Mestrado em Modelagem Matemática e Computacional

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Algoritmos e modelos matemáticos para o problema da k-partição de números
(Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais, 2017-02-16) Faria, Alexandre Frias; Souza, Sérgio Ricardo de; Silva, Carlos Alexandre; http://lattes.cnpq.br/8465270749629421; http://lattes.cnpq.br/3677015295211434; http://lattes.cnpq.br/7284035698082266; Souza, Sérgio Ricardo de; Silva, Carlos Alexandre; Coleho, Alessandra Martins; Cardoso, Rodrigo Tomás Nogueira
Esta dissertação de mestrado apresenta uma formulação matemática e algoritmos para a versão de otimização do Problema da k-Partição de Números. Este problema consiste em distribuir os elementos de uma sequência numérica em k subconjuntos disjuntos, de modo que os resultados das somas dos elementos de cada subconjunto fiquem contidos no menor intervalo possível. A formulação matemática proposta é baseada em dois problemas semelhantes da literatura. Elimina-se a multiplicidade de soluções do modelo de programação inteira, reduzindo ao mínimo o número de variáveis. Mostra-se a NP-completude do problema estudado. Estudam-se algoritmos heurísticos, aproximados e exatos da literatura aplicáveis aos problemas relacionados. Aplica-se a meta-heurística ILS (Iterated Local Search) à solução gerada por um algoritmo aproximado. A estratégia utilizada é aplicar método guloso em todas as fases do algoritmo, tanto na inicialização quanto para a escolha de movimentos do ILS. Propõe-se uma melhoria de métodos exatos Branch-and-Bound aplicados ao problema e presentes na literatura . Esta modificação refina os limitantes do método, usando a relaxação do modelo matemático e ILS propostos. Insere-se um critério de busca para que os nós mais promissores tenham prioridade. Os resultados mostram a solução do ILS superando as soluções de heurísticas construtivas listadas na literatura. A qualidade da solução do ILS é certificada por métodos exatos, um da literatura e outro com as melhorias propostas neste trabalho. As modificações do algoritmo exato se mostram eficazes em uma comparação entre a solução alcançada sobre o número de nós explorados nas duas versões.
Algorítmos iterated local search e simulated annealing aplicados ao problema de localização com cobertura parcial
(Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais, 2023-07-14) Cardoso, Leonardo Correa; Sá, Elisângela Martins de; Souza, Sérgio Ricardo de; http://lattes.cnpq.br/3677015295211434; http://lattes.cnpq.br/4686246805500174; http://lattes.cnpq.br/7295935169153074; Sá, Elisângela Martins de; Souza, Sérgio Ricardo de; Diana, Rodney Oliveira Marinho; Menezes, Gustavo Campos
O Problema de Localização com Cobertura Parcial consiste em localizar um conjunto de instalações de forma a minimizar o custo total de localização e garantir que uma quantidade predeterminada de demanda de clientes seja coberta por estas instalações. Este trabalho apresenta dois algoritmos para a resolução deste problema, sendo o primeiro baseado na meta-heurística Iterated Local Search e o segundo baseado na meta-heurística Simulated Annealing. Além disso, um conjunto de experimentos computacionais foram realizados e resultados demonstram que boas soluções podem ser encontradas para instâncias moderadamente grandes.
Coleta e tratamento de dados sobre a produção técnica brasileira um estudo baseado em patentes
(Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais, 2022-03-17) Silva, Raulivan Rodrigo da; Dias, Thiago Magela Rodrigues; Carvalho Segundo, Washington Luis Ribeiro de; Dias, Thiago Magela Rodrigues; Carvalho Segundo, Washington Luis Ribeiro de; Chalco, Jesús Pascual Mena; Silva, Alisson Marques da
Este trabalho busca contribuir com a compreensão do cenário tecnológico nacional, tendo como principal objetivo coletar, agregar e realizar tratamentos em grandes conjuntos de dados de patentes, para que dessa forma seja possível traçar uma visão geral da produção técnica brasileira. Tal análise é fundamentada na coleta e tratamento de patentes depositadas no Instituto Nacional da Propriedade Industrial (INPI) e disponibilizadas no repositório internacional de patentes, Espacenet. Inicialmente, é apresentado um conjunto de estratégias que propiciou a coleta, tratamento e agregação dos dados contidos em documentos de patentes, processo este, que viabilizou a construção de uma base de dados local, flexível e ampla, composta por dados provenientes do INPI e Espacenet. Para agregar mais valor à base de dados, foram também coletados registros da base curricular da Plataforma Lattes do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq). A fim verificar a representatividade das patentes registradas nos currículos da plataforma e sua validação junto aos dados coletados na Espacenet. Os dados coletados foram analisados e os resultados são apresentados sob diversas perspectivas, por meio de técnicas de bibliometria, patentometria, mineração de textos e algoritmos de processamento de linguagem natural, foram levantados indicadores quantitativos que caracterizam a produção técnica brasileira, tais como, evolução temporal, áreas do conhecimento que mais depositam patentes de acordo com as classificações obtidas, maiores depositantes, instituições de ensino superior que mais depositam patentes, entre outras. Consequentemente, foi possível salientar que estudar os diversos aspectos da evolução tecnológica com base em informações oriundas de documentos de patentes, além de ser relevante, possibilita compreender tendências tecnológicas e identificar especialistas em determinadas áreas do conhecimento. Além disso, gera uma formulação de políticas e estratégias que potencialize um diferencial competitivo para empresas e organizações atuantes no ramo da inovação e tecnologia. Ademais, destaca-se o grande esforço despendido para análise de um grande volume de dados de patentes, que corrobora com a proposição de uma base de dados local.
Desenvolvimento de uma metodologia baseada em matriz de distâncias para a verificação de similaridades de proteínas
(Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais, 2017-08-25) Monteiro, Otaviano Martins; Rodrigues, Thiago de Souza; Dias, Sandro Renato; http://lattes.cnpq.br/5300421458375793; http://lattes.cnpq.br/4182923743939851; http://lattes.cnpq.br/5378637011361467; Rodrigues, Thiago de Souza; Dias, Sandro Renato; Semenchenko, Anton; Lacerda, Anísio Mendes
As proteínas são macromoléculas presentes em todos os seres vivos e desempenham funções importantes, tais como manutenção de órgãos e tecidos, diferenciação celular, transporte, entre outras diversas finalidades. Várias proteínas, possuem a sua estrutura tridimensional resolvida e armazenada em bancos de dados biológicos, como o Protein Data Bank (PDB). Existem diversos softwares que trabalham com informações extraídas do PDB. Algumas dessas ferramentas, tem como função a verificação de similaridades entre estruturas proteicas. Um exemplo é o LSQKAB, que pertence ao pacote CCP4, e tem o seu funcionamento baseado no algoritmo de Kabsch, uma técnica frequentemente utilizada na área de bioinformática que possibilita a comparação entre duas estruturas de proteínas. Este trabalho tem como objetivo desenvolver uma metodologia baseada em uma matriz de distâncias, que verifique a similaridade de trechos de proteínas. A sua precisão deve ser a mesma do LSQKAB e ainda deve ser possibilitado o agrupamento de resíduos de acordo com as similaridades de seus valores de distâncias atômicas. Os experimentos foram realizados com arquivos de interações de resíduos de uma mesma proteína e os resultados foram comparados com o Cutoff Scanning Matrix (CSM) e com a técnica do arquivo de referência, utilizada na busca de pares interagentes pela ferramenta RID. Foi possível formar diversos grupos com arquivos similares através de cada técnica avaliada. A metodologia apresentada obteve resultados interessantes diante das outras técnicas comparadas, obtendo uma maior precisão.
Formulações de programação matemática e um algoritmo heurístico para o problema de localização de mamógrafos
(Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais, 2020-10-19) Campos, Marcos Vinícius Andrade de; Souza, Marcone Jamilson Freitas; Souza, Sérgio Ricardo de; http://lattes.cnpq.br/2103966273210204; Souza, Marcone Jamilson Freitas; Souza, Sérgio Ricardo de; Chaves, Antônio Augusto; Silva, Maria Amélia Lopes; Sá, Elisângela Martins de
O câncer de mama é o mais comum na população feminina. O diagnóstico precoce desta doença, por meio do rastreamento por mamografia, pode elevar as chances de cura a 95%. Estudos mostram que o Brasil tem um número de mamógrafos relativamente satisfatório, mas esses equipamentos estão mal distribuídos geograficamente. O foco, neste trabalho, é o Problema de Localização de Mamógrafos (PLM), o qual visa a encontrar uma distribuição eficiente dos equipamentos de mamografia, de forma a aumentar a demanda coberta. Para tratar esse problema, inicialmente é desenvolvida uma formulação de programação linear inteira mista, cujo objetivo é maximizar a cobertura de mamografias dado o número de equipamentos disponíveis. Considerando que o PLM é da classe NP-difícil, também desenvolvemos um algoritmo baseado na meta-heurística Simulated Annealing, para tratar instâncias maiores do problema. Instâncias baseadas em dados reais dos Estados de Minas Gerais e Rondônia foram usadas para testar os dois métodos de solução. A comparação entre os métodos é feita com relação à qualidade da solução e o tempo gasto para obtê-la. Com foco no Estado de Minas Gerais, também é feita uma análise considerando que, na prática, há dificuldade de realocar equipamentos já instalados. Assim, é feita uma proposta de designação gradativa de novos mamógrafos até que o acréscimo de um novo equipamento não aumente a cobertura. Outros dois cenários são abordados: o primeiro restringe o fornecimento de exames de mamografia a cidades da mesma microrregião; e o segundo, em locais em que o tipo de gestão do mamógrafo é considerado no cálculo da cobertura atual. Os resultados mostraram que há possibilidade de melhoria na distribuição atual dos equipamentos, uma vez que tanto o método exato quanto o algoritmo heurístico conseguiram fornecer uma cobertura significativamente maior.
Meta-heurísticas GRASP e ILS aplicadas ao problema de localização de instalações indesejadas
(Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais, 2020-10-02) Lancuna, Wesley de Matos; Sá, Elisangela Martins de; Souza, Sérgio Ricardo de; http://lattes.cnpq.br/3677015295211434; http://lattes.cnpq.br/4686246805500174; http://lattes.cnpq.br/5933268630752537; Sá, Elisangela Martins de; Souza, Sérgio Ricardo de; Camargo, Ricardo Saraiva de; Souza, Marcone Jamilson Freitas; Cardoso, Rodrigo Tomás Nogueira
Este trabalho tem seu foco no problema de localização de instalações indesejadas. O problema consiste em localizar instalações, de modo que as mesmas estejam o mais afastado possível dos clientes. As instalações serão selecionadas de forma a maximizar a soma das distâncias dos clientes à instalação mais próxima. Possíveis aplicações desse problema são instalações de aterros sanitários, usinas nucleares, barragens de rejeitos de minério e penitenciárias. Como o problema é considerado NP-difícil, para buscar melhores soluções para o problema, propõe-se dois algoritmos meta-heurísticos, um que combina as técnicas do GRASP e do ILS, e o outro que combina as técnicas de inserção mais barata e o ILS. Os resultados mostram que as técnicas propostas apresentam resultados equivalentes aos melhores algoritmos da literatura estatisticamente e são mais simples de serem reproduzidas.
Modelos e algoritmos para um problema integrado de planejamento, sequenciamento, alocação de pátio e alocação de berço em terminais portuários graneleiros
(Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais, 2021-04-21) Andrade, João Luiz Marques da; Menezes, Gustavo Campos; http://lattes.cnpq.br/6903109160065321; http://lattes.cnpq.br/1800299836312312; Menezes, Gustavo Campos; Storck, Carlos Renato; Sá, Elisângela Martins; Souza, Sérgio Ricardo de
A integração entre os processos operacionais e logísticos é de fundamental importância para garantir uma operação eficiente e produtiva de um terminal portuário. Este trabalho estuda um problema integrado de planejamento e sequenciamento, alocação de pátio e alocação de berço em um terminal portuário graneleiro. O problema pretende definir a quantidade e destino de cada produto de entrada ou saída do terminal, alocar cada produto nos pátios, estabelecer um conjunto de rotas viáveis que garantam que os produtos sejam estocados e transportados para os berços, e determinar a sequência, o tempo de atracação e a posição de cada navio simultaneamente, minimizando os custos de operação e o tempo de serviço dos navios. Os principais objetivos são desenvolver modelos matemáticos e projetar algoritmos eficientes para solucionar o problema integrado em estudo com instâncias de larga escala. As contribuições desta pesquisa referem-se a duas formulações matemáticas para o problema integrado e um algoritmo de solução para cada formulação. Um algoritmo combina o método de geração de coluna com uma heurística de mergulho com backtracking, uma heurística relax-and-fix e o algoritmo branch-and-cut. O outro algoritmo combina uma heurística de mergulho com backtracking, uma heurística local branching, duas heurísticas relax-and-fix e uma heurística rolling horizon com uma estratégia de fixação de variáveis. Os resultados dos testes computacionais mostram que ambas as abordagens de solução foram capazes de oferecer um limite superior de qualidade para suas respectivas formulações para instâncias de grande porte, com destaque para o desempenho da heurística que aplica a técnica de geração de colunas.
Problemas de programação de tarefas com janelas de conclusão e penalidades por antecipação e atraso: algoritmos e formulações
(Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais, 2017-10-27) Rosa, Bruno Ferreira; Michelon, Philippe Yves Paul; Souza, Sérgio Ricardo de; http://lattes.cnpq.br/3677015295211434; http://lattes.cnpq.br/6925570277196451; http://lattes.cnpq.br/9733200718349659; Souza, Sérgio Ricardo de; Souza, Marcone Jamilson Freitas; Michelon, Philippe Yves Paul; Ronconi, Débora Pretti; Ochi, Luiz Satoru; Souza, Maurício Cardoso de; França Filho, Moacir Felizardo de França; Sá, Elisângela Martins de; Martins, Flávio Vinícius Cruzeiro
Este trabalho trata o problema de programação de tarefas em uma máquina com janelas de conclusão distintas e tempos de preparação da máquina dependentes da sequência de exe- cução das tarefas, denominado SMSPETP-SDS. O objetivo é minimizar a soma ponderada das antecipações e dos atrasos na conclusão das tarefas. Em termos práticos, as penalidades por antecipação são decorrentes de custos gerados pela necessidade de estocagem, enquanto as penalidades por atraso são consequências de multas contratuais. O SMSPETP-SDS possui muitas aplicações em indústrias metalúrgicas, têxteis, químicas, entre outras. Além do grande número de aplicações, é um problema difícil de ser resolvido na otimalidade, visto pertencer à classe NP-difícil. A união entre a aplicabilidade e a dificuldade de encontrar uma solução ótima motiva o desenvolvimento de algoritmos eficientes para resolvê-lo. Apesar disso, o problema de programação de tarefas com as características consideradas neste trabalho ainda não recebeu a devida atenção. O SMSPETP-SDS tem sido tratado basicamente por meio de procedimentos heurísticos que dividem o problema em dois subproblemas: determinar a melhor programa- ção de uma dada sequência de tarefas, considerando-se a possibilidade de inserção de tempos ociosos entre a execução de tarefas consecutivas; e determinar uma sequência de tarefas que, associada à sua programação ótima, minimize a soma das penalidades geradas pelas tarefas. Neste trabalho, o SMSPETP-SDS é tratado sob uma perspectiva ainda não considerada na literatura. Inicialmente é proposto um novo algoritmo de programação ótima de uma dada. sequência de tarefas. Esse algoritmo, de complexidade O(n2), é utilizado nos algoritmos heu- rísticos propostos para resolver o problema de sequenciamento das tarefas. Esse algoritmo de programação ótima também é utilizado em um algoritmo exato de enumeração implícita para o caso particular com tempos de preparação da máquina independentes da sequência de exe- cução das tarefas, denominado SMSPETP-SIS. O algoritmo de enumeração implícita proposto faz uso de resultados teóricos desenvolvidos exclusivamente para o SMSPETP-SIS. Em um segundo momento, propõem-se várias formulações matemáticas para o SMSPET P-SDS. Um horizonte de planejamento para a execução de cada tarefa é proposto a fim de ser utilizado na determinação dos parâmetros de entrada dessas formulações. Por último, são propostas novas famílias de restrições válidas para as formulações baseadas em variáveis indexadas no tempo, bem como algoritmos de separação para essas famílias. Experimentos computacionais mostram que: o algoritmo de programação ótima de uma dada sequência de execução das tarefas pro- posto é mais rápido que o algoritmo até então utilizado para esse fim; os algoritmos heurísticos propostos para o problema de sequenciamento das tarefas são melhores que dois algoritmos da literatura na maioria dos problemas-teste considerados; o algoritmo de enumeração implí- cita é uma boa alternativa para a resolução exata do SMSPET P-SIS; e os limites inferiores construídos com os algoritmos de separação propostos são muito melhores que as soluções das respectivas relaxações line ares das formulações matemáticas apresentadas.
Tomada de decisão em problemas de otimização de portfólios financeiros
(Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais, 2019-02-01) Mendonça, Gustavo Henrique Massula; Martins, Flávio Vinícius Cruzeiro; Cardoso, Rodrigo Tomás Nogueira; http://lattes.cnpq.br/5174842920583671; http://lattes.cnpq.br/3199420233273400; http://lattes.cnpq.br/1601775261467908; Martins, Flávio Vinícius Cruzeiro; Cardoso, Rodrigo Tomás Nogueira; Paiva, Felipe Dias; Pedro, Luciana Rocha; Wanner, Elizabeth Fialho
Quando se deseja realizar um investimento financeiro, é aconselhável procurar as soluções de compromisso entre retorno e risco. Estes dois objetivos são conflitantes em um investimento, pois maiores retornos esperados são acompanhados de maiores riscos de perdas. Mesmo quando todas as soluções de compromisso entre risco e retorno estão disponíveis, ainda existe a necessidade de escolher uma delas para concretizar o investimento. Em geral, esta escolha é melhor estruturada quando guiada por algum método de tomada de decisão que reflita as preferências da pessoa responsável por esta decisão, que chamaremos aqui simplesmente de decisor. Neste trabalho, é realizada a otimização de soluções para o problema de portfólio financeiro por meio de um algoritmo evolutivo e são aplicados métodos de auxílio à tomada de decisão em ambientes multiobjetivo. Três métodos disponíveis na literatura são aplicados, sendo eles o Rank Order Centroid Weights (ROCW), método Achievement Scalarizing Function (ASF) e Neural Network Decision-Maker method (NNDM), além de serem propostos mais dois métodos (Decision Maker Queries (DMQ) e Neural Network Decision-Maker method (NNDM 2)), que são testados e comparados. Também são realizadas simulações com séries históricas reais de modo a verificar na prática o comportamento e desempenho dos métodos, considerando diferentes perfis de investidores. No que diz respeito ao número de consultas necessárias ao decisor, o método DMQ foi o que demandou o menor número. O método NNDM com rede neural do tipo RBF foi o que apresentou maior taxa de acerto da melhor solução possível (métrica QA), simulando os diferentes perfis de investidores. No entanto, obteve resultados piores que o método NNDM 2 com rede neural do tipo MLP, que acertou a melhor solução 80% das vezes durante os testes, e obteve melhores resultados para as métricas Kendall-tau distance (KTD) e Distância da Melhor Solução (DMS). Os testes estatísticos realizados com os métodos que utilizam pontos de referência mostraram não haver diferença significativa quando comparados os resultados do método aplicado a priori e a posteriori. Todos os métodos aplicados com a otimização do portfólio conseguiram um alto valor de retorno acumulado nos testes Out of Sample (que utilizam dados posteriores àqueles utilizados para alimentar o modelo de otimização), estando inclusive acima do retorno acumulado da Ibovespa e Selic para o período simulado. Nestes testes, foram simulados diferentes perfis de investidores, sendo eles conservador, moderado e agressivo. Os métodos foram capazes de modelar os perfis, direcionando soluções de acordo com as preferências esperadas de cada um. No entanto, os testes comparando o Drawdown (maior perda no período) nos investimentos dos diferentes investidores não apresentaram diferenças estatísticas significativas.
Um algoritmo híbrido baseado em colônia de formigas e programação linear aplicado ao problema de roteamento de veículos capacitados
(Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais, 2017-08-10) Papa, Larissa Camila; Martins, Flávio Vinicius Cruzeiro; Cardoso, Rodrigo Tomás Nogueira; http://lattes.cnpq.br/5174842920583671; http://lattes.cnpq.br/3199420233273400; http://lattes.cnpq.br/8327916913062595; Martins, Flávio Vinicius Cruzeiro; Cardoso, Rodrigo Tomás Nogueira; Alexandre, Rafael Frederico; Santos, Vinicius Fernandes dos; Sarubbi, João Fernandes Machry
Neste trabalho é abordado o Problema de Roteamento de Veículos Capacitados. Ele compreende a obtenção de um conjunto de rotas, que devem ser percorridas por uma frota de veículos homogêneos e de igual capacidade, atendendo assim as demandas de um conjunto de clientes. Seu objetivo é a minimização do custo total das rotas, sabendo-se que elas devem iniciar e terminar no depósito central, além de cada cliente somente pode ser atendido uma única vez por um único veículo. Este problema possui natureza NP-difícil, sendo comumente resolvido por meio de heurísticas. Outra técnica utilizada é a programação linear inteira, cuja particularidade corresponde a confiança na solução obtida, uma vez que por meio da solução final retornada pode-se provar que é o ótimo global. Como desvantagem, os problemas de natureza combinatória são, na maioria dos casos, computacionalmente custosos, tornando improvável encontrar uma solução ótima em tempo computacional aceitável. A proposta deste trabalho é desenvolver um algoritmo híbrido que combine a natureza ágil das heurísticas com a precisão dos métodos de solução por Programação Linear. A heurística utilizada foi a Otimização por Colônia de Formigas (ACO), a qual irá trabalhar de forma híbrida com o CPLEX, software distribuído pela IBM. Estuda-se a melhor forma de interação entre estes dois métodos, analisando os seus possíveis modos de comunicação. Estes compreendem duas diferentes formas de hibridização, uma caracterizada pela ausência do processo de realimentação, e a outra fazendo uso deste recurso. Os resultados obtidos pelas hibridizações foram comparados com os produzidos pelos métodos executados individualmente, bem como com as soluções presentes na literatura.
Uma abordagem evolutiva e híbrida para a solução de problemas de fluxo de potência ótimo
(Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais, 2017-06-09) Marcelino, Carolina Gil; Almeida, Paulo Eduardo Maciel de; Wanner, Elizabeth Fialho; http://lattes.cnpq.br/2243256075052322; http://lattes.cnpq.br/6099942406051896; http://lattes.cnpq.br/3289676418940953; Almeida, Paulo Eduardo Maciel de; Wanner, Elizabeth Fialho; Bernadino, Heder Soares; Pinto, Felipe Campelo Franca; Souza, Marcone Jamilson Freitas; Martins, Flávio Vinicius Cruzeiro
Nos últimos anos, tem-se percebido uma preocupação crescente em relação ao uso racional da energia. Os países desenvolvidos têm realizado campanhas relacionadas à projeção e prospecção de novas soluções eficazes na indústria, entre elas a busca objetiva pelo uso adequado das fontes de energia elétrica. Esta forma de energia é considerada de suma importância para o desenvolvimento social e econômico. Garantir a eficiência energética visando a sustentabilidade e a minimização do uso de recursos se torna um grande desafio. Controlar grandes sistemas de geração e transmissão de energia elétrica é uma tarefa complexa, por ser um problema não-linear e possuir um alto número de restrições agregadas. Neste contexto, o estudo e a proposição de novos métodos para solucionar problemas de Fluxo de Potência Ótimo (OPF) se tornam temas de alta prioridade no cenário mundial. Este trabalho propõe e implementa algoritmos evolucionários híbridos e os aplica para solução destes problemas. Dois novos algoritmos híbridos C-DEEPSO e hC-DEEPSO são propostos e apresentados, os quais resolvem dada a dificuldade de cada problema elétrico em sua necessidade os problemas: de despacho elétrico em uma usina hidrelétrica, do controle da geração elétrica em uma planta eólica, os problemas OPF com restrições de segurança em grandes redes e o problema do despacho elétrico em um modelo de microgrid híbrido aperfeiçoado. Neste caso, um método de tomada de decisão foi utilizado a posteriori para definir o melhor sistema de armazenamento de energia para a rede proposta. Experimentos simulados foram executados em um computador de alto desempenho, e a análise deles foi realizada a partir de técnicas de inferência estatística, indicando que os algoritmos propostos se mostraram eficientes e competitivos na solução dos problemas estudados.

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