Acoplamento de algoritmos genéticos e de inteligência de enxame para a solução de problemas contínuos e combinatórios
| dc.contributor.advisor | Marcelino, Carolina Gil | |
| dc.contributor.referee1 | Rossetto, Silvana | |
| dc.contributor.referee2 | Souza, Alan Costa de | |
| dc.creator | Silva, Arthur Valls da Costa | |
| dc.date.accessioned | 2025-03-20T14:21:09Z | |
| dc.date.available | 2026-05-16T03:08:50Z | |
| dc.date.issued | 2025-02-06 | |
| dc.description.resumo | 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. | pt_BR |
| dc.embargo.terms | aberto | pt_BR |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11422/25387 | |
| dc.language | por | pt_BR |
| dc.publisher | Universidade Federal do Rio de Janeiro | pt_BR |
| dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
| dc.publisher.department | Instituto de Computação | pt_BR |
| dc.publisher.initials | UFRJ | pt_BR |
| dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
| dc.subject | Meta-heurísticas | pt_BR |
| dc.subject | Telecomunicações | pt_BR |
| dc.subject | Algoritmos híbridos | pt_BR |
| dc.subject | Metaheuristics | pt_BR |
| dc.subject | Telecommunications | pt_BR |
| dc.subject | Hybrid algorithms | pt_BR |
| dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | pt_BR |
| dc.title | Acoplamento de algoritmos genéticos e de inteligência de enxame para a solução de problemas contínuos e combinatórios | pt_BR |
| dc.type | Trabalho de conclusão de graduação | pt_BR |