Atenção: Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada.
Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional
Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.contributor | Siqueira, Hugo Valadares | - |
Autor(es): dc.contributor | Siqueira, Hugo Valadares | - |
Autor(es): dc.contributor | Côrrea, Fernanda Cristina | - |
Autor(es): dc.contributor | Bacalhau, Eduardo Tadeu | - |
Autor(es): dc.creator | Santos, Walace Rutielo Lopes | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2022-02-21T22:13:42Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2022-02-21T22:13:42Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021-01-13 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021-01-13 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2019-12-05 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/23854 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/670519 | - |
Descrição: dc.description | This work aims to apply bio-inspired methods to the optimization of problems of binary nature, very present in the literature. Research and analyze the performance of methods from two evolutionary algorithms: the genetic algorithm and a differential evolution. Case studies are proposed by obtaining a comparative analysis of the performance of the algorithms. The studies propose the execution of 10 variations for each algorithm, using the two benchmark functions: OneMax Problem and Knapsack Problem. The computational results are discussed, highlighting as good solutions caused by the binary differential evolution algorithm. | - |
Descrição: dc.description | Este trabalho tem por objetivo aplicar métodos bio-inspirados de otimização à problemas de natureza binária, muito presentes na literatura. Busca-se analisar o desempenho dos métodos a partir de dois algoritmos evolutivos: o algoritmo genético e a evolução diferencial. Estudos de casos são propostos com a finalidade de obter uma análise comparativa de desempenho dos algoritmos. Os estudos propõe a execução de 10 variações para cada algoritmo, aplicados a duas funções Benchmark: OneMax Problem e o Problema da Mochila. Os resultados computacionais são discutidos, destacando-se as boas soluções obtidas pelo algoritmo de evolução diferencial binária. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
Publicador: dc.publisher | Ponta Grossa | - |
Publicador: dc.publisher | Brasil | - |
Publicador: dc.publisher | Engenharia Elétrica | - |
Publicador: dc.publisher | UTFPR | - |
Direitos: dc.rights | openAccess | - |
Palavras-chave: dc.subject | Algorítmos genéticos | - |
Palavras-chave: dc.subject | Otimização estrutural | - |
Palavras-chave: dc.subject | Engenharia elétrica | - |
Palavras-chave: dc.subject | Genetic algorithms | - |
Palavras-chave: dc.subject | Structural optimization | - |
Palavras-chave: dc.subject | Electric engineering | - |
Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA | - |
Título: dc.title | Algoritmos evolutivos para otimização binária | - |
Título: dc.title | Evolutionary algorithms for binary optimization | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: