▼ [pt] O algoritmo de otimização por enxame de partículas (PSO, do inglês Particle Swarm Optimization) é uma meta-heurística baseada em populações de indivíduos na qual os candidatos à solução evoluem através da simulação de um modelo simplificado de adaptação social. Juntando robustez, eficiência e simplicidade, o PSO tem adquirido grande popularidade. São reportadas muitas aplicações bem-sucedidas do PSO nas quais este algoritmo demonstrou ter vantagens sobre outras meta-heurísticas bem estabelecidas baseadas em populações de indivíduos. Algoritmos modificados de PSO já foram propostos para resolver problemas de otimização com restrições de domínio, lineares e não lineares. A grande maioria desses algoritmos utilizam métodos de penalização, que possuem, em geral, inúmeras limitações, como por exemplo: (i) cuidado adicional ao se determinar a penalidade apropriada para cada problema, pois deve-se manter o equilíbrio entre a obtenção de soluções válidas e a busca pelo ótimo; (ii) supõem que todas as soluções devem ser avaliadas. Outros algoritmos que utilizam otimização multi-objetivo para tratar problemas restritos enfrentam o problema de não haver garantia de se encontrar soluções válidas. Os algoritmos PSO propostos até hoje que lidam com restrições, de forma a garantir soluções válidas utilizando operadores de viabilidade de soluções e de forma a não necessitar de avaliação de soluções inválidas, ou somente tratam restrições de domínio controlando a velocidade de deslocamento de partículas no enxame, ou o fazem de forma ineficiente, reinicializando aleatoriamente cada partícula inválida do enxame, o que pode tornar inviável a otimização de determinados problemas. Este trabalho apresenta um novo algoritmo de otimização por enxame de partículas, denominado PSO+, capaz de resolver problemas com restrições lineares e não lineares de forma a solucionar essas deficiências. A modelagem do algoritmo agrega seis diferentes capacidades para resolver problemas de otimização com restrições: (i) redirecionamento aritmético de validade de partículas; (ii) dois enxames de partículas, onde cada enxame tem um papel específico na otimização do problema; (iii) um novo método de atualização de partículas para inserir diversidade no enxame e melhorar a cobertura do espaço de busca, permitindo que a borda do espaço de busca válido seja devidamente explorada – o que é especialmente conveniente quando o problema a ser otimizado envolve restrições ativas no ótimo ou próximas do ótimo; (iv) duas heurísticas de criação da população inicial do enxame com o objetivo de acelerar a inicialização das partículas, facilitar a geração da população inicial válida e garantir diversidade no ponto de partida do processo de otimização; (v) topologia de vizinhança, denominada vizinhança de agrupamento aleatório coordenado para minimizar o problema de convergência prematura da otimização; (vi) módulo de transformação de restrições de igualdade em restrições de desigualdade. O algoritmo foi testado em vinte e quatro funções benchmarks – criadas e propostas… Advisors/Committee Members: RICARDO TANSCHEIT.

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[pt] Redes de sensores sem fio (WSN) são uma importante alternativa na coleta de dados em diversas situações, tais como no monitoramento de grandes áreas ou áreas que apresentem perigo. A recuperação de dados de WSNs é uma importante atividade que pode obter melhores resultados com o uso de veículos aéreos não tripulados (UAV) como, por exemplo, em relação ao aumento da quantidade de dados coletados e diminuição do tempo entre a coleta dos dados e seu uso. Em particular, áreas tomadas por desastres podem ficar sem recursos de comunicação e com grande risco residual para humanos, momento no qual uma WSN pode ser rapidamente lançada por via aérea e atuar na coleta de dados relevantes até que medidas pertinentes e dedicadas possam ser colocadas em ação. Estudos apresentam abordagens no uso de UAVs para coleta dos dados de WSN, focando principalmente na otimização do caminho a ser percorrido por um único UAV e se baseando em uma comunicação de longo alcance sempre disponível, não explorando a possibilidade da utilização de diversos UAVs ou à limitação do alcance da comunicação. Neste trabalho apresentamos o DADCA, uma abordagem distribuída escalável capaz de coordenadar grupos de UAVs na coleta de dados de WSN sob restrições de alcance de comunicação, sem fazer uso de técnicas de otimização. Resultados indicam que a quantidade de dados coletados pelo DADCA é semelhante ou superior, em até 1 porcento, a abordagens de otimização de caminhos percorridos por UAVs. O atraso no recebimento de mensagens de sensores é até 46 porcento menor do que outras abordagens e o processamento necessário a bordo de UAVs é no mínimo menor do que 75 porcento do que aqueles que utilizam algoritmos baseados em otimização. Os resultados apresentados indicam que o DADCA é capaz de igualar e até superar outras abordagens apresentadas, agregando vantagens de uma abordagem distribuída.

[en] Wireless sensor networks (WSNs) are an important means of collecting data in a variety of situations, such as monitoring large or hazardous areas. The retrieval of WSN data can yield better results with the use of unmanned aerial vehicles (UAVs), for example, concerning the increase in the amount of collected data and decrease in the time between the collection and use of the data. In particular, disaster areas may be left without communication resources and with great residual risk to humans, at which point a WSN can be quickly launched by air to collect relevant data until other measures can be put in place. Some studies present approaches to the use of UAVs for the collection of WSN data, focusing mainly on optimizing the path to be covered by a single UAV and relying on long-range communication that is always available; these studies do not explore the possibility of using several UAVs or the limitations on the range of communication. This work describes DADCA, a distributed scalable approach capable of coordinating groups of UAVs in WSN data collection with restricted communication range and without the use of optimization techniques. The results show…

Advisors/Committee Members: MARKUS ENDLER.

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[pt] O potássio é um íon essencial para a nutrição de plantas, geralmente fornecido sob a forma de cloretos e sulfatos. De acordo com a disponibilidade e demanda brasileira de fertilizantes agrícolas, a importação de compostos portadores desse elemento químico é mandatória para atender a enorme demanda por esse nutriente. Assim, iniciativas que buscam fontes alternativas de potássio tornam-se cada vez mais interessantes e economicamente atraentes. Uma rota potencial está associada com a digestão com ácido sulfúrico de minerais portadores de glauconita e operações unitárias sequenciais para recuperar compostos de alumínio, ferro, magnésio e potássio. No contexto deste processo químico, o alúmen de potássio dodecahidrato aparece como um produto intermediário relevante que permite a recuperação seletiva de potássio e alumínio através de decomposição térmica seguida de solubilização em água e filtração. Com base no que foi dito, o presente trabalho investiga a cinética da decomposição do alúmen de potássio dodecahidratado sob condições não-redutoras e redutoras, e um novo modelo matemático é proposto para descrever a perda de massa ao longo do tempo. Uma abordagem estocástica, com o uso do método de otimização enxame de partículas, é empregada para estimar os parâmetros desconhecidos do modelo. As previsões do modelo são validadas por dados experimentais obtidos via análise termogravimétrica dinâmica em diferentes atmosferas de reação (inerte e oxidante), e com a presença ou não de agente redutor (finos de coque metalúrgico). Com os parâmetros do modelo validado, é possível usar o mesmo para monitorar as composições mássicas de todos os compostos presentes no meio assim como empregar o modelo futuramente para monitoramento online uma vez que sua simulação leva menos do que 1 s para simular 20 min de decomposição térmica.

[en] Potassium is an essential ion for plant nutrition, usually supplied in the form of chlorides and sulfates. According to Brazilian availability and demand of agriculture fertilizers, the importation of compounds carrying this chemical element is mandatory in order to fulfill the huge demand for this nutrient. So initiatives looking for alternative sources of potassium become increasingly interesting and economically attractive. A potential route is associated with the sulfuric digestion of glauconite-bearing greensands and sequential unit operations in order to recover aluminum, iron, magnesium and potassium compounds. In the context of this chemical process, the potassium alum dodecahydrate appears as a relevant intermediate product that allows the selective recovery of potassium and aluminum through thermal decomposition followed by solubilization in water and filtration. Based on what was said, the present work investigates the kinetics of potassium alum dodecahydrate decomposition under nonreductive and reductive conditions, and a novel mathematical model is proposed to describe the weight loss during time. A stochastic approach approach, using particle swarm optimization method, is employed…

Advisors/Committee Members: AMANDA LEMETTE TEIXEIRA BRANDAO, AMANDA LEMETTE TEIXEIRA BRANDAO.

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Les systèmes autonomes sont récemment devenus une solution efficace pour des applications telles que l'exploration et la surveillance d'environnements. Dans ces situations, l'utilisation de plusieurs robots pourrait améliorer l'efficacité des solutions proposées, bien que cela nécessite des stratégies d'organisation qui soient à la fois robuste, flexible et adaptables à la taille de la flotte de robots. En robotique en essaim, ces qualités sont assurées par la décentralisation, la redondance (plusieurs/tous les robots effectuent la même tâche), des interactions locales et des règles simples. Les interactions et communications locales sont une composante clef de la robotique en essaim. Jusqu'ici, la communication n'a été utilisée que pour des tâches relativement simples, tels que signaler les préférences ou l'état d'un robot. Cependant, la communication peut être bien plus riche et similaire aux langages humains. Dans ces conditions, elle permettrait aux essaims de robots de gérer de nouvelles situations qui ne seraient pas prévues par leurs concepteurs. De riches communications sont donc nécessaires pour obtenir des essaims entièrement autonomes, en particulier dans des environnements inconnus. Dans cette thèse, nous proposons une approche pour faire émerger des communications riches dans des essaims de robots en utilisant les jeux de langages comme protocole de communication et l'agrégation probabiliste comme cas d'étude. L'agrégation probabiliste est un prérequis pour de nombreuses tâches en robotique en essaim mais elle est aussi extrêmement sensible aux conditions expérimentales. Elle requiert donc un réglage spécifique de ses paramètres pour chaque nouvelle condition, y compris les changements d'échelle ou de densité. Avec notre approche, nous avons observé que l'exécution simultanée du jeu de nommage et de l'agrégation mène, dans certaines conditions, à un nouveau comportement d'agglomération en plusieurs groupes, chacun avec son propre nom, qui est contrôlable via les paramètres de l'agrégation. En poussant ces interactions plus loin, nous démontrons que les dynamiques sociales du jeu de nommage peuvent sélectionner des paramètres d'agrégation efficaces. Cette sélection culturelle crée donc des contrôleurs résilients, qui évoluent en-ligne en fonction du contexte courant.

Automatically-controlled artificial systems have recently been used in numerous settings including environmental monitoring and explorations, with great success. In such cases, the use of multiple robots could increase efficiency, although we should ensure that their communication and organisation strategies are robust, exible, and scalable. These qualities can be ensured through decentralisation, redundancy (many/all robots perform the same task), local interaction, and simplistic rules, as is the case in swarm robotics. One of the key components of swarm robotics is local interaction or communication. The later has, so far, only been used for relatively simple tasks such as signalling a robot's preference or state. However, communication…

Advisors/Committee Members: Frémont, Vincent (thesis director).