Evolução genética de redes neurais sem peso aplicada no controle de robôs móveis

Elias, Pedro Luis Gomes

Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11422/18047

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	França, Felipe Maia Galvão	-
dc.contributor.author	Elias, Pedro Luis Gomes	-
dc.date.accessioned	2022-07-29T19:01:06Z	-
dc.date.available	2023-12-21T03:00:20Z	-
dc.date.issued	2017-02	-
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11422/18047	-
dc.language	por	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal do Rio de Janeiro	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	rede neural	pt_BR
dc.subject	algoritmo genético	pt_BR
dc.subject	inteligência artificial	pt_BR
dc.title	Evolução genética de redes neurais sem peso aplicada no controle de robôs móveis	pt_BR
dc.title.alternative	Genetic evolution of weightless neural networks applied in the control of mobile robots	pt_BR
dc.type	Trabalho de conclusão de graduação	pt_BR
dc.contributor.advisorCo1	Souza, Diego Fonseca Pereira de	-
dc.contributor.referee1	França, Felipe Maia Galvão	-
dc.contributor.referee2	Souza, Diego Fonseca Pereira de	-
dc.contributor.referee3	Bhaya, Amit	-
dc.description.resumo	Apresenta-se neste trabalho, a elaboração de um método evolutivo para treinar uma rede neural sem peso aplicável para o controle de robôs móveis. As redes neurais artificiais são modelos baseados no funcionamento do sistema nervoso biológico, e aplicadas para a execução de tarefas através de aprendizado por repetição. O modelo será evoluído usando conceitos de mutação e crossover, para otimizar o resultado. Estes serão ilustrados ao longo do trabalho através de um carrinho que se movimenta por uma arena, devendo alcançar um ponto e fazendo-o no menor tempo possível.	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.department	Escola Politécnica	pt_BR
dc.publisher.initials	UFRJ	pt_BR
dc.subject.cnpq	CNPQ::ENGENHARIAS	pt_BR
dc.embargo.terms	aberto	pt_BR
Appears in Collections:	Engenharia de Controle e Automação

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
monopoli10020010.pdf		1.41 MB	Adobe PDF	View/Open

Show simple item record Recommend this item View Statistics

Pantheon Institutional repository