Técnicas de Tratamento de Restrições aplicado em um Algoritmo Evolucionário Multiobjetivo para Repactuação de Outorgas em uma Bacia Hidrográfica
Notice bibliographique
Résumé
A outorga é o instrumento de alocação de água entre os diversos usos da bacia hidrográfica, contudo, os critérios de determinação da vazão máxima outorgável são bastante restritivos, o que provoca descontentamentos e gera conflitos entre os usuários. Dessa forma, a outorga atua como fator limitante do quantitativo disponível a ser alocado, principalmente em bacias que já apontam para o esgotamento dos seus recursos hídricos outorgáveis. Algoritmos evolucionários multiobjetivo têm se destacado na otimização de problemas relacionados à gestão dos recursos hídricos. Neste trabalho utilizamos o algoritmo evolucionário multiobjetivo SPEA2 para alocação de água como suporte à negociação da repactuação da outorga em bacias hidrográficas com vazões outorgáveis insuficientes para a demanda. Diversas técnicas têm sido desenvolvidas para considerar as restrições específicas do problema e melhorar o desempenho de algoritmos evolucionários, neste trabalho analisamos o ganho de desempenho obtido pela introdução de algumas destas técnicas. Os resultados demonstram a importância da utilização das técnicas de tratamento das restrições, e a aplicabilidade da utilização do algoritmo evolucionário como sistema de suporte à decisão na gestão dos recursos hídricos.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».