Projetos de Pesquisa

 

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Alan Robert Resende de Freitas

Ciências Exatas e da Terra

Ciência da Computação
  • métodos populacionais e exatos de otimização em aplicações com um número grande de objetivos
  • Em aplicações de engenharia, projetos de sistemas e problemas complexos em geral, frequentemente encaramos múltiplos objetivos e critérios de qualidade conflituosos. Usualmente, estes são combinados em uma função de objetivo única que reflete a utilidade de cada objetivo, enquanto alguns objetivos podem ser transformados em restrições. Em Otimização Multiobjetivo (MOO), tratam-se os objetivos separadamente como unidades incomparáveis e um número de soluções pode ser encontrado para representar o compromisso entre estes objetivos: um conjunto Pareto-ótimo, onde nenhuma solução é melhor que outra em relação a todos os objetivos. Otimização Evolucionária Multiobjetivo (EMO - Evolutionary Multiobjective Optimization), é hoje em dia reconhecida por ter o potencial de resolver tais problemas satisfatoriamente. Algoritmos Evolucionários Multiobjetivo (MOEA - Multi-objective Evolutionary Algorithms) têm sido amplamente reconhecidos como métodos bem sucedidos e adequados para resolver estes problemas. Contudo, para um Problemas com um Número Grande de Objetivos (MaOP - Many-objective Problems), estes algoritmos demonstram pobre escalabilidade devido ao aumento exponencial da complexidade de representação do conjunto Pareto. Estes são os problemas de otimização com muitos objetivos (Many-objective Optimization). Este projeto visa, em continuação a pesquisas do coordenador, criar algoritmos de otimização capazes de reduzir a quantidade de objetivos conflitantes em um problema e também desenvolver estratégias exatas híbridas particulares para problemas de otimização também estudados pelo coordenador do projeto. A pesquisa passada realizada pelo coordenador deste projeto, identifica várias novas direções de pesquisa em EMO/MOO, que podem melhorar em passos largos o modo como tomada de decisão em ambientes multi-critério é feita. Estas direções não apenas atraem a comunidade de pesquisadores mas também melhoram a acessibilidade de ferramentas relacionadas à indústria e outras atividades. Além disto, é necessário o desenvolvimento de estratégias para obtenção e garantia de soluções exatas para várias aplicações em perspectiva de projeto. A disponibilidade de versões desses algoritmos para otimização com muitos objetivos seria um resultado muito relevante, devido às características de rápida convergência e ótimo desempenho que esses algoritmos usualmente apresentam em problemas multiobjetivo com até 3 objetivos. Com a definição de direções adequadas para o contexto de problemas com muitos objetivos, essas características desejáveis poderiam ser exploradas na solução de problemas de otimização práticos, que apresentam um universo amplo de aplicações em engenharia e computação, e serão mencionadas ao longo desta proposta, em particular, problemas robustos de otimização. Espera-se que o desenvolvimento deste projeto contribua para o entendimento do comportamento dessas técnicas metaheurísticas em problemas de otimização com muitos objetivos. O resultado principal que espera-se obter é o desenvolvimento de versões de algoritmos heurísticos e métodos estatísticos capazes de resolver problemas de otimização multiobjetivo de forma eficiente além de algoritmos para redução de objetivos pouco conflitantes em contextos práticos. Além disso, pode-se vislumbrar outros aspectos positivos no desenvolvimento do presente projeto como desenvolvimento da linha de pesquisa do coordenador no programa de pró-graduação e formação de recursos humanos através de alunos de iniciação científica, mestrado e doutorado.
  • Universidade Federal de Ouro Preto - MG - Brasil
  • 01/06/2017-31/05/2021
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Alan Thyago Jensen

Engenharias

Engenharia de Materiais e Metalúrgica
  • polímeros híbridos orgânicos-inorgânicos baseados em monômeros contendo metais (mcm) e seu uso como sensores na quantificação de pesticidas em águas superficiais e subterrâneas
  • O presente projeto apresenta uma proposta de síntese e caracterização de materiais poliméricos híbridos orgânico-inorgânico com potencial para o uso na área de Química Ambiental, mais especificamente para a obtenção de materiais com propriedades eletroquímicas que permitam seu uso como sensores para quantificação de pesticidas e substâncias potencialmente tóxicas provenientes da atividade agrícola que é praticada de forma extensiva na região Oeste da Bahia. Os materiais poliméricos serão sintetizados a partir de reações de copolimerização em meios dispersos (como por exemplo, dispersão, suspensão, emulsão e miniemulsão) de monômeros vinílicos (acetato de vinila, pivalato de vinila, metacrilato de metila, entre outros) com monômeros contendo metais (MCM) e que são obtidos a partir da complexação com diferentes metais (Cu, Zn, Mn, Ni, Sn, Se) de substâncias provenientes de fontes renováveis (especificamente, óleos vegetais e os ácidos graxos com modificação estrutural através de reações de epoxidação, acrilação ou metacrilação.
  • Universidade Federal do Oeste da Bahia - BA - Brasil
  • 18/02/2019-28/02/2022