Esta tese estudou a aplicação de algoritmos evolucionários na análise multiobjetivo para gestão integrada de sistemas de recursos hídricos, bem como a sua integração à sistemas de suporte a decisão como o SSD AcquaNet e ModSim DSS. Dois algoritmos evolucionários multi-objetivo são desenvolvidos: MoDE-NS e MoPSO-NS e comparados ao NSGA-II. Os algoritmos foram desenvolvidos em forma de Sistema de Otimização que possibilita a análise de problemas multi-objetivo de forma generalizada com foco em sistemas de recursos hídricos. A possibilidade de integração com o SSD AcquaNet e o ModSim DSS via importação de rede de fluxo e a otimização conjunta, são apresentadas e exploradas. Uma ferramenta de visualização gráfica do conjunto de soluções não dominadas é incluída no Sistema de Otimização. Os algoritmos desenvolvidos foram aplicados a problemas de teste padrão para validação através da comparação de seus resultados ao NSGA-II. As possibilidades de aplicação do sistema de otimização e dos algoritmos evolucionários multi-objetivo foram exploradas inicialmente através de análise multi-objetivo do modelo chuva-vazão Smap com dois e cinco objetivos. Em seguida, a análise foi estendida a um sistema de recursos hídricos complexo, o Sistema Cantareira, responsável pelo abastecimento de aproximadamente metade da RMSP, que corresponde à aproximadamente 33 m³/s. A análise foi realizada comparando dois pares de funções objetivos envolvendo custos de energia elétrica, minimização de déficit no atendimento às demandas e minimização do desvio da qualidade da água em relação à Classe de enquadramento no rio Atibaia, a jusante do reservatório Atibainha e Cachoeira. Os resultados apontam que os algoritmos evolucionários multi-objetivo são aptos para aplicação na análise integrada de sistemas de recursos hídricos e representam uma boa alternativa aos métodos denominados clássicos, pelas suas características peculiares discutidas no trabalho. Algumas recomendações quanto ao uso dos algoritmos abordados para análise de problemas multi-objetivo foram apresentados.

This Thesis presents an application of evolutionary algorithms in multi-objective analysis for integrated management of water resources systems and their integration into decision support systems as AcquaNet and ModSim DSS. Two multi-objective evolutionary algorithms are developed: MoDE-NS-NS and MoPSO-NS and compared to NSGA-II. The algorithms are developed in the form of Optimization System which enables generalized multi-objective analysis with a focus on water resources systems. The possibilities for integration with AcquaNet and ModSim DSS, by importing network flow directly from them or by integrated optimization/simulation are also presented. A graphical visualization tool for the set of non-dominated solutions is also included in Optimization System. The algorithms are applied to common test problems set for validation by comparing its results to the NSGA-II. The possibilities of application of the developed Optimization System and multi-objective evolutionary algorithms are initially exploited by multi-objective analysis of a hydrological rainfall-runoff model Smap, with two and five objectives. Then, the analysis is extended to a complex water resources system, the Cantareira System, responsible for supplying nearly half of the Sao Paulo metro area, which corresponds to approximately 33 m³/s. The analysis is done by comparing two pairs of objective functions: minimization of demand shortage versus minimization of pumping cost and minimization of demand shortage versus minimization of the deviation from water quality standards. The results show that the multi-objective evolutionary algorithms are suitable for application to integrated analysis of water resources systems and represent a good alternative to the so called classical methods, for its peculiar characteristics discussed on this thesis. The MoDE-NS and MoPSO-NS developed, outperformed NSGA-II results, by obtaining a better coverage of the Pareto fronts especially on the water resources system case study.