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metadata.dc.type: Tese
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
Title: Otimização de algoritmo evolucionário multiobjetivo paralelo para a geração automática de projetos de iluminação de áreas externas
Other Titles: Optimization evolutionary algorithms multiobjective parallel to generate automated lighting outdoors designs
metadata.dc.creator: Rocha, Hugo Xavier
metadata.dc.contributor.advisor1: Yamanaka, Keiji
metadata.dc.contributor.referee1: Teixeira, Edilberto Pereira
metadata.dc.contributor.referee2: Freitas, Sergio Antonio Andrade de
metadata.dc.contributor.referee3: Silva, Sérgio Ferreira de Paula
metadata.dc.contributor.referee4: Julia, Rita Maria da Silva
metadata.dc.description.resumo: Este trabalho apresenta o estudo de um Algoritmo Evolucionário Multiobjetivo Paralelo que viabiliza a criação de projetos de iluminação de áreas externas automatizadas por computador e que resulta em uma versão otimizada desse algoritmo. O algoritmo resultante, essencialmente, trabalha com cromossomos de tamanho variável e para os quais foram criados operadores intrínsecos de cruzamento e mutação. A determinação da função de aptidão ocorreu por meio do método de avaliação estatística (diferença de médias), possibilitando, assim, a comparação de diferentes opções das funções de aptidão no desempenho do algoritmo evolucionário multiobjetivo paralelo proposto. Com a função escolhida, tornou-se possível construir projetos automatizados de iluminação externa de forma mais eficiente. Além disso, por meio do algoritmo evolucionário proposto, foi desenvolvida uma aplicação, pela qual o usuário escolhe quais as alturas dos postes, lâmpadas e luminárias que deseja utilizar e também o layout de área a ser iluminada (mesmo que irregular). Dentro dessa área, podem ser definidas subáreas onde existem restrições quanto à colocação de postes de iluminação. O usuário deve definir a iluminação média associada à sua respectiva tolerância, ou faixa de variação. Como estudo de caso, é apresentada a área de um estacionamento do aeroporto da cidade de Uberlândia, MG. Os projetos desenvolvidos, apresentam um baixo coeficiente de variação calculado a partir de 30 execuções. Isso demonstra que o sistema está convergindo para projetos com métricas similares. Ao identificar o pior e o melhor dos projetos apresentados como solução pelo sistema para essas execuções, pode-se notar que apresentam economia nas potências instaladas quando comparados ao projeto de referência: 37,5% no pior dos projetos e 50% no melhor projeto apresentado. Além disso, constataram-se melhores uniformidades para iluminação e maiores eficiências energéticas, bem como a diminuição das respectivas quantidades de unidades de iluminação.
Abstract: This paper presents the study of Parallel Multiobjective Evolutionary Algorithms to enable the automation of exterior lighting designs by computers and results in an optimized version of the algorithm. The resulting algorithm basically works with variable length chromosomes and for which intrinsic operators of crossover and mutation were created. The fitness function was determined through a statistical evaluation method (difference of means), thus enabling the comparison of how different options of fitness functions could impact the performance of the proposed parallel multi-objective evolutionary algorithm. The chosen fitness function enables to develop more efficiently automated designs for exterior lighting. Moreover, adding to the proposed evolutionary algorithm, an application was developed in which the user chooses which the heights of the poles, lamps and fixtures to use and also the layout of the area to be illuminated (allowed to be irregular). Within this area, can be defined sub-areas where there are restrictions on the placement of lighting poles. The user must be set average illumination with a respective tolerance range, though. As a case study, the area of an airport parking lot in the city of Uberlândia-MG (Brazil) is presented. Evolved designs present a low coefficient of variation evaluated for 30 runs. This demonstrates that the system is converging on designs for similar metrics. By identifying the worst and the best of designs achieved by the system for those executions, one could note that there are savings regarding installed capacity when compared to the design of reference: 37.5 % for the worst evolved design and 50.0 % for the best evolved design. Also, evolved designs have better lighting uniformity and energy efficiency, as well as their respective quantities of lighting poles have decreased.
Keywords: Iluminação
Programação paralela
Algoritmos evolucionários multiobjetivo paralelos
NSGA-II
Cromossomo variável
Lighting
Parallel programming
Evolutionary algorithms multiobjective parallel
Chromosome variable
Iluminação elétrica
Programação paralela (Computação)
Algoritmos paralelos
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: BR
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
metadata.dc.publisher.initials: UFU
metadata.dc.publisher.department: Engenharias
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
Citation: ROCHA, Hugo Xavier. Optimization evolutionary algorithms multiobjective parallel to generate automated lighting outdoors designs. 2015. 114 f. Tese (Doutorado em Engenharias) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2015.
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/14360
Issue Date: 20-Nov-2015
Appears in Collections:TESE - Engenharia Elétrica

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