O presente trabalho apresenta um estudo de otimização de alocação de empuxo nos propulsores em sistemas de posicionamento dinâmico. Neste estudo foi realizada uma pesquisa sobre os diferentes métodos de otimização aplicados ao problema de alocação de empuxo, que envolvem técnicas clássicas de otimização, como o algoritmo de Programação Quadrática Seqüencial (SQP). Tais métodos consideram como função objetivo a ser minimizada a potência total consumida pelos propulsores ou simplesmente o empuxo dos propulsores durante o processo de alocação. As variáveis funcionais são justamente as forças de empuxo. Como contribuição, neste trabalho desenvolveu-se um método de alocação de empuxo baseado nos Algoritmos Genéticos, onde o objetivo é, como nas técnicas pesquisadas, minimizar o consumo total de energia durante uma tarefa típica de posicionamento. O método de alocação baseado nos algoritmos genéticos foi desenvolvido considerando população com indivíduos binários e população com indivíduos reais. Através da minimização de uma função custo contendo termos que tratam do equilíbrio (nas direções de avanço, deriva e aproamento), a interferência entre os propulsores, a interação casco-propulsor e a saturação nos propulsores, pode-se alcançar os objetivos pretendidos. Para a validação do algoritmo foi realizado um grande número de simulações variando-se os parâmetros de ponderação. Os dois métodos são, então, comparados e no final é apresentado um estudo de viabilidade de cada método.

This work presents a study on thrust allocation optimization logic of thruster allocation of thrusters in dynamic positioning systems. This study includes a research on different optimization methods applied to the thrust allocation problem, including some classical optimization techniques, such as Sequential Quadratic Programming (SQP). These methods consider, as objective function to be minimized, the total power consumption by thrusters or simply the sum of the generated forces in the thrusters during the thrust allocation process. The functional variables are just the thrust forces. As contribution for this work it was developed a thrust allocation method based on Genetic Algorithms, where the objective is, as in another researched techniques, to minimize the total power consumption maintaining the dynamic equilibrium of the vessel. The allocation method based on genetic algorithms was developed considering both populations with real valued individuals and with binary valued population. This goal is achieved through the minimization of a cost function containing terms that handle the equilibrium (in the surge, sway and yaw directions), the thruster-thruster interaction, the thruster-hull interaction and the thrusters saturation. Validation of the algorithm was performed through a number of tests using different weighting values in the objective function. Both methods are then compared and a feasibility study is presented for each one.