Defesas & Seminários

DEFESA DE TESE DE DOUTORADO - Carolina Gil Marcelino

Sex, 19 de Maio de 2017 17:17

DEFESA DE TESE DE DOUTORADO

A Coordenação do Programa de Pós-Graduação Stricto Sensu em Modelagem Matemática e Computacional – PPGMMC tem o prazer de convidar a comunidade científica para a 3ª sessão pública de apresentação e defesa da Tese de Doutorado:

CANDIDATO (A): Carolina Gil Marcelino

TÍTULO:

UMA ABORDAGEM EVOLUTIVA E HÍBRIDA PARA SOLUÇÃO DE PROBLEMAS DE FLUXO DE POTÊNCIA ÓTIMO

BANCA EXAMINADORA

Prof. Dr. Paulo Eduardo Maciel de Almeida  (Orientador)

CEFET-MG

Profª. Drª. Elizabeth Fialho Wanner (Coorientadora)

CEFET-MG

Prof. Dr. Heder Soares Bernadino

UFJF

Prof. Dr. Felipe Campelo Franca Pinto

UFMG

Prof. Dr. Marcone Jamilson Freitas Souza

UFOP

Prof. Dr. Flávio Vinícius Cruzeiro Martins

CEFET-MG

LOCAL:

Auditório do Prédio do Departamento de Eletrotécnica e Eletrônica – Prédio 19 – 2º Andar, Campus II, CEFET-MG, Av. Amazonas, 7675 - Nova Gameleira

DIA:

09 de junho de 2017 - sexta-feira

HORA:

9:00 horas

RESUMO: Nos últimos anos, tem-se percebido uma preocupação crescente em relação ao uso racional da energia. Os países desenvolvidos têm realizado campanhas relacionadas à projeção e prospecção de novas soluções eficazes na indústria, entre elas a busca objetiva pelo uso adequado das fontes de energia elétrica. Esta forma de energia é considerada de suma importância para o desenvolvimento social e econômico. Garantir a eficiência energética visando a sustentabilidade e a minimização do uso de recursos se torna um grande desafio. Controlar grandes sistemas de geração e transmissão de energia elétrica é uma tarefa complexa, dado o alto número de restrições agregadas. Neste contexto, o estudo e a proposição de novos métodos para solucionar problemas de Fluxo de Potência Ótimo (OPF) se tornam temas de alta prioridade no cenário mundial. Este trabalho propõe e implementa algoritmos evolucionários híbridos e os aplica para solução destes problemas. Dois novos algoritmos híbridos são propostos e apresentados, os quais resolvem: o problema de despacho elétrico em uma usina hidrelétrica, o problema do despacho elétrico em uma planta eólica, os problemas OPF com restrições de segurança em grandes redes e o problema do despacho elétrico em um modelo de microgrid híbrido aperfeiçoado. Neste caso, um método de tomada de decisão foi utilizado a posteriori para definir o melhor sistema de armazenamento de energia para a rede proposta. Experimentos simulados foram executados em um computador de alto desempenho, e a análise dos mesmos foi realizada a partir de técnicas de inferência estatística, indicando que os algoritmos propostos se mostraram eficientes e competitivos na solução dos problemas estudados.

Palavras-chave: Inteligência Computacional; Algoritmos Evolucionários; Hibridização; Fluxo de Potência Ótimo; Eficiência Energética.

Belo Horizonte, 19 de maio de 2017.

 

DEFESA DE TESE DE DOUTORADO - Anton Semenchenko

Seg, 27 de Março de 2017 18:29

DEFESA DE TESE DE DOUTORADO

A Coordenação do Programa de Pós-Graduação Stricto Sensu em Modelagem Matemática e Computacional – PPGMMC tem o prazer de convidar a comunidade científica para a 2ª sessão pública de apresentação e defesa da Tese de Doutorado:

CANDIDATO (A): Anton Semenchenko

TÍTULO:

INSILICO PROTEIN SYNTHESIS: AGENT BASED MODEL OF AMINO ACID CHAIN FORMATION

BANCA EXAMINADORA

 

Prof. Dr. Allbens Atman Picardi Faria  (Orientador)

CEFET-MG

Prof. Dr. Guilherme Oliveira (Coorientador)

VALE TECHNOLOGY INSTITUTE

Prof. Dr. José Miguel Ortega

UFMG

Prof. Dr. Lucas Bleicher

UFMG

Prof. Dr. Breno Rodrigues Lamaghere

CEFET-MG

Prof. Dr. Leonardo dos Santos Lima

CEFET-MG

LOCAL:

Auditório do Prédio Principal do Campus II, CEFET-MG, Av. Amazonas, 7675 - Nova Gameleira

DIA:

19 de abril de 2017 – quarta-feira

HORA:

14:00 horas

RESUMO:
Este trabalho apresenta o desenvolvimento do ambiente computacional que permite estudo da síntese protéica in-sílico em conformidade com os dados experimentais observados utilizando as técnicas e ambientes da expressão de proteinas do tipo cell-free (CECF). Este sistema é baseado no modelo matemático da tradução do mRNA. As reações bioquímicas são representadas como processos estocásticos (cadeias de Markov) e integradas em ambiente de simulação baseado em agentes. O modelo é validado pela comparação dos resultados das simulações com os dados experimentais para as taxas de síntese protéica da luciferase em sistemas do tipo CECF e efeito inibidor de tradução demonstrado pelo antibiótico Edeina. O principal resultado desta pesquisa é a capacidade de predizer a taxa de produção de proteínas em função da sequência genética. Além disto, a tese apresenta as propostas concretas para a investigação dos mecanismos de formação das estruturas secundárias de polissomos. Este trabalho é a primeira integração dos processos de tradução e formação das estruturas secundárias de polissomos e a primeira aplicação de um rigoroso modelo matemático de tradução dentro de um ambiente baseado em agentes, abrindo uma nova frente de pesquisa para investigação in-silico das propriedades 3-dimensionais da formação das cadeias polipeptídicas.

PALAVRAS-CHAVE: cadeias de amino ácidos, síntese protéica, ribossomo, modelos baseados
em agentes, cadeias de Markov, simulação computacional

 

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