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Uma arquitetura neuro-genética para otimização não-linear restrita
Bertoni, Fabiana Cristina
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Escola de Engenharia de São Carlos 2007-10-15
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Título:
Uma arquitetura neuro-genética para otimização não-linear restrita
Autor:
Bertoni, Fabiana Cristina
Orientador:
Silva, Ivan Nunes da
Assuntos:
Algoritmos Genéticos
;
Otimização Não-Linear Restrita
;
Redes Neurais
;
Constrained Nonlinear Optimization
;
Genetic Algorithms
;
Neural Networks
Notas:
Tese (Doutorado)
Descrição:
Os sistemas baseados em redes neurais artificiais e algoritmos genéticos oferecem um método alternativo para solucionar problemas relacionados à otimização de sistemas. Os algoritmos genéticos devem a sua popularidade à possibilidade de percorrer espaços de busca não-lineares e extensos. As redes neurais artificiais possuem altas taxas de processamento por utilizarem um número elevado de elementos processadores simples com alta conectividade entre si. Redes neurais com conexões realimentadas fornecem um modelo computacional capaz de resolver vários tipos de problemas de otimização, os quais consistem, geralmente, da otimização de uma função objetivo que pode estar sujeita ou não a um conjunto de restrições. Esta tese apresenta uma abordagem inovadora para resolver problemas de otimização não-linear restrita utilizando uma arquitetura neuro-genética. Mais especificamente, uma rede neural de Hopfield modificada é associada a um algoritmo genético visando garantir a convergência da rede em direção aos pontos de equilíbrio factíveis que representam as soluções para o problema de otimização não-linear restrita.
DOI:
10.11606/T.18.2007.tde-11122007-104053
Editor:
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Escola de Engenharia de São Carlos
Data de criação/publicação:
2007-10-15
Formato:
Adobe PDF
Idioma:
Português
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