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http://hdl.handle.net/11422/25387| Especie: | Trabalho de conclusão de graduação |
| Título : | Acoplamento de algoritmos genéticos e de inteligência de enxame para a solução de problemas contínuos e combinatórios |
| Autor(es)/Inventor(es): | Silva, Arthur Valls da Costa |
| Tutor: | Marcelino, Carolina Gil |
| Resumen: | Meta-heurísticas são ferramentas essenciais para a resolução de problemas de otimização complexos, especialmente quando métodos exatos se tornam inviáveis devido ao alto custo computacional. Entre essas técnicas, os Algoritmos Genéticos (GA) e a Otimização por Enxame de Partículas (PSO) destacam-se por sua capacidade de explorar o espaço de busca e evitar a convergência prematura em mínimos locais. Neste trabalho, é proposto o GA-BBPSO, uma abordagem acoplada que integra operadores genéticos ao PSO Simplificado (BBPSO). Essa combinação tem como objetivo aprimorar a diversidade da população e acelerar a convergência, permitindo uma exploração mais eficaz das possíveis soluções. A metodologia desenvolvida foi avaliada por meio de um conjunto abrangente de funções de benchmark, evidenciando a robustez do GA-BBPSO em relação aos métodos tradicionais, tanto na qualidade das soluções quanto na redução do esforço computacional. Além disso, sua aplicação ao problema do posicionamento de torres de sinal, um desafio clássico de otimização combinatória, reforçou sua eficácia em cenários reais. Os resultados demonstram que o GA-BBPSO apresenta um potencial promissor para a resolução de problemas complexos. |
| Materia: | Meta-heurísticas Telecomunicações Algoritmos híbridos Metaheuristics Telecommunications Hybrid algorithms |
| Materia CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
| Unidade de producción: | Instituto de Computação |
| Editor: | Universidade Federal do Rio de Janeiro |
| Fecha de publicación: | 6-feb-2025 |
| País de edición : | Brasil |
| Idioma de publicación: | por |
| Tipo de acceso : | Acesso Aberto |
| Aparece en las colecciones: | Ciência da Computação |
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