algoritmos genéticos

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Aprimoramento da produtividade de sistemas de manufatura e aplicação de algoritmos genéticos na solução de problemas de agrupamentos celulares

Aprimoramento da produtividade de sistemas de manufatura e aplicação de algoritmos genéticos na solução de problemas de agrupamentos celulares

O presente trabalho apresenta, portanto, uma estrutura para o aprimoramento dos sistemas de manufatura e também a solução de problemas de formação de células, baseando- se nos algoritmos genéticos. Dimopoulos e Mort (2001), em seus estudos, permitem que se obtenha resultados bastante animadores em termos de tempo de processamento e eficiência ou eficácia nos agrupamentos de porte pequeno e médio, como define Kusiak (1990).

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Seleção de atributos em comitês de classificadores utilizando algoritmos genéticos

Seleção de atributos em comitês de classificadores utilizando algoritmos genéticos

Algoritmos de busca e otimização vêm sendo bastante utilizados nessa tarefa de seleção de atributos. Dentre eles, destacam-se os algoritmos genéticos, os quais serão utilizados nesse trabalho, com o objetivo de encontrar os melhores subconjuntos de atributos possíveis, ou seja, aqueles que proporcionem uma maior diversidade entre os membros dos comitês. Para isso, serão utilizadas duas abordagens de algoritmos genéticos: mono-objetivo e multi-objetivo. O algoritmo genético mono-objetivo é capaz de otimizar apenas um objetivo por vez. Porém, em problemas reais, isso pode não ser suficiente para solucioná-los da melhor forma possível. Na maioria dos casos, é necessário otimizar mais de um critério, os quais, geralmente, são conflitantes entre si. Devido a essa limitação do mono-objetivo, foram desenvolvidos algoritmos multi- objetivo, capazes de otimizar mais de um critério, simultaneamente.
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Uma metodologia baseada em Agentes e Algoritmos Genéticos para a redução da poluição: um estudo de caso dos tempos de semáforos no centro da cidade de Rio Grande/RS

Uma metodologia baseada em Agentes e Algoritmos Genéticos para a redução da poluição: um estudo de caso dos tempos de semáforos no centro da cidade de Rio Grande/RS

Na atualidade, a mobilidade urbana e a qualidade do ar são assuntos de destaque, devido ao tráfego intenso de veículos e a emissão de poluentes dissipada na atmosfera. Na literatura foi proposto um modelo de controle otimizado de semáforo utilizando Algoritmos Genéticos (AG). Estes algoritmos foram introduzidos neste contexto de controle de tráfego, buscando possíveis soluções para a problemática de semáforos nos grandes centros urbanos. A análise da dispersão de poluentes torna-se um aspecto importante de ser estudado e analisado, para que soluções viáveis sejam implantadas visando a melhoria do tráfego urbano e da qualidade do ar. Assim, o estudo da dispersão de poluentes e de Algoritmos Genéticos, com abordagem baseada em agentes, juntamente com simulações realizadas no simulador de mobilidade urbana SUMO (Simulation of Urban Mobility), buscam soluções satisfatórias para tais problemas. O AG realiza o cruzamento dos cromossomos, neste caso os tempos dos semáforos, apresentando os melhores tempos de sinal verde e o somatório de cada um dos poluentes a cada ciclo de simulação. As simulações foram realizadas, os resultados obtidos comparados e as análises mostraram que a utilização do Algoritmo Genético é bastante promissor neste contexto.
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Algoritmos genéticos para filogenia viva com matriz de características

Algoritmos genéticos para filogenia viva com matriz de características

Neste capítulo, descrevemos conceitos básicos de filogenia e de algoritmos genéticos, necessários ao entendimento deste trabalho. Na Seção 2.1, apresentaremos a definição de filogenia, suas aplicações e métodos de construção de árvores filogenéticas baseados em dois tipos de entrada possíveis: matriz de características e matriz de distâncias; e algoritmos usados para construção de filogenias de acordo com os dois tipos de dados de entrada. Descreveremos também o problema da filogenia viva. Na Seção 2.2, apresenta- remos inicialmente a motivação biológica que permitiu a criação de algoritmos genéticos, uma heurística utilizada para resolução de problemas computacionais que exigem busca exaustiva de um espaço de soluções. Em seguida, descrevemos algumas operações utili- zadas em algoritmos genéticos.
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Algoritmos genéticos na optimização da geometria de blocos para alvenaria

Algoritmos genéticos na optimização da geometria de blocos para alvenaria

Neste trabalho pretende-se aplicar algoritmos genéticos à optimização térmica de blocos de betão de argila expandida para alvenaria rebocados em ambas as faces. Admite-se que os blocos para alvenaria têm dimensões modulares de 400 mm para o comprimento (incluindo juntas verticais) e de 200 mm para a altura (incluindo juntas horizontais). Considera-se também que a parede é rebocada em ambas as faces, interior e exterior. A hipótese analisada, que aqui se descreve, assume para a espessura dos blocos 350 mm, acrescida de 20 mm de revestimento por reboco em ambas as faces.
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Algoritmos genéticos na alocação de dispositivos de proteção de distribuição de energia...

Algoritmos genéticos na alocação de dispositivos de proteção de distribuição de energia...

O uso de uma metodologia para o desenvolvimento das soluções de software, em especial o modelo em cascata, permite desenvolver todos os seus blocos funcionais dentro do processo. Os resultados revelaram que estas soluções, desenvolvidas com inteligência artificial (algoritmos genéticos - AG), alcançam bons resultados quanto ao circuito otimizado, apresentando valores compatíveis quando comparados aos modelos estudados: resultou ainda em um esforço computacional otimizado e boa convergência de valores. A análise do histórico de contingências também retor- na o estado final do circuito e os índices de continuidade (DIC, FIC e DMIC). A oti- mização do uso de um inventário prévio de equipamentos baseada em AG retornou o melhor circuito otimizado, considerando-se a realidade da concessionária.
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Algoritmos genéticos híbridos sem delimitadores de rotas para problemas de roteirização...

Algoritmos genéticos híbridos sem delimitadores de rotas para problemas de roteirização...

Wu (2007) abordou o problema de roteirização periódica de veículos, que pode ser considerado como uma generalização do problema clássico de roteirização devido a duas características próprias: um período de planejamento maior que um dia, em que os veículos fazem diversas rotas, e freqüências de visitas associadas a pontos a serem servidos. Foram propostos três procedimentos diferentes para a alocação dos clientes aos dias de visitas: uma heurística de inserção seqüencial que visa equilibrar os esforços dos diferentes dias do período de planejamento, uma heurística de inserção através de um sorteio aleatório que tem seus fundamentos no GRASP e uma heurística baseada em algoritmos genéticos.
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Planejamento multiobjetivo de redes WLAN utilizando algoritmos genéticos

Planejamento multiobjetivo de redes WLAN utilizando algoritmos genéticos

Os algoritmos genéticos são caracterizados pela alta flexibilidade de implementação, e esta característica se estende ao operador de cruzamento, que pode ser escolhido ou implementado conforme a aplicação em questão. Nas implementações clássicas, a recombinação geralmente é feita por um dos seguintes operadores: cruzamento de um ponto de corte, cruzamento de dois pontos de corte e cruzamento uniforme. No entanto, podem ser encontradas na literatura formas alternativas de se realizar esta operação, formas essas que adéquam-se melhor ao problema tratado. Para o caso específico de problemas com variáveis contínuas podem se citar o Cruzamento Binário Simulado ou SBX (do inglês Simulated Binary Crossover) [13], o cruzamento BLX (Blend Crossover) [19], recombinação aritmética [46] dentre outros. O operador SBX é descrito em detalhes na seção 6.4, uma vez que este é o operador empregado no algoritmo aqui proposto.
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Algoritmos genéticos para seleção de atributos em problemas de classificação de processos de negócio

Algoritmos genéticos para seleção de atributos em problemas de classificação de processos de negócio

são apresentados trabalhos relacionados tanto à utilização de algoritmos genéticos para seleção de atributos quanto à importância de um modelo de classificação qualificado para descobert[r]

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Repositório Institucional da UFPA: Comparação de métodos baseados em algoritmos genéticos para ajuste coordenado de estabilizadores de sistemas de potência

Repositório Institucional da UFPA: Comparação de métodos baseados em algoritmos genéticos para ajuste coordenado de estabilizadores de sistemas de potência

Essa dissertação de mestrado apresenta um estudo comparativo entre três metodologias baseadas em algoritmos genéticos para ajuste coordenado de estabilizadores de sistemas de potência (ESP). Os procedimentos de ajuste do ESP são formulados como um problema de otimização, a fim de: 1) maximizar o coeficiente de amortecimento mínimo do sistema em malha fechada; 2) maximizar o somatório de todos os coeficientes de amortecimento do sistema em malha fechada; e 3) deslocar os modos eletromecânicos poucos amortecidos ou mal amortecidos para uma zona pré-escrita no plano s. As três metodologias consideram um conjunto de condições de operacionais pré-especificadas. O sistema elétrico foi representado por equações no espaço de estado e as matrizes associadas com a modelagem foram obtidas por meio da versão acadêmica do programa PacDyn. As simulações foram realizadas usando o MATLAB. As metodologias foram aplicadas no conhecido sistema teste New England.
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REDUÇÃO AUTOMATIZADA DE REDES DE PETRI BASEADA EM ALGORITMOS GENÉTICOS

REDUÇÃO AUTOMATIZADA DE REDES DE PETRI BASEADA EM ALGORITMOS GENÉTICOS

As buscas são divididas normalmente em buscas sem informação e com informação. As buscas sem informação trabalham gerando sistematicamente novos estados (de um problema modelado) e comparando-os com o objetivo. Porém, tais modelos se mostram bastante ineficientes na maioria dos problemas que envolvem um espaço de busca grande. Já as buscas com informação, que utilizam conhecimentos específicos do problema, podem encontrar soluções mais eficientes varrendo grandes espaços de busca (RUSSEL; NORVING, 2004; GOLDBERG, 1989). Os Algoritmos Genéticos são inspirados pela biologia evolucionária e realizam buscas (com informação) que exploram o espaço de estados (do modelo de um problema) sem explorar de maneira sistemática cada caminho possível. As buscas são realizadas em todo o espaço de estado e todas as soluções geradas são avaliadas (RUSSEL; NORVING, 2004; GOLDBERG, 1989).
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Otimização de amortecedores de massas sintonizadas recorrendo a algoritmos genéticos

Otimização de amortecedores de massas sintonizadas recorrendo a algoritmos genéticos

O valor obtido para a massa foi de 0.5397 toneladas, e o valor da rigidez foi igual a 1269.8680 kN/m para o TMD adicionado no oitavo nó da estrutura. Na Tabela 4 estão apresentados os valores da função objetivo da estrutura sem o TMD, por comparação com os valores resultantes do processo de otimização com recurso aos algoritmos genéticos. Ainda, comparam-se os resultados obtidos com o Método dos Pontos Interiores e Programação Quadrática Sequencial.

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Desenvolvimento de algoritmos genéticos para consultas por similaridade em domínios...

Desenvolvimento de algoritmos genéticos para consultas por similaridade em domínios...

Nestre trabalho foram desenvolvidos algoritmos para recuperação aproximada do conjunto- resposta de consultas por similaridade em domínios métricos utilizando algoritmos genéticos.. Nest[r]

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Controlando população inicial de algoritmos genéticos para a otimização de funções

Controlando população inicial de algoritmos genéticos para a otimização de funções

69 Resumen: El desarrollo de algoritmos inspirados en la naturaleza ha sido muy aplicado en problemas de ingeniería, destacándose aquí los que son del tipo como enjambre de partículas. Este trabajo presenta algunos resultados de desempeño de un subtipo basado en enjambre de abejas, pues se han aplicado en diferentes problemas de ingeniería y también en el control de la generación de la población inicial de Algoritmos Genéticos. Por lo tanto, se presentan resultados de rendimiento de estos algoritmos Bee Swarm (BS), comparándolos con las dos propuestas de integración de estos algoritmos, una con BS controlando la población inicial del GA y la otra en la que el GA controla la población inicial del BS . Estando esta última versión entre los con mejores resultados en las búsquedas y retornando mejores resultados con menores costos computacionales. Estos resultados de rendimiento son importantes para ahorrar recursos computacionales cuando se aplican a problemas de ingeniería con métodos numéricos que requieren mayor poder de procesamiento y almacenamiento de datos.
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Ordenação por Translocação de Genomas sem Sinal Utilizando Algoritmos Genéticos

Ordenação por Translocação de Genomas sem Sinal Utilizando Algoritmos Genéticos

O desempenho de um algoritmo genético está intimamente relacionado com a forma de definição do espaço de busca (população) bem como de cada parâmetro a ser utilizado nos operadores de ciclo de reprodução. Assim, há uma necessidade de analisar cuida- dosamente estes parâmetros para poder estabelecê-los conforme a necessidade de cada problema a ser resolvido [10]. Na literatura comumente estes parâmetros são definidos através de exaustivos testes, onde se executa o algoritmo genético fazendo uso de possí- veis valores obtidos de intervalos discretos para cada parâmetro, dessa forma é possível definir os melhores valores para tais parâmetros, os quais provém as melhores soluções. Os principais parâmetros utilizados e que devem ser ajustados previamente à computação dos resultados, são listados na sequência. Além disso são sugeridos intervalos de bons valores para estes parâmetros tomando como base trabalhos encontrados na literatura que utilizam algoritmos genéticos:
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Otimização no cálculo da parte ativa do transformador de distribuição trifásico com uso de algoritmos genéticos visando melhor eficiência e menor custo

Otimização no cálculo da parte ativa do transformador de distribuição trifásico com uso de algoritmos genéticos visando melhor eficiência e menor custo

O presente trabalho faz um estudo de uma metodologia que busca ser mais econômica e eficiente, em comparação com métodos tradicionais, no projeto de transformadores de distribuição trifásico. Para tal, utiliza-se uma ferramenta de Inteligência Computacional, tendo como base cálculos anteriores feitos de forma tradicional por indústrias fabricantes e livros que tratam desse assunto. Evidencia-se, aqui, mais uma maneira de projetar a parte ativa do transformador, ou seja, o dimensionamento do núcleo e bobinas; para isso, utiliza-se Algoritmos Genéticos (GA), que irão auxiliar no cálculo e escolha dos parâmetros, proporcionando a melhor escolha do projeto do transformador, minimizando, em média, o custo em 5 % e as perdas em 2,5 %, conforme parâmetros de entrada seguindo a norma. Com modificações na função de fitness do GA, pode-se adequar de maneira simples a novas exigências e normas. Como consequência da utilização do Algoritmo Genético pode-se encontrar uma solução de projeto que é mais eficiente do que a utilizada pelos fabricantes. As perdas calculadas atendem valores estabelecidos pela norma NBR-5440.
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de algoritmos genéticos para calibração de redes viárias urbanas

de algoritmos genéticos para calibração de redes viárias urbanas

A modelagem do tráfego veicular em grandes áreas urbanas é uma ferramenta fundamental na análise do desempenho de novas estratégias e políticas de gerência e controle de tráfego, idealizadas para potencializar a eficiência do sistema de transportes. Com o uso de simuladores de tráfego é possível realizar estudos sobre os impactos de diferentes alternativas de intervenção, tais como a implementação ou duplicação de vias, alterações na circulação viária, entre outras aplicações. Entretanto, os simuladores mais utilizados foram desenvolvidos em outros países e geralmente não representam o comportamento do tráfego das redes viárias urbanas brasileiras, sendo, portanto necessária a calibração dos seus parâmetros. Com a evolução tecnológica dos modelos de microssimulação de tráfego, o processo de calibração tornou-se ainda mais difícil devido ao maior nível de complexidade dos modelos, o que implica no aumento do número de parâmetros a serem calibrados. Diante do exposto e a fim de permitir a utilização de microssimuladores de tráfego na modelagem de malhas viárias urbanas brasileiras, torna-se indispensável o uso de métodos computacionais de otimização que garantam, de forma eficaz, a calibração simultânea de uma grande quantidade de parâmetros. Essa dissertação de mestrado busca verificar a aplicabilidade de algoritmos genéticos para calibração de modelos de microssimulação do tráfego veicular em malhas viárias urbanas como as encontradas no cenário nacional. Ao final dessa pesquisa, concluiu-se que o método de calibração utilizado revelou-se eficiente considerando os resultados atingidos no estudo de caso realizado. Além disto, acredita-se que a metodologia aqui proposta juntamente com os valores encontrados para os parâmetros do microssimulador e do algoritmo genético possam ser utilizados em outras malhas viárias urbanas, desde que estas apresentem características semelhantes as da malha viária aqui simulada.
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Alinhamento de seqüências biológicas com o uso de algoritmos genéticos.

Alinhamento de seqüências biológicas com o uso de algoritmos genéticos.

A comparação de seqüências de genomas de organismos é uma das aplicações computacionais mais utilizadas por biólogos moleculares. Esta operação serve de suporte para outros processos como, por exemplo, a determinação da estrutura tridimensional de proteínas. Durante os últimos anos, tem- se observado uma grande expansão na utilização de Algoritmos Evolutivos, especialmente Algoritmos Genéticos (AGs), para problemas de otimização, como os de alinhamento de seqüências de dna e proteínas. Os AGs são técnicas de busca inspiradas em mecanismos de seleção natural e da genética. Neste trabalho, um AG foi utilizado para o desenvolvimento de uma ferramenta computacional para o problema de alinhamento de pares de seqüências. Uma comparação foi realizada com o uso da ferramenta bl2seq (do pacote de ferramentas Blast) afim de se checar a desempenho do AG. Utilizou- se para isso seqüências de diversos tamanhos e graus de similaridade. Os resultados demonstraram alguns casos específicos onde o AG superou a ferramenta bl2seq. A principal contribuição deste trabalho está na área de Bioinformática, com o emprego de uma nova metodologia, que posteriormente possa ser utilizada como mais uma opção para análises de seqüências em projetos genomas e para refinamento dos resultados obtidos por outras ferramentas usualmente utilizadas, como o Blast.
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Avaliação de operadores de algoritmos genéticos em otimização multidimensional

Avaliação de operadores de algoritmos genéticos em otimização multidimensional

Genericamente, Algoritmos Genéticos são procedimentos de busca, em espaços adequados, baseados nos mecanismos da seleção natural (Darwin, 2006) e da genética (Griffihs et al., 2000). Eles combinam a mais provável sobrevivência dos indivíduos mais aptos de uma população com os mecanismos da genética. Nas diferentes variantes em que se pode encontrar, o algoritmo genético é uma metáfora da evolução biológica vertida para o campo da computação. Anteriormente, ao uso dos algoritmos genéticos para solução de problemas em sistemas artificiais, biologistas utilizaram computadores digitais para realizar a simulação de sistemas genéticos (Baricelli, 1957, 1962; Fraser, 1960, 1962; Martin & Cockerham, 1960). Embora estes estudos fossem dirigidos ao entendimento de fenômenos naturais, o trabalho de Fraser(1960, 1962) não era muito distante da noção atual de algoritmo genético (Goldberg & Sastry, 2007). Os resultados de Fraser assemelham-se à otimização de funções, no entanto, não havia em seu trabalho o reconhecimento de que o algoritmo de busca em processos naturais pudesse ser utilizado em processos artificiais. O desenvolvimento dos algoritmos genéticos para sistemas artificiais foi efetuado por Holland (1962a-c) e seus estudantes utilizando operadores semelhantes aos operadores genéticos: reprodução, crossover e mutação. Em seu livro Adaptation in Natural and Artificial Systems, Holland (1975) apresentou os algoritmos genéticos como uma abstração da evolução biológica e forneceu uma fundamentação teórica para eles (Mitchell, 1999). A primeira menção ao termo “algoritmo genético” e a primeira aplicação publicada de um algoritmo genético foi feita por Bagley (1967).
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ALGORITMOS GENÉTICOS NA OTIMIZAÇÃO DA LAPIDAÇÃO DE GEMAS CORADAS

ALGORITMOS GENÉTICOS NA OTIMIZAÇÃO DA LAPIDAÇÃO DE GEMAS CORADAS

Embora não exista uma definição exata, é consenso para pesquisadores que algoritmos genéticos tem grande chance de serem competitivos ou melhores que outros métodos de IA similares quando o domínio de busca é grande, não é unimodal, ou não é totalmente conhecido, ou a função de avaliação é incerta, e se a tarefa não exige que a resposta encontrada seja a melhor resposta possível (Mitchell,1999, p.116).

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