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Otimização por inteligência de enxames algoritmos Ant Colony e Particle Swarm

Fabio Kozak Grandi Flávio Almeida de Magalhães Cipparrone 1967-

Localização: EPBC - Esc. Politécnica-Bib Central (FD-3370 ) e outros locais(Acessar)

Título:
Otimização por inteligência de enxames algoritmos Ant Colony e Particle Swarm
Autor: Fabio Kozak Grandi
Flávio Almeida de Magalhães Cipparrone 1967-
Assuntos: OTIMIZAÇÃO GLOBAL; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Notas: Dissertação (Mestrado)
Notas Locais: Programa Engenharia Elétrica
Descrição: A otimização de problemas práticos, em geral, representa um desafio. Uma das alternativas empregadas na superação destes desafios são os métodos heurísticos de otimização, dada sua flexibilidade e robustez. O termo Swarm Intelligence denomina uma classe de algoritmos heurísticos, de funcionamento distribuído e emergente, capaz de construir soluções para um problema por meio de interação mútua de diversos indivíduos de maneira auto-organizada. Este trabalho se propõe a analisar o funcionamento e avaliar as aplicações desta recente classe de algoritmos, aqui representada pelo Ant Colony Optimization e pelo Particle Swarm Optimization. Entre as diversas aplicações destes algoritmos, foram selecionadas três categorias de problemas, com o intuito de avaliar qualitativa e quantitativamente seus desempenhos: um conjunto de funções matemáticas de avaliação de desempenho, o problema quadrático de alocação e a calibração de redes hidráulicas como um caso prático de aplicação.
Data de criação/publicação: 2003
Formato: 120 p.
Idioma: Português

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