New nature-inspired metaheuristics applied to the constrained optimization of a heavy-duty gas turbine operation

Orientador: Prof. Dr. Leandro dos Santos CoelhoTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Defesa : Curitiba, 26/11/2020Inclui referências: p. 94-107Área de concentração: Sistemas EletrônicosResumo: Os codigos computacionais complexos das mais diversas areas, tais como industria 4.0 e energia, apresentam caracteristicas como nao-linearidade, escala, multimodalidade e presenca de restricoes. Por este motivo, as tecnicas classicas Newtonianas e baseadas em gradiente nao sao recomendadas para problemas de otimizacao global, os quais contem inumeras variaveis de projeto, restricoes e simulacoes incorporadas. Isso incentivou novas pesquisas em metaheuristicas baseadas em fenomenos naturais, principalmente comportamentos de animais com caracteristicas cooperativas ou colaborativas. Entretanto, nao existe um algoritmo unico capaz de ter bom desempenho para todos os tipos de problemas de otimizacao, o que justifica a busca recorrente por novas abordagens para solucionar esses problemas. Portanto, a presente tese introduz duas metaheuristicas com estruturas inovadoras inspiradas na natureza e nunca propostas. A primeira e baseada na especie Canis latrans e denominada Algoritmo de Otimizacao dos Coiotes (do ingles Coyote Optimization Algorithm, COA). A segunda, por sua vez, e inspirada na especie Cebus capucinus e denominada Otimizador dos Macacos-prego-da-cara-branca (do ingles Whitefaced Capuchin Monkeys Optimizer, WfCMO). Os algoritmos propostos sao avaliados sob um conjunto de funcoes de benchmarks empregadas nas competicoes do Congresso de Computacao Evolutiva (do ingles Congress on Evolutionary Computation, CEC) organizado pelo Instituto de Engenheiros Eletricistas e Eletronicos (do ingles Institute of Electrical and Electronics Engineers, IEEE) e comparadas a outras metaheuristicas inspiradas na natureza. Alem disso, a modelagem de um problema de otimizacao com restricoes de uma turbina a gas do tipo heavy-duty de uma termeletrica brasileira tambem e proposto nesta pesquisa. Para soluciona-lo, uma versao cultural do COA e proposta e seu desempenho e avaliado e comparado com outros algoritmos do estado-da-arte. Os resultados mostram que as metaheuristicas propostos nesta pesquisa alcancaram desempenho satisfatorio e superaram os outros algoritmos com 95% de confianca estatistica com base no teste nao-parametrico deWilcoxon-Mann-Whitney e tambem nos criterios do IEEE CEC 2017. Ainda, os resultados conquistados para problems multimodais e de alta dimensao mostram que as tecnicas sao promissoras para estes tipos de problema, que sao usuais em problemas reais. Ademais, as analises de curva de convergencia e de diversidade da populacao indicam um balanco adequado entre exploracao e aproveitamento. Por fim, a versao cultural do COA, que se demonstrou capaz de evitar convergencia prematura, superou os demais algoritmos do estado-da-arte para o problema de otimizacao da operacao da turbina. Palavras-chave: Industria 4.0, Inteligencia Computacional, Otimizacao Global, Metaheuristicas inspiradas na natureza.Abstract: The real-world applications from the most diverse fields such as industry 4.0 and energy have been formulated into complex computational codes with features as non-linearity, scale, multimodality, and the presence of constraints. Because of that, the classic Newtonians and gradient-based techniques are not recommended for global optimization applications with many design variables, constraints, and simulations embedded. It has encouraged new researches on metaheuristics based on natural phenomena, mainly animal behaviors with cooperative or collaborative features. However, there is not a unique algorithm able to perform well for all types of optimization problems, which justifies the recurrent search for new approaches. Hence, this thesis presents two never-proposed nature-inspired metaheuristics with innovative structures. The first one is based on the Canis latrans species and it is denoted Coyote Optimization Algorithm (COA). The second one is inspired by the Cebus capucinus species and receives the name of White-faced Capuchin Monkeys Optimizer (WfCMO). The proposed algorithms are evaluated under a set of benchmark functions employed in the Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) Congress on Evolutionary Computation (CEC) competitions and compared to other state-of-the-art nature-inspired metaheuristics. Besides, the design of a constrained optimization problem of a heavy-duty gas turbine operation from a Brazilian thermoelectric power plant is proposed in this research. To solve it, a cultural version of the COA is proposed and its performance is evaluated and compared to other state-of-the-art algorithms. The results show that the proposed metaheuristics achieve profitable performance and outperform some state-of-the-art algorithms with 95% of statistical confidence based on the Wilcoxon-Mann- Whitney non-parametric test and the criteria of the IEEE CEC of 2017. Also, these algorithms present promising results for multimodal and high dimensional problems, which are the most usual features of real-world problems. Moreover, the convergence and diversity curves indicate a suitable balance between exploration and exploitation. Further, the proposed cultural version of the COA outperforms other state-of-the-art algorithms for the gas turbine operation problem. Its ability to avoid premature convergence is also demonstrated. Keywords: Industry 4.0, Computational Intelligence, Global Optimization, Nature-Inspired Metaheuristics

Chaotic coyote algorithm applied to truss optimization problems

The optimization of truss structures is a complex computing problem with many local minima, while metaheuristics are naturally suited to deal with multimodal problems without the need of gradient information. The Coyote Optimization Algorithm (COA) is a population-based nature-inspired metaheuristic of the swarm intelligence field for global optimization that considers the social relations of the coyote proposed to single-objective optimization. Unlike most widespread algorithms, its population is subdivided in packs and the internal social influences are designed. The COA requires a few control hyperparameters including the number of packs, the population size, and the number maximum of generations. In this paper, a modified COA (MCOA) approach based on chaotic sequences generated by Tinkerbell map to scatter and association probabilities tuning and an adaptive procedure of updating parameters related to social condition is proposed. It is then validated by four benchmark problems of structures optimization including planar 52-bar truss, spatial 72-bar truss, 120-bar dome truss and planar 200 bar-truss with discrete design variables and focus in minimization of the structure weight under the required constraints. Simulation results collected in the mentioned problems demonstrate that the proposed MCOA presented competitive solutions when compared with other state-of-the-art metaheuristic algorithms in terms of results quality

Alternativa para redução no consumo de combustível em uma turbina a gás utilizando metaheurísticas / Alternative for reducing fuel consumption in a gas turbine using metaheuristics

Usinas termelétricas convivem com o desafio de operar com um desempenho satisfatório devido a suas perdas térmicas. Sendo assim, um processo de combustão eficiente gera economia de combustível. Uma das atividades essenciais para se obter uma melhor eficiência das turbinas a gás é conhecido como tuning, que consiste em um ajuste fino do ponto de operação das máquinas que respeite os limites físicos das turbinas e esteja de acordo com a legislação ambiental no que concerne às emissões de poluentes para a atmosfera. Esta é uma atividade realizada por especialistas do fabricante das turbinas a gás, e que possui um impacto significativo na sua eficiência. O uso de metaheurísticas de otimização vem se tornando cada vez maior no meio científico, devido à sua versatilidade e robustez. Sendo assim, a metodologia utilizada para encontrar um ponto de equilíbrio entre emissões, oscilações termoacústicas, temperatura de exaustão e potência ativa, visando uma redução no consumo de combustível, foi o uso de metaheurísticas de otimização que apresentam bom desempenho de função objetivo para problemas reais com características não lineares. Os dados utilizados são oriundos da Usina Elétrica a Gás de Araucária (UEGA) de acordo com trabalho que foi desenvolvido no âmbito do projeto P&D ANEEL PD-00539-0002/2014, em parceria com a UEG Araucária

New nature-inspired metaheuristics applied to the constrained optimization of a heavy-duty gas turbine operation

Orientador: Prof. Dr. Leandro dos Santos CoelhoTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Defesa : Curitiba, 26/11/2020Inclui referências: p. 94-107Área de concentração: Sistemas EletrônicosResumo: Os codigos computacionais complexos das mais diversas areas, tais como industria 4.0 e energia, apresentam caracteristicas como nao-linearidade, escala, multimodalidade e presenca de restricoes. Por este motivo, as tecnicas classicas Newtonianas e baseadas em gradiente nao sao recomendadas para problemas de otimizacao global, os quais contem inumeras variaveis de projeto, restricoes e simulacoes incorporadas. Isso incentivou novas pesquisas em metaheuristicas baseadas em fenomenos naturais, principalmente comportamentos de animais com caracteristicas cooperativas ou colaborativas. Entretanto, nao existe um algoritmo unico capaz de ter bom desempenho para todos os tipos de problemas de otimizacao, o que justifica a busca recorrente por novas abordagens para solucionar esses problemas. Portanto, a presente tese introduz duas metaheuristicas com estruturas inovadoras inspiradas na natureza e nunca propostas. A primeira e baseada na especie Canis latrans e denominada Algoritmo de Otimizacao dos Coiotes (do ingles Coyote Optimization Algorithm, COA). A segunda, por sua vez, e inspirada na especie Cebus capucinus e denominada Otimizador dos Macacos-prego-da-cara-branca (do ingles Whitefaced Capuchin Monkeys Optimizer, WfCMO). Os algoritmos propostos sao avaliados sob um conjunto de funcoes de benchmarks empregadas nas competicoes do Congresso de Computacao Evolutiva (do ingles Congress on Evolutionary Computation, CEC) organizado pelo Instituto de Engenheiros Eletricistas e Eletronicos (do ingles Institute of Electrical and Electronics Engineers, IEEE) e comparadas a outras metaheuristicas inspiradas na natureza. Alem disso, a modelagem de um problema de otimizacao com restricoes de uma turbina a gas do tipo heavy-duty de uma termeletrica brasileira tambem e proposto nesta pesquisa. Para soluciona-lo, uma versao cultural do COA e proposta e seu desempenho e avaliado e comparado com outros algoritmos do estado-da-arte. Os resultados mostram que as metaheuristicas propostos nesta pesquisa alcancaram desempenho satisfatorio e superaram os outros algoritmos com 95% de confianca estatistica com base no teste nao-parametrico deWilcoxon-Mann-Whitney e tambem nos criterios do IEEE CEC 2017. Ainda, os resultados conquistados para problems multimodais e de alta dimensao mostram que as tecnicas sao promissoras para estes tipos de problema, que sao usuais em problemas reais. Ademais, as analises de curva de convergencia e de diversidade da populacao indicam um balanco adequado entre exploracao e aproveitamento. Por fim, a versao cultural do COA, que se demonstrou capaz de evitar convergencia prematura, superou os demais algoritmos do estado-da-arte para o problema de otimizacao da operacao da turbina. Palavras-chave: Industria 4.0, Inteligencia Computacional, Otimizacao Global, Metaheuristicas inspiradas na natureza.Abstract: The real-world applications from the most diverse fields such as industry 4.0 and energy have been formulated into complex computational codes with features as non-linearity, scale, multimodality, and the presence of constraints. Because of that, the classic Newtonians and gradient-based techniques are not recommended for global optimization applications with many design variables, constraints, and simulations embedded. It has encouraged new researches on metaheuristics based on natural phenomena, mainly animal behaviors with cooperative or collaborative features. However, there is not a unique algorithm able to perform well for all types of optimization problems, which justifies the recurrent search for new approaches. Hence, this thesis presents two never-proposed nature-inspired metaheuristics with innovative structures. The first one is based on the Canis latrans species and it is denoted Coyote Optimization Algorithm (COA). The second one is inspired by the Cebus capucinus species and receives the name of White-faced Capuchin Monkeys Optimizer (WfCMO). The proposed algorithms are evaluated under a set of benchmark functions employed in the Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) Congress on Evolutionary Computation (CEC) competitions and compared to other state-of-the-art nature-inspired metaheuristics. Besides, the design of a constrained optimization problem of a heavy-duty gas turbine operation from a Brazilian thermoelectric power plant is proposed in this research. To solve it, a cultural version of the COA is proposed and its performance is evaluated and compared to other state-of-the-art algorithms. The results show that the proposed metaheuristics achieve profitable performance and outperform some state-of-the-art algorithms with 95% of statistical confidence based on the Wilcoxon-Mann- Whitney non-parametric test and the criteria of the IEEE CEC of 2017. Also, these algorithms present promising results for multimodal and high dimensional problems, which are the most usual features of real-world problems. Moreover, the convergence and diversity curves indicate a suitable balance between exploration and exploitation. Further, the proposed cultural version of the COA outperforms other state-of-the-art algorithms for the gas turbine operation problem. Its ability to avoid premature convergence is also demonstrated. Keywords: Industry 4.0, Computational Intelligence, Global Optimization, Nature-Inspired Metaheuristics

Métaheurísticas de otimização multiobjetivo aplicadas a um problema de robótica humanoide

Orientador : Prof. Dr. Leandro dos Santos CoelhoCoorientador : Prof. Dr. Lucas WeihmannDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Defesa: Curitiba, 13/04/2016Inclui referências : f. 108-115Área de concentração: Sistemas eletrônicosResumo: A demanda da sociedade por soluções inteligentes e aptas a substituir o humano em determinadas tarefas, juntamente com o cenário tecnológico atual, impulsionaram o desenvolvimento de sistemas mecatrônicos avançados e programados para suprir essa necessidade. Dentre esses sistemas estão os robôs humanoides, que são máquinas que buscam imitar o comportamento humano em determinados aspectos. Tais robôs podem ser utilizados na sociedade em tarefas que exigem força extrema, para preservar a saúde de trabalhadores, no tratamento psicológico de crianças e até para auxiliar idosos em tarefas do cotidiano. Porém, os robôs humanoides são mecanismos que, em contato o com meio, estão sujeitos a ação gravitacional, podendo sofrer deslizamento e tombamento, assim como os humanos. Portanto, essas máquinas requerem técnicas eficientes para projetá-las e controlá-las, respeitando as respectivas limitações e integrando seu funcionamento em contato com o meio. A presente pesquisa avalia o desempenho das Metaheurísticas de Otimização Multiobjetivo (MOMs) denominadas Algoritmo Genético de Ordenação Não Dominante II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II - NSGA-II), Evolução Diferencial para Otimização Multiobjetivo (Differential Evolution for Multiobjective Optimization - DEMO), Otimização por Enxame de Partículas Multiobjetivo (Multiobjective Particle Swarm Optimization - MOPSO) e Busca Harmônica Multiobjetivo (Multiobjective Harmony Search - MOHS) aplicadas ao problema de máxima força estática e menor requisição de torque de um robô humanoide programado para executar uma tarefa de força horizontal. A metodologia adotada para cumprir tal objetivo é uma extensão à proposta de Weihmann, na qual são otimizadas as capacidades de força de manipuladores robóticos seriais e paralelos. Diferentemente de tal proposta, na presente pesquisa o problema de otimização é modelado com duas funções de custo e, por se tratar de um humanoide, considera os fatores rugosidade nos contatos com o meio e Zero Moment Point. As métricas de desempenho Número de Soluções não Dominadas (NSND), Distância Euclidiana Média (DEM), Hipervolume (HV) e Espaçamento (E) são aplicadas aos conjuntos de soluções obtidas pelas MOMs e o teste de significância estatística não-paramétrico de Wilcoxon é aplicado aos resultados com o intuito de verificar o desempenho das MOMs. Os resultados obtidos mostram que a DEMO e o NSGA-II apresentam desempenho superior em relação à MOHS e MOPSO, com vantagem sutil por parte da DEMO. Ainda, os operadores que fazem parte das MOMs são discutidos em termos de desempenho das soluções encontradas. As soluções promissoras são expostas graficamente e comparadas em termos de desempenho dos objetivos de otimização. Por fim, os parâmetros que influenciam na força estática e na requisiçãode torque do robô humanoide são detectados, discutidos e comparados entre as soluções da presente pesquisa e de outros resultados da literatura especializada. Palavras-chave: Robôs humanoides. Metaheurísticas de Otimização Multiobjetivo. Capacidade de força estática. Otimização multiobjetivo com restrições.Abstract: The society's demand for intelligent solutions able to replace the human in certain tasks along with the current technological landscape has encouraged the development of advanced mechatronic systems to meet this need. Among the increasing research topics in robotics are the humanoid robots, which are machines designed to simulate the human behavior. Such robots can be employed in the society to perform unhealthy tasks in order to preserve the workers' health, to help and to care of elderly and to treat children with mental illness. However, the humanoid robots are complex mechanisms exposed to the gravitational forces, which can cause the sliding and the tumbling effects, as well as it happens with humans. Hence, advanced techniques are required to design and to control these machines, always complying with those constraints. The current research evaluates performance of the Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II), the Differential Evolution for Multiobjective Optimization (DEMO), the Multiobjective Particle Swarm Optimization (MOPSO) and the Multiobjective Harmony Search (MOHS), which are Multiobjective Optimization Metaheuristics (MOMs), applied to a humanoid robot programmed to perform a task of maximum horizontal static force and lower torque's requirement. The adopted methodology is an extended version of the Weihmann proposal, in which the static force capacity is optimized for serial and parallel manipulators. Differently from Weihmann, the current research treats an optimization problem with two objectives that considers the friction forces and the Zero Moment Point of a humanoid robot. The performance measures Number of Non-Dominated Solutions (NSND), Mean Euclidean Distance (DEM), Hypervolume (HV) and Spacing (E) are employed to evaluate the set of solutions provided by the MOMs and the statistical non-parametric significance test of Wilcoxon is applied to the results obtained in order to verify the MOMs performances. The results show that the DEMO and the NSGA-II show better performance compared to MOHS and MOPSO, wherein DEMO is slightly better than NSGA-II. The MOMs internal mechanisms are discussed, as well as the promising solutions, which are all graphically exposed and compared in terms of optimization objectives performances. Finally, the parameters that most influence in the optimization objectives are detected, discussed and compared between the current results and the literature. Key-words: Humanoid robots. Multiobjective Optimization Metaheuristics. Static force capacity. Constrained multiobjective optimization

Effect of Prebiotics and Synbiotics Carried by Food over Irritable Bowel Syndrome Symptoms: A Systematic Review

Irritable bowel syndrome (IBS) is a chronic condition that affects 11.2% of the world’s population. The management of gut microbiota using probiotic and synbiotic agents might be a valid alternative to assist in the treatment of IBS. The focus of this study was to evaluate the effects of prebiotic and synbiotic compounds carried by different foods on major symptoms of IBS through a systematic literature review. MEDLINE, EMBASE, Cochrane Central Register of Controlled Trials, and LILACS were accessed during July 2021. The studies included in this review were the ones that tested volunteers older than 16 years of age and were conducted using a randomized, controlled clinical trial. The risk of bias was assessed by using the Cochrane risk-of-bias tool for randomized trials (RoB2). Furthermore, the data found were qualitatively evaluated due to the studies’ differences. Two papers were able to fit the criteria, with a total sample size of 280 participants. No datum was found regarding the use of prebiotics in the treatment of IBS. Synbiotic agents, however, had a positive effect on gastrointestinal symptoms and the participants’ overall bowel satisfaction; however, it was not possible to reach a consensus on which effects. Further studies regarding the use of synbiotics and prebiotics must be carried out to determine which effects are the most significant in the treatment of IBS