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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/23854
Título: | Algoritmos evolutivos para otimização binária |
Título(s) alternativo(s): | Evolutionary algorithms for binary optimization |
Autor(es): | Santos, Walace Rutielo Lopes |
Orientador(es): | Siqueira, Hugo Valadares |
Palavras-chave: | Algorítmos genéticos Otimização estrutural Engenharia elétrica Genetic algorithms Structural optimization Electric engineering |
Data do documento: | 6-Dez-2019 |
Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
Câmpus: | Ponta Grossa |
Citação: | SANTOS, Walace Rutielo Lopes. Algoritmos evolutivos para otimização binária. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, 2019. |
Resumo: | 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. |
Abstract: | 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. |
URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/23854 |
Aparece nas coleções: | PG - Engenharia Elétrica |
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