O uso de algoritmos genéticos para aplicação em problemas de otimização de sistemas mecânicos

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 1998
Autor(a) principal: Braga, Cynthia Guerra lattes
Orientador(a): Steffen Júnior, Valder lattes
Banca de defesa: Pavanello, Renato, Ribeiro, Carlos Roberto, Saramago, Sezimaria de Fátima Pereira
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Uberlândia
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-graduação em Engenharia Mecânica
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Algoritmo Genético
Otimização
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ::ENGENHARIAS
Link de acesso: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/28537
http://doi.org/10.14393/ufu.di.1998.10
Resumo: O objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de um estudo de caráter exploratório, sobre Algoritmos Genéticos (AGs), método de otimização que nos últimos anos apresenta-se como uma importante ferramenta de trabalho, devido a sua grande habilidade de encontrar soluções em problemas de otimização complexos e também aonde outros métodos apresentam deficiência. Os algoritmos genéticos são mecanismos de busca baseados nos processos de seleção natural da luta pela vida, descoberto por Charles Darwin no final do século passado. Nos AGs, uma população de possíveis soluções para o problema em questão, evolui de acordo com operadores genéticos (probabilísticos), levando a soluções cada vez melhores à medida que o processo evolutivo continua. Os mecanismos de um algoritmo genético são simples, envolvendo basicamente cópias de cadeias de caracteres e trocas de partes destas cadeias. Para enfatizar a eficácia da aplicação de Algoritmos Genéticos, são apresentados vários exemplos utilizando o código computacional GENOCOP, tanto na solução de problemas clássicos de sistemas mecânicos quanto na minimização de funções matemáticas, sendo esperada a solução ótima, ao final de várias iterações.
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spelling 2020-01-27T17:57:47Z2020-01-27T17:57:47Z1998BRAGA, Cynthia Guerra. O uso de algoritmos genéticos para aplicação em problemas de otimização de sistemas mecânicos. 1998. 73 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Mecânica) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2020. Disponível em: http://doi.org/10.14393/ufu.di.1998.10https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/28537http://doi.org/10.14393/ufu.di.1998.10O objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de um estudo de caráter exploratório, sobre Algoritmos Genéticos (AGs), método de otimização que nos últimos anos apresenta-se como uma importante ferramenta de trabalho, devido a sua grande habilidade de encontrar soluções em problemas de otimização complexos e também aonde outros métodos apresentam deficiência. Os algoritmos genéticos são mecanismos de busca baseados nos processos de seleção natural da luta pela vida, descoberto por Charles Darwin no final do século passado. Nos AGs, uma população de possíveis soluções para o problema em questão, evolui de acordo com operadores genéticos (probabilísticos), levando a soluções cada vez melhores à medida que o processo evolutivo continua. Os mecanismos de um algoritmo genético são simples, envolvendo basicamente cópias de cadeias de caracteres e trocas de partes destas cadeias. Para enfatizar a eficácia da aplicação de Algoritmos Genéticos, são apresentados vários exemplos utilizando o código computacional GENOCOP, tanto na solução de problemas clássicos de sistemas mecânicos quanto na minimização de funções matemáticas, sendo esperada a solução ótima, ao final de várias iterações.The objective of this work is to develop an exploratory study on Genetic Algorithms (AGs), an optimization method that in recent years has been presented as an important work tool, due to its great ability to find solutions in complex optimization problems and also other methods involved. Genetic algorithms are search engines based on the natural selection processes of the struggle for life, discovered by Charles Darwin at the end of the last century. In AGs, a population of possible solutions to the problems in question, evolved according to genetic operators (probabilistic), leading to increasingly better solutions to measure the continuous evolutionary process. The mechanisms of a genetic algorithm are simple, involving copies of strings and exchanging parts of those strings. To emphasize the application of genetic algorithms, several examples of use of the GENOCOP computational code are shown, both in the solution of classical problems of mechanical systems and in the minimization of mathematical functions, with the optimal solution being expected, at the end of several iterations.Dissertação (Mestrado)porUniversidade Federal de UberlândiaPrograma de Pós-graduação em Engenharia MecânicaBrasilAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United Stateshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/info:eu-repo/semantics/openAccessCNPQ::ENGENHARIASAlgoritmo GenéticoOtimizaçãoO uso de algoritmos genéticos para aplicação em problemas de otimização de sistemas mecânicosThe use of genetic algorithms for application in optimization problems of mechanical systemsinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisSteffen Júnior, Valderhttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4721546Y4&tokenCaptchar=03AOLTBLT9lzE231U9ILNI-miQxhIRefIkpv42OCrc6ptYxmbiZ6mjLmunkh9Ob004cyV_pO8-U4xdYAA7KGQSiaxSByeRusYGChJlTd3Z0h_6cvyT34LQx4FhQnAd3AHt_mGziCbW28PMhNNeAuz36Jj00nD604qLTiObSnSF--v0NwSnVmWfpwVdcI6I6bn8ut9AGkHAlyvIs_EkZ2tkaT_qDUg1HHqa1T8aGgtEWyAV6Kz0hujSCnU_XhFMUwsQZbrmEWSlYrCze8ABo27J6PCEorhWXGRt1pGdg2w5OBs56XbHxWOX-rULJr1ize4_qIJdxOjf2dM7DoMpI3RG2Rt5J3bNVvS81GEnOVEAlyo5p2y3v19SWNjUAZE0YDfna0MshBq2CuJPKvlTRdMke8n7OejB7JT7JqZRc_qWPAD-7YaKsKfkYdIvxxKMNV2uHf38bNPN2UerEr9Y4JfRZHzLf9Ibx7k0udfCb6TGVT0KMZr1IMTUAX9AKudVA9YNXHrR-gV8CWpN3zXTlCpfBkyHKp27pc36SwPavanello, RenatoRibeiro, Carlos RobertoSaramago, Sezimaria de Fátima Pereirahttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4753250H6&tokenCaptchar=03AOLTBLT1GmgWjdmTjRgaZRGso-nKmQG4yIPfZpjUczPiHS2yBb4p06z67zK95WOpYq-7TD8G2g3bUnUuJtX7XMApdyGLiiSZSbjf6rnHA6KhjY-CApSEPJyZCyjU9FcggG0atwL9OKd9e0FR5CEb8HcEwM84lumO8NuBVZEg6cagNl7vLatOcWAdqh0Jd8f_EO8qP-Zr6nq794rX0pucOjQtqn9uX_mbd1OHbuyqdOfsrx86ORrQWX5z8aUmsSUrSONhEaeXNhJ7n6E3wFQp5O0m7sDgGtH464R_ABZI3juf56Ekg5XOgZIx6cSH-dpsMVo8fo7N1-FNOX7rK4GOUr_2d5xaifWeFlUX-6tW4RB4XL_vKS_npDX6X9Ci9hC2YZaoex0xZiPUN19Eij3V3Grt_fNN-ppRx_gnGlsDbSEczBWErxsy7HEsUGXxV133VaLzvJKGuew_KXOgbN8kGIGqWPxmcmFms1C4Uex3DHLEOFHdlgAn_xit6dN2QmAp9G9vcDAM5CxXxaSSWsmWWnGSpGRbOVcWVQBraga, Cynthia Guerra73reponame:Repositório Institucional da UFUinstname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU)instacron:UFUCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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