Algoritmo genético adaptativo para otimização de modelos de simulação a eventos discretos.

Métodos de otimização combinados à simulação a eventos discretos têm sido utilizados nas mais diversas aplicações. Entretanto, estes métodos possuem baixo desempenho em relação ao tempo computacional, ao manipularem mais de uma variável de decisão. Dessa forma, o objetivo deste trabalho é desenvolver um algoritmo genético adaptativo para otimização não linear de modelos de simulação, capaz de atingir bons resultados em termos de eficiência e qualidade de resposta, quando comparado a uma ferramenta de otimização comercial. Para tal, foi utilizado o delineamento de experimentos para definir os parâmetros mais significativos do algoritmo genético, e, para estes parâmetros, foram propostas adaptações. Pôde-se verificar que os parâmetros tamanho de população e número de gerações foram os mais significativos. Desta forma, estratégias adaptativas foram propostas a estes parâmetros, focando principalmente a definição do tamanho da população inicial e seu incremento ao longo das iterações realizadas pelo algoritmo de otimização. Foi implementado também um critério de parada para o algoritmo, baseado na melhoria da qualidade das soluções ao longo das gerações, e dois conjuntos de parâmetros foram definidos para os operadores genéticos de crossover e mutação. As alterações introduzidas no algoritmo fizeram com que este conseguisse apresentar bons resultados, tanto em termos de qualidade de resposta, quanto em termos de tempo necessário para sua convergência, quando comparado aos resultados alcançados por um software comercial na otimização de oito objetos de estudo

Pressure, leakage and energy management in water distribution systems

A fast and efficient method to calculate time schedules for internal and boundary PRVs and flow modulation curves has been developed and implemented. Both time and flow modulation can be applied to a single inlet DMA. The time modulation methodology is based on solving a nonlinear programming problem (NLP). In addition, Genetic Algorithms (GA) has been proposed and investigated to calculate the optimal coefficients of a second order relationship between the flow and the outlet pressure for a PRV to minimize the background leakage. The obtained curve can be subsequently implemented using a flow modulation controller in a feedback control scheme. The Aquai-Mod® is a hydraulic device to control and modulate the outlet pressure of a PRV according to the valve flow. The controller was experimentally tested to assess its performance and functionality in different conditions and operating ranges. The mathematical model of the controller has been developed and solved, in both steady state and dynamic conditions. The results of the model have been compared with the experimental data and showed a good agreement in the magnitude and trends. A new method for combined energy and pressure management via integration and coordination of pump scheduling with pressure control aspects has been created. The method is based on formulating and solving an optimisation NLP problem and involves pressure dependent leakage. The cost function of the optimisation problem represents the total cost of water treatment and pumping energy. Developed network scheduling algorithm consists of two stages. The first stage involves solving a continuous problem, where operation of each pump is described by continuous variable. Subsequently, the second stage continuous pump schedules are discretised using heuristic algorithm. Another area of research has been developing optimal feedback rules using GA to control the operation of pump stations. Each pump station has a rule described by two water levels in a downstream reservoir and a value of pump speed for each tariff period. The lower and upper water switching levels of the downstream reservoir correspond to the pump being “ON” or “OFF”. The achieved similar energy cost per 1 Ml of pumped water. In the considered case study, the optimal feedback rules had advantage of small number of ON/OFF switches, which increase the pump stations lifetime and reduce the maintenance cost as well