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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Durand, Fábio Renan | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/4899728455368301 | - |
Autor(es): dc.contributor | Agulhari, Cristiano Marcos | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/4935395556663775 | - |
Autor(es): dc.contributor | Agulhari, Cristiano Marcos | - |
Autor(es): dc.contributor | Melo, Leonimer Flávio de | - |
Autor(es): dc.contributor | Silva, Emerson Ravazzi Pires da | - |
Autor(es): dc.creator | Horevicz, Daniel Simão | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2022-02-21T22:00:54Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2022-02-21T22:00:54Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2018-09-04 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2018-09-04 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2017-08-25 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/3414 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/665896 | - |
Descrição: dc.description | Os algoritmos bio-inspirados baseados em populações e meta-heurísticas têm se tornado uma opção atraente na resolução de problemas de busca e otimização, para os quais abordagens tradicionais apresentam dificuldades ou até mesmo impossibilidade de aplicação. O presente trabalho tem como objetivo verificar o desempenho de um destes algoritmos no campo de controle de sistemas não-lineares, cujo métodos analíticos não garantem soluções. Para tal, é feito o estudo de um método recentemente desenvolvido, chamado Ant Colony Learning (ACL), o qual é baseado no algoritmo de otimização por colônia de formigas (ACO, do inglês Ant Colony Optimization). O ACL é uma abordagem multiagente para aprendizado de políticas de controle. Para validar a análise da técnica, é feito o controle de dois sistemas: um pêndulo invertido e um sistema do tipo quadricóptero. Ao final deste trabalho, apresentam-se os resultados dos sistemas controlados e as observações obtidas com o uso desta técnica. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
Publicador: dc.publisher | Cornelio Procopio | - |
Publicador: dc.publisher | Brasil | - |
Publicador: dc.publisher | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica | - |
Publicador: dc.publisher | UTFPR | - |
Direitos: dc.rights | openAccess | - |
Palavras-chave: dc.subject | Otimização matemática | - |
Palavras-chave: dc.subject | Sistemas não-lineares | - |
Palavras-chave: dc.subject | Algorítmos computacionais | - |
Palavras-chave: dc.subject | Mathematical optimization | - |
Palavras-chave: dc.subject | Nonlinear systems | - |
Palavras-chave: dc.subject | Computer algorithms | - |
Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::ENGENHARIAS | - |
Palavras-chave: dc.subject | Engenharia Elétrica | - |
Título: dc.title | Estudo da técnica ant colony learning no controle de sistemas não-lineares | - |
Título: dc.title | The ant colony learning technique in the control of nonlinear systems | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT |
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