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Algoritmos evolutivos para otimização binária

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...

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Autor principal: Santos, Walace Rutielo Lopes
Formato: Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Idioma: Português
Publicado em: Universidade Tecnológica Federal do Paraná 2021
Assuntos:
Algorítmos genéticos
Otimização estrutural
Engenharia elétrica
Genetic algorithms
Structural optimization
Electric engineering
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Acesso em linha: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/23854
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spelling riut-1-238542021-01-15T06:10:03Z Algoritmos evolutivos para otimização binária Evolutionary algorithms for binary optimization Santos, Walace Rutielo Lopes Siqueira, Hugo Valadares Siqueira, Hugo Valadares Côrrea, Fernanda Cristina Bacalhau, Eduardo Tadeu Algorítmos genéticos Otimização estrutural Engenharia elétrica Genetic algorithms Structural optimization Electric engineering CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA 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. 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. 2021-01-14T19:46:14Z 2021-01-14T19:46:14Z 2019-12-06 bachelorThesis 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. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/23854 por openAccess application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Ponta Grossa Brasil Engenharia Elétrica UTFPR
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Santos, Walace Rutielo Lopes
Algoritmos evolutivos para otimização binária
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.
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