1. Repositório Institucional da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)
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dc.creatorSantos, Walace Rutielo Lopes-
dc.date.accessioned2021-01-14T19:46:14Z-
dc.date.available2021-01-14T19:46:14Z-
dc.date.issued2019-12-06-
dc.identifier.citationSANTOS, 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.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/23854-
dc.description.abstractThis 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.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectAlgorítmos genéticospt_BR
dc.subjectOtimização estruturalpt_BR
dc.subjectEngenharia elétricapt_BR
dc.subjectGenetic algorithmspt_BR
dc.subjectStructural optimizationpt_BR
dc.subjectElectric engineeringpt_BR
dc.titleAlgoritmos evolutivos para otimização bináriapt_BR
dc.title.alternativeEvolutionary algorithms for binary optimizationpt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.description.resumoEste 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.pt_BR
dc.degree.localPonta Grossapt_BR
dc.publisher.localPonta Grossapt_BR
dc.contributor.advisor1Siqueira, Hugo Valadares-
dc.contributor.referee1Siqueira, Hugo Valadares-
dc.contributor.referee2Côrrea, Fernanda Cristina-
dc.contributor.referee3Bacalhau, Eduardo Tadeu-
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programEngenharia Elétricapt_BR
dc.publisher.initialsUTFPRpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApt_BR
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