Projeto Ótimo de redes de distribuição de água via algoritmos genéticos multiobjetivos

• Ano de defesa: 2007
• Autor(a) principal: Tebcharani, Ganem Jean
• Orientador(a): Souza, Robert Schiaveto de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Otimização Multiobjetivo; Algorítmos Genéticos; Água - distribuição; Engenharia Hidráulica; Genetic Algorithms; Hydraulic Engineering; Water - distribution
• Link de acesso: https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/1485

Com o crescimento e desenvolvimento urbano, o projeto otimizado de rede de distribuição de água se faz cada vez mais necessário, tendo em vista a limitação de recursos financeiros. Nos últimos anos têm sido considerado como segundo objetivo a maximização da confiabilidade além da minimização de custos. A confiabilidade de redes de distribuição de água é a avaliação da qualidade de serviço de abastecimento, a capacidade de atendimento às vazões e pressões requeridas, ou seja, é a quantificação da habilidade da rede em satisfazer demandas em todas as localizações, com pressões aceitáveis. A relação de custo e confiabilidade é antagônica, pois ao minimizar custos, ocorre a diminuição de diâmetros, prejudicando assim a confiabilidade da rede. E, ao maximizar a confiabilidade isoladamente, a rede ficaria com custo elevado. Sendo assim, o projeto ótimo de uma rede seria uma solução ótima harmônica entre os dois objetivos. O presente trabalho representa um esforço no sentido de implementar algoritmos genéticos multiojetivos para a otimização de redes de distribuição de água, considerando como objetivos a minimização de custos e a maximização da confiabilidade. Um algoritmo genético (AG) é um método de busca baseado em mecanismos da genética natural. O AG tem suas raízes no processo biológico de sobrevivência e adaptação. O resultado é um eficiente algoritmo com a flexibilidade para procurar complexos espaços como o espaço solução de redes malhadas. Com o objetivo de testar a eficácia do modelo proposto no presente trabalho, a técnica é aplicada em duas redes exemplo, utilizadas diversos pesquisadores.