process. In one of them, the process was represented by a deterministic model with kinetic parameters determined experimentally and, in the other, by a statistical model obtained using the factorial design technique combined with simulation. For both strategies, the problem was written as a nonlinear programming problem and was solved with the sequential quadratic programming technique. The results showed that despite the very similar solutions obtained with both strategies, the problems found with the strategy using the deterministic model, such as lack of convergence and high computational time, make the use of the optimization strategy with the statistical model...

Nesta dissertacao fazemos uma exposicao sobre alguns modelos matematicos com aplicacoes em economia. Dentre os modelos estudados destacamos a versao discreta das populares medidas de risco VaR (Value at Risk ) e C-VaR (Conditional Value at Risk ). Discutimos algumas propriedades de tais medidas, e, principalmente, expomos sobre algumas ideias para otimiza-las sob uma formulação do tipo OVO (Order Value Optimization) e propomos uma nova formulação para o problema de minimizar a VaR; In this dissertation we make a presentation on some mathematical models with applications in economics. Among the studied models we highlight a discrete version of the popular risk measures VaR (Value at Risk) and C-VaR (Conditional Value at Risk). We discuss about some properties of such measures, and, above all, expose on some ideas for optimizing the VaR and CVaR under a OVO (Order Value Optimization) formulation and propose a new formulation to the problem of minimizing the VaR

Essa pesquisa consiste em aplicar métodos de otimização global para o cálculo do equilíbrio químico e de fases combinados para misturas com gás de síntese. O gás de síntese tem grande interesse industrial, pelas inúmeras possibilidades de produção de diversos compostos químicos. Dessa forma, é fundamental conhecer as condições termodinâmicas que favoreçam a obtenção de determinado produto. A aplicação de métodos de otimização global é de grande interesse para a determinação do equilíbrio, uma vez que permite realizar em um único procedimento o cálculo de equilíbrio e a análise de estabilidade de fases. Como estudos de caso, o método é aplicado em um conjunto de situações que consiste em 280 compostos em potencial que geram como produtos: o gás de síntese a partir do metano e vapor d’água – já que os reatores operam em condições próximas ao equilíbrio; a produção de hidrocarbonetos e a produção de metanol a partir do gás de síntese. Afim de atingirmos o objetivo dessa pesquisa, observamos que apenas as situações para produção de gás de síntese não necessitam de restrições para incluir a influência do catalisador. Os demais produtos derivados requerem algum tipo de restrição adicional...

O Problema de Programação Matemática com Restrições de Equilíbrio (MPEC) consiste em um problema de otimização, onde a definição do conjunto viável inclui o conjunto de soluções de um problema de inequações variacionais. Também é denominada MPEC à reformulação do problema como um problema de otimização clássico, obtida substituindo o problema variacional pelo sistema de Karush-Kuhn- Tucker associado. O problema variacional é também chamado neste contexto problema do segundo nível. A resolução do problema MPEC é mais difícil que a dos problemas clássicos de otimização. Esta dificuldade se deve basicamente à estrutura de dois níveis do problema MPEC. Existem diversos exemplos que mostram que a região viável pode não ser convexa e até mesmo desconexa. Mesmo no caso em que a trajetória de soluções dos problemas do segundo nível pode ser expressa como uma função dos parâmetros, a função objetivo do primeiro nível pode ser não diferenciável. Neste trabalho, propomos uma nova abordagem para resolver problemas de Programação Matemática com Restrições de Equilíbrio. Esta abordagem permite que o problema do segundo nível seja resolvido diretamente, sem reformulações nem uso de técnicas não diferenciáveis. Para isso...

O Layout de uma indústria é de grande preocupação no seu desenvolvimento e, por este motivo, engenheiros e pesquisadores vêm cada vez mais se aprofundando no assunto. A escolha de um bom Layout tem influência nos custos, na segurança, operação e manutenção que são fatores de grande importância para o projeto de planta industrial. Este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento da metodologia através de um modelo matemático de otimização para a definição de um Layout industrial através da minimização da função custo, tendo como restrições os critérios de espaço para a segurança, operação e manutenção da planta. Será utilizado como modelo de otimização o problema de atribuição quadrático (QAP), onde se alocam os elementos em uma malha de posições predeterminadas, minimizando a função objetivo. Como este modelo tem uma grande dificuldade em encontrar soluções exatas em tempo viável para a otimização de problemas com grande número de elementos, será utilizado como alternativa métodos heurísticos, que são métodos que encontram soluções rápidas em tempo curto, encontrando uma aproximação para a solução ótima, de fácil implementação e pouco espaço de memória. Dentre as técnicas heurísticas encontra-se o algoritmo Simulated Annealing...

A preparação, manipulação e caracterização de sistemas quânticos são tarefas essenciais para a computação quântica. Em Tomografia de Estados Quânticos, o objetivo é encontrar uma estimativa para a matriz de densidade, associada a um ensemble de estados quânticos identicamente preparados, baseando-se no resultado de medições. Este é um importante procedimento em computação e informação quântica, sendo aplicado, por exemplo, para verificar a fidelidade de um estado preparado ou em tomografia de processos quânticos. Nesta tese, estudamos métodos matemáticos aplicados aos problemas que surgem na reconstrução de estados quânticos. Na estimação por Máxima Verossimilhança, apresentamos dois métodos para a resolução dos problemas de otimização dessa abordagem. O primeiro se baseia em uma reparametrização da matriz de densidade e, neste caso, provamos a equivalência das soluções locais do problema de otimização irrestrita associado. No segundo, relacionado à verossimilhança multinomial, demonstramos a convergência global do método sob hipóteses mais fracas que as da literatura. Apresentamos também duas formulações para o caso de tomografia com um conjunto incompleto de medidas: Máxima Entropia e Tomografia Quântica Variacional. Propusemos uma nova formulação para a segunda...

With the use of an endoscopic, high-speed camera, vocal fold dynamics may be observed clinically during phonation. However, observation and subjective judgment alone may be insufficient for clinical diagnosis and documentation of improved vocal function, especially when the laryngeal disease lacks any clear morphological presentation. In this study, biomechanical parameters of the vocal folds are computed by adjusting the corresponding parameters of a three-dimensional model until the dynamics of both systems are similar. First, a mathematical optimization method is presented. Next, model parameters (such as pressure, tension and masses) are adjusted to reproduce vocal fold dynamics, and the deduced parameters are physiologically interpreted. Various combinations of global and local optimization techniques are attempted. Evaluation of the optimization procedure is performed using 50 synthetically generated data sets. The results show sufficient reliability, including 0.07 normalized error, 96% correlation, and 91% accuracy. The technique is also demonstrated on data from human hemilarynx experiments, in which a low normalized error (0.16) and high correlation (84%) values were achieved. In the future, this technique may be applied to clinical high-speed images...

The search for plausible biologically inspired ideas, models and computational paradigms always drew the interest of computer scientists, particularly those from the Natural Computing area. Also, the concept of optimization can be abstracted from several natural processes, for instance, in the evolution of species, in the behavior of social groups, in the dynamics of the immune system, in the food search strategies and in the ecological relationships of different animal populations. To the best of our knowledge, ecosystems and their concepts have not been explored computationally in the context of function optimization and, therefore, they are addressed in this thesis. This work highlights the main properties of ecosystems that can be important for building computational tools to solve complex problems. Also, it is introduced the computational modelling for such biologically plausible functionalities (e.g., habitats, ecological relationships, ecological succession, and another). The main discussion presented in this work relates to the cooperative use of populations of candidate solutions, coevolving in an ecological context. With this ecology-based analogy, each population can behave according to a specific search strategy, employed in the evolution of candidate solutions. In addition to the possibility of using different optimization strategies cooperatively...

Approved for public release, distribution is unlimited; Many potential adversaries seek, or already have theater ballistic missiles capable of threatening targets of interest to the United States. The U.S. Missile Defense Agency and armed forces are developing and fielding missile interceptors carried by many different platforms, including ships, aircraft, and ground units. Given some exigent threat, the U.S. must decide where to position defensive platforms and how they should engage potential belligerent missile attacks. To plan such defenses, the Navy uses its Area Air Defense Commander (AADC) system afloat and ashore, the Air Force has its Theater Battle Management Core Systems (TBMCS) used in air operations centers, and the Missile Defense Agency uses the Commander's Analysis and Planning Simulation (CAPS). AADC uses a server farm to exhaustively enumerate potential enemy launch points, missiles, threatened targets, and interceptor platform positions. TBMCS automates a heuristic cookie-cutter overlay of potential launch fans by defensive interceptor envelopes. Given a complete missile attack plan and a responding defense, CAPS assesses the engagement geometry and resulting coverage against manually prepared attack scenarios and defense designs. We express the enemy courses of action as a mathematical optimization to maximize expected damage...

O problema de corte de estoque ordenado, um problema relativamente novo na literatura, e uma adaptação do problema de corte de estoque tradicional onde algumas restrições quanto a limitação do numero de ordens de produção em processamento são adicionadas. Esta dissertação tem como objetivo estudar uma nova abordagem deste problema utilizando uma aplicação da metaheurística colônia de formigas. Esta metaheurística utiliza os princípios de auto-organização de uma população de formigas visando a resolução de problemas de otimização combinatorial; The Ordered Cutting Stock Problem (OCSP), a relatively recent problem in technical literarture, is a variant of the more well-known Cutting Stock Problem (CSP). This variant includes some new constraints in the mathematical formulation, regarding the number of production orders being processed simultaneously. This work studies a new approach to solve the OCSP, applying the Ant Colony Optimization (ACO) metaheurisitic. This metaheuristic is based in the self-organizing principles that govern ant population's behaviour, solving combinatorial optimization problems

Dynamic resource allocation (DRA) problems are an important class of dynamic stochastic optimization problems that arise in a variety of important real-world applications. DRA problems are notoriously difficult to solve to optimality since they frequently combine stochastic elements with intractably large state and action spaces. Although the artificial intelligence and operations research communities have independently proposed two successful frameworks for solving dynamic stochastic optimization problems---Monte Carlo tree search (MCTS) and mathematical optimization (MO), respectively---the relative merits of these two approaches are not well understood. In this paper, we adapt both MCTS and MO to a problem inspired by tactical wildfire and management and undertake an extensive computational study comparing the two methods on large scale instances in terms of both the state and the action spaces. We show that both methods are able to greatly improve on a baseline, problem-specific heuristic. On smaller instances, the MCTS and MO approaches perform comparably, but the MO approach outperforms MCTS as the size of the problem increases for a fixed computational budget.; Comment: 37 pages, 13 Figures

In this paper we discuss the formulation, research and development of an optimization process for a new compression algorithm known as DYNAMAC, which has its basis in the nonlinear systems theory. We establish that by increasing the measure of randomness of the signal, the peak signal to noise ratio and in turn the quality of compression can be improved to a great extent. This measure, entropy, through exhaustive testing, will be linked to peak signal to noise ratio (PSNR, a measure of quality) and by various discussions and inferences we will establish that this measure would independently drive the compression process towards optimization. We will also introduce an Adaptive Huffman Algorithm to add to the compression ratio of the current algorithm without incurring any losses during transmission (Huffman being a lossless scheme).

Optimization problems arise in a wide variety of scientific disciplines. In many practical problems, a global optimum is desired, yet the objective function has multiple local optima. A number of techniques aimed at solving the global optimization problem have emerged in the last 30 years of research. This thesis first reviews techniques for local optimization and then discusses many of the stochastic and deterministic methods for global optimization that are in use today. Finally, this thesis shows how to apply global optimization techniques to two practical problems: the image segmentation problem (from imaging science) and the 3-D registration problem (from computer vision).

In this design project an elastic drive belt system is optimized using an algorithm of automated optional design, AOD. First, some basic background information on AOD and elastic drive belt systems is reviewed. An elastic drive belt system configuration is defined, mathematically formulated, and optimized. The mathematical formulation, including a set of constraints, is completely derived. It is set up to be as general as possible so that it may be applied to a wide variety of different problems. In several places the formulation uses the recommendations of an elastic drive belt manufacturer for a good design. A sample design problem is optimized using the A0D-P519RE algorithm of AOD. The following optimization studies are carried out: 1. Minimization of bearing load 2. Maximization of power transmission 3 Minimization of power requirement Standard belt material compounds and thicknesses are considered. To illustrate the usefulness of algorithms of AOD, an existing hand calculation design method for elastic drive belt systems is demonstrated. These two techniques are then compared as design optimization tools. It is shown that an algorithm of AOD is superior for this purpose. At the conclusion of this project several detailed discussions regarding the work and results are presented. The AOD search process...

Increasing global environmental problems require a rapid response from universities (Sharp, 2002). Energy consumption of universities is increasing due to, for example, expansion in use of electronics and new building constructions (Levine, 2009; Sharp, 2002). There are increasing numbers of initiatives on university campuses to address climate change. The American College and University President’s Climate Commitment (ACUPCC) is an effort by a group of colleges and universities that have pledged to eliminate greenhouse gas (GHG) emissions from their campus operations and become carbon neutral by a target date set by each university itself (ACUPCC, 2006). This research presented an optimization approach to help decision makers of universities find an optimal energy plan that meet their environmental goals while minimizing costs associated with those energy plans. The optimization approach takes into consideration annual energy demand, budget constraints, and environmental constraints. This study analyzed the usefulness of a long-term planning approach. The results showed that a single long-term energy plan was better than integrated multiple short-term energy plans for a given planning horizon. However, long-term energy plans required higher capital investments. In addition...

In the present work a recent development and implementation of an integrated approach for mathematical exergoeconomic optimization of thermal systems is described. The proposed integrated approach is designed to exploit the computational power of a professional process simulator, so that the optimization procedure may disregard the variables associated with the thermodynamic balance equations, and thus deal with the decision variables only. To demonstrate its capabilities, the integrated approach is here applied to the CGAM system. Complete simulation of the CGAM system requires more than 200 variables. In a conventional mathematical optimization procedure, all variables must be handled simultaneously. In the proposed integrated exergoeconomic optimization approach, only 5 decision variables are manipulated by the optimization kernel, while the remaining variables are managed by the simulator. Because the thermodynamic balance equations are decoupled from the optimization problem, the proposed approach is computationally efficient, and can therefore be applied to optimize complex thermal systems.