Orientador: Hélio Fiori de CastroDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia MecânicaResumo: Este trabalho aborda a utilização de métodos de otimização multiobjetivo aplicados na resolução do problema (disponibilidade versus custo) em sistemas redundantes. Neste processo, as variáveis de decisão são: a quantidade ideal de componentes redundante e a distribuição adequada do percentual de manutenção em cada subsistema. Serão utilizados durante as simulações três algoritmos de otimização multicritério e são eles: Algoritmo Genético, Enxame de Partículas e Colônia de Vagalumes. Assim, foram formulados três problemas para realização da análise. Primeiramente, será proposto um processo multiobjetivo (Disponibilidade e Custo) para resolução do problema de otimização, no qual duas abordagens serão utilizadas para a formulação matemática da função disponibilidade A(t) e são elas: Teoria de probabilidade e Teoria estocástica (Cadeia de Markov). O segundo problema analisa o sistema redundante considerando a sobrecarga após a falha de componentes e por final, o terceiro problema analisa um processo de captação de água de uma organização, objetivando propor melhorias viáveis, do ponto de vista econômico, na disponibilidade do sistema. Em todas as aplicações analisadas neste trabalho, foi possível concluir, que para obtenção de um conjunto de soluções satisfatórias, a correta definição dos objetivos de projeto é essencial. Assim como o processo de otimização mono objetivo possui limitações, deve-se também considerar que a complexidade do problema aumenta de acordo com a quantidade de funções objetivo. É importante ressaltar que em processos de otimização com múltiplos objetivos, a escolha do ponto ótimo é resultante de uma tomada de decisão, na qual deve ser considerado o contexto em que o sistema está inseridoAbstract: This work present the use of multi-objective optimization methods applied to solve the problem (availability versus cost) in the redundant system. In this optimization process the decision variables are the optimum amount of redundant components and appropriate distribution of the maintenance percentage in each subsystem. During the simulations three multi-objective algorithms will be used and they are: Genetic Algorithm, Particle Swarm and Firefly Algorithm. Thus three problems were formulated to perform the analysis. The first problem will be proposed a multi-objective optimization process of availability versus cost. Two approaches will be used for mathematical formulation of the availability function A(t) and they are: Probability theory and Stochastic (Markov Chain). The second issue analyzes the redundant system considering the overhead after component failure. Finally, the third problem analyzes a water catch process in a factory. The aim is to propose viable improvements in the availability value considering an economic point of view. In all applications analyzed in this work it was possible to note the correct definition of project¿s functions is essential to obtain a set of good solutions. Because the single objective process possess limitations, it is important to consider that the problem complexity increases with the quantity of objectives. It is noticeable that in process optimization with multiple objectives, when choosing the optimum results from a decision-making, the context in which the system is inserted should be consideredMestradoMecanica dos Sólidos e Projeto MecanicoMestre em Engenharia Mecânica002/2014FAPEAM