Algoritmos genéticos aplicados na otimizaçao de antenas

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorArtuzi Junior, Wilson Arnaldo-
Autor(es): dc.contributorUniversidade Federal do Paraná. Setor de Tecnologia. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica-
Autor(es): dc.creatorMognon, Vilson Rodrigo-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-09-01T12:31:22Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-09-01T12:31:22Z-
Data de envio: dc.date.issued2024-04-19-
Data de envio: dc.date.issued2024-04-19-
Data de envio: dc.date.issued2004-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://hdl.handle.net/1884/651-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/1884/651-
Descrição: dc.descriptionOrientador: Wilson A. Artuzi Junior-
Descrição: dc.descriptionDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Defesa: Curitiba, 2004-
Descrição: dc.descriptionInclui bibliografia-
Descrição: dc.descriptionÁrea de concentração: Telecomunicações-
Descrição: dc.descriptionResumo: Os algoritmos genéticos têm sido amplamente estudados pela comunidade científica e figuram como um processo de otimização estocástico com alta aplicabilidade em diversas áreas. O eletromagnetismo é uma área promissora para emprego dessa técnica, devido à ampla coleção de complexos problemas de otimização que, muitas vezes, não apresentam soluções analíticas praticáveis. Uma breve revisão dos Algoritmos Genéticos é apresentada nesta dissertação, descrevendo os conceitos básicos e algumas comparações essenciais entre as diversas implementações. Como uma das contribuições desta dissertação, é desenvolvida uma nova metodologia através da modificação do operador genético de mutação, com o objetivo de melhorar o processo de convergência. É implementado um ambiente de simulação para otimização de arranjos de antenas, com o objetivo de reduzir o nível dos lóbulos laterais característicos destas antenas e posicionar o lóbulo principal de radiação em uma direção desejada. Os parâmetros de configuração do algoritmo são analisados para arranjos lineares. Finalmente, o algoritmo estabelecido é aplicado a dois outros tipos de arranjos, cujas análises são mais complexas: arranjo retangular e arranjo circular. Conforme demonstrado pelos resultados obtidos para os casos estudados, pode-se afirmar que os Algoritmos Genéticos compõem um método eficiente e confiável para a otimização de problemas complexos.-
Descrição: dc.descriptionAbstract: Genetic algorithms have been widely studied by the scientific community and represents a stochastic process of optimization with high applicability in several areas. Electromagnetism is a promissory area to apply this technique, due the ample collection of complex optimization problems, which do not have practical analytical solution. A brief revision of genetic algorithm is presented in this dissertation, describing the basic concepts and some essential comparisons between the several implementations. A contribution of this dissertation is the development of a new methodology by changing the genetic operator of mutation in order to improve the convergence process. It was created a simulation environment to optimize array antennas. The purpose is to reduce the side lobe level of this antenna and track the main lobe to a desired direction. The configuration parameters of the algorithm are analyzed for linear arrays. Finally, the established algorithm is applied in two other arrays, whose analyses are more complex: planar array and circular array. The results achieved in all cases demonstrated that the genetic algorithms are efficient and that they are reliable methods for optimization of complex problems.-
Formato: dc.format85f. : il. algumas color., grafs., tabs.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Relação: dc.relationDisponível em formato digital-
Palavras-chave: dc.subjectAntenas (Eletronica)-
Palavras-chave: dc.subjectAlgorítmos genéticos-
Palavras-chave: dc.subjectEngenharia eletrica-
Título: dc.titleAlgoritmos genéticos aplicados na otimizaçao de antenas-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
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