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dc.creatorBiuk, Lucas Henrique
dc.date.accessioned2020-11-19T19:44:48Z-
dc.date.available2020-11-19T19:44:48Z-
dc.date.issued2019-12-06
dc.identifier.citationBIUK, Lucas Henrique. Algoritmos de inteligência de enxame 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/1/16251-
dc.description.abstractThis paper brings together a variety of bio-inspired algorithms specialized in solving binary optimization problems. The focus is on swarm intelligence algorithms, such as Particle Swarm Optimization (PSO) and Fish School Search (FSS), with the aim of determining the advantages of each one, comparing their performance for binary tasks. To this end, they are implemented in MATLAB [marca registrada] software, in order to facilitate the statistical analysis of the results obtained by simulating problems with various dimensions, such as One Max Problem and Knapsack Problem. The computational results, partially compared with evolutionary computation techniques, reveal that the PSO is able to reach the best overall performances, followed by the improved version of the binary FSS.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectInteligência computacionalpt_BR
dc.subjectInteligência coletivapt_BR
dc.subjectOtimização matemáticapt_BR
dc.subjectComputational intelligencept_BR
dc.subjectSwarm intelligencept_BR
dc.subjectMathematical optimizationpt_BR
dc.titleAlgoritmos de inteligência de enxame para otimização bináriapt_BR
dc.title.alternativeSwarm intelligence algorithms for binary optmizationpt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.description.resumoEste trabalho reúne uma diversidade de algoritmos bio-inspirados especializados em resolver problemas de otimização binária. O enfoque é dado aos algoritmos de inteligência de enxame, como a Otimização pro Enxame de Partículas (PSO) e a Busca por Cardume de Peixes (FSS), com o objetivo determinar quais as vantagens de cada um, comparando-os em desempenho quando aplicados para solução de problemas de natureza binária. Para tanto, estes são implementados no software MATLAB [marca registrada], com intuito de facilitar a análise estatística dos dados obtidos através da simulação dos problemas com diversas dimensões, como o One Max Problem e o Knapsack Problem. Os resultados computacionais, parcialmente comparados com técnicas de computação evolutiva, revelam que o PSO é capaz de chegar aos melhores desempenhos gerais, seguidos da versão melhorada do FSS binário.pt_BR
dc.degree.localPonta Grossapt_BR
dc.publisher.localPonta Grossapt_BR
dc.contributor.advisor1Siqueira, Hugo Valadares
dc.contributor.referee1Siqueira, Hugo Valadares
dc.contributor.referee2Kaster, Maurício dos Santos
dc.contributor.referee3Bacalhau, Eduardo Tadeu
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentDepartamento Acadêmico de Eletrônicapt_BR
dc.publisher.programEngenharia Elétricapt_BR
dc.publisher.initialsUTFPRpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApt_BR
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