Parallel Genetic Algorithm
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1. Desenvolvimento de modelos e algoritmos sequenciais e paralelos para o planejamento da expansão de sistemas de transmissão de energia elétrica / Development of mathematical models, sequential and parallel algorithms for transmission expansion planning
The main objective of this study is to propose a new methodology to deal with the long-term transmission system expansion planning with multiple generation dispatch scenarios problem (TEP-MDG). With the methodology proposed in this thesis we aim to build expansion plans with minimum investment cost and also capable of meeting the new demands of modern electr
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 16/03/2012
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2. Uma aplicação de scheduling na indústria / The application of scheduling in the industry
This paper addresses the problem of sequencing jobs in the practical environment in the industry, which is considered more relevant aspects such as production in parallel, setup time, batch production and delivery date. Will also be considered some aspects of transport as the transport capacity, making the problem of atypical already studied in literature. T
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 27/05/2011
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3. Enhance the Van der Waals energy efficiency calculi in genetic algorithms for protein structure prediction / Aumento da eficiência do cálculo da energia de van der Waals em algoritmos genéticos para predição de estruturas de proteínas
Proteins are molecules present in the living organism and essential for their life. To understand the function of a protein, its threedimensional structure (the correct positions of all its atoms in the space) should be known. From the structure of a vital protein of an organism that causes a human disease, it is possible to develop medicines for treatment o
Publicado em: 2010
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4. Comparação de métodos de otimização para o problema de ajuste de histórico em ambientes paralelos
The process of history matching aims on the determination of the models parameters from a petroleum reservoir. Once adjusted, the models can be used for the prediction of the reservoir behavior. This work presents a comparsion of dierent optimization methods for this problem s solution. Derivative based methods are compared to a genetic algorithm. In particu
Publicado em: 2009
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5. Estratégia paralela para alinhamento múltiplo de sequências com algoritmo genético multi-ilha
O Alinhamento Múltiplo de Sequências genéticas (AMS) é executado milhares de vezes ao dia por cientistas, a fim de identificar regiões de semelhança entre três ou mais sequências. Os alinhamentos múltiplos assim obtidos são usados na resolução de problemas complexos, como a determinação do histórico evolutivo das espécies. Por se tratar de um
Publicado em: 2009
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6. Uma implementação paralela híbrida para o problema do caixeiro viajante usando algoritmos genéticos, GRASP e aprendizagem por reforço
As metaheurísticas são técnicas conhecidas para a resolução de problemas de otimização, classificados como NP-Completos e vêm obtendo sucesso em soluções aproximadas de boa qualidade. Elas fazem uso de abordagens não determinísticas que geram soluções que se aproximam do ótimo, mas no entanto, sem a garantia de que se encontre o ótimo g
Publicado em: 2009
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7. Extensões da estatística scan espacial utilizando técnicas de otimização multi-objetivo
This work presents three new extensions of Kulldorffs Spatial Scan Statistic for the detection and inference of spatial clusters. Consider a map divided into m regions with known populations at risk and number of cases of some disease. We would like to know if the cases are randomly distributed over the m regions or not; if the cases are not randomly distrib
Publicado em: 2009
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8. Tomografia de escoamentos multifásicos por sensoriamento elétrico - desenvolvimento de algoritmos genéticos paralelos para a solução do problema inverso / Multiphase flow tomography by electrical sensing - development of parallel genetic algorithms for the solution of the inverse problem
A tomografia por sensoriamento elétrico representa uma técnica de grande potencial para a otimização de processos normalmente associados às indústrias do petróleo e química. Entretanto, o emprego de técnicas tomográficas em processos industriais envolvendo fluidos multifásicos ainda carece de métodos robustos e computacionalmente eficientes. Ness
Publicado em: 2008
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9. Control system design for a gas turbine engine using evolutionary computing for multidisciplinary optimization
Multidisciplinary optimization (MDO) is concerned with complex systems exhibiting challenges in terms of organization and scale. Thus, it is well suited to be applied to complex multivariable control design. Collaborative optimization is one approach for dealing with complex multidisciplinary optimization problems. Three MDO architectures, including collabor
Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica. Publicado em: 2007-12
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10. Algoritmos genéticos e processamento paralelo aplicados à definição e treinamento de redes neurais perceptron de múltiplas camadas
Neste trabalho foi desenvolvido um algoritmo genético paralelo cooperativo com diferentes comportamentos evolutivos para o treinamento e definição de redes neurais Perceptron de Múltiplas Camadas. As redes neurais Perceptron de Múltiplas Camadas são ferramentas poderosas e tiveram seu uso intensificado já que são capazes de proporcionar bons resultad
Publicado em: 2005
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11. Algoritmos evolutivos hídridos com detecção de regiões promissoras em espaços de busca contínuos e discretos / Hybrid evolutionary algorithms with detection of promising areas in continuous discrete search spaces
This work presents three strategies for exploitation in hybrid evolutionary algorithms. These strategies are the base of three approaches: Population Training Heuristic (called TPH), Evolutionary Clustering Search (ECS) and the Parallel Adaptive Hierarchical Fair Competition Genetic Algorithm (called APHAC). The TPH employs problem-specific heuristics for fi
Publicado em: 2004
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12. Alocação computacional inteligente de autoestruturas para controle multivariavel
In this thesis a proposal for eigenstructure placement for multivariable linear dynamic systems by state feedback based on the linear quadratic regulator (LQR), multiobjective optimization, evolutionary computation and parallel programming is presented. The eigenstructure placement problem is formulated based on LQR designs and on an inequality method to con
Publicado em: 2000