Working Paper
Algoritmos genéticos e programação matemática não linear na otimização de curva-chave
Genetic Algorithms and Nonlinear Mathematical Programming in Key Rating Optimization;
Algoritmos genéticos y programación matemática no lineal en optimización de curvas clave
Registro en:
Autor
MARCUZZO, Francisco Fernando Noronha
Institución
Resumen
Faltam boas, práticas e consistentes orientações básicas para calibragem segura de dados da relação observada com mais frequência de equação potencial entre cota e vazão de postos fluviométricos, ressaltando a importância de novos estudos que auxiliem o entendimento metodológico dos processos matemáticos envolvidos e das novas ferramentas computacionais disponíveis. O objetivo deste trabalho foi estudar a utilização de ferramentas de otimização, disponíveis em planilhas de gerenciamento de dados, na melhoria dos coeficientes de equação da curva-chave, visando à obtenção de melhores parâmetros de avaliação qualitativa do ajuste. A estação fluviométrica localiza-se na bacia do Rio Uruguai (sub-bacia 75). Suas coordenadas geodésicas são -28°39’25’’S e -54°27’32’’W, altitude de aproximadamente 200 metros e uma área de drenagem de 936km², possui registros de cotas e descarga líquida desde novembro de 1941. Entre as cinco técnicas de otimização da curva-chave, a que mais ajustou a curva com relação aos três principais parâmetros qualitativos testados foi à de minimizar a soma dos desvios relativos visando o maior balanceamento da curva, para que ela passasse o mais no meio possível dos pontos medidos. O melhor método de otimização avaliada foi à programação matemática não linear. Conclui-se que as novas metodologias matemáticas e as novas ferramentas computacionais vêm acarretar mais facilidade para o hidrologista, contudo, ao menos por enquanto, não substitui o conhecimento heurístico do hidrologista na obtenção de melhores resultados. O Rio Piratini está contemplado por este estudo.