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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.3.2006.tde-01122006-160736
Documento
Autor
Nome completo
Gilberto de Menezes Camargo
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2006
Orientador
Banca examinadora
Camargo Junior, Joao Batista (Presidente)
Cugnasca, Paulo Sergio
Cunha, Adilson Marques da
Título em português
Controle da pressão seletiva em algoritmo genético aplicado a otimização de demanda em infra-estrutura aeronáutica.
Palavras-chave em português
Aeronáutica (infra-estrutura - demanda - otimização)
Algoritmos genéticos (aplicações)
Pressão seletiva
Resumo em português
A busca por entender e copiar o majestoso mundo que nos cerca fez do homem um curioso por natureza. Santos Dumont realizou a proeza de alcançar um dos sonhos mais antigos do homem, voar. Charles Darwin escreveu a Teoria da Evolução como um paradigma para a nossa existência, inspirando John Holland a desenvolver os Algoritmos Genéticos. Atualmente, com o grande crescimento da demanda no transporte aéreo, o homem volta seus esforços na busca por soluções que garantam a segurança da sociedade. Recentemente o pesquisador Naufal reuniu todos esses conceitos e desenvolveu um Modelo de Otimização de Demanda para o setor aeronáutico. Tal modelo visa amenizar a carga de trabalho dos controladores de tráfego aéreo na busca por aumentar a qualidade do serviço prestado por esse profissional, garantindo dessa forma níveis aceitáveis de segurança. Embora o modelo tenha se mostrado eficiente, ele apresentou uma deficiência quanto aos tempos despendidos para alcançar bons resultados. Na tentativa de otimizar os tempos do modelo atual, este trabalho de pesquisa adicionou o conceito de pressão seletiva, que representa a influência do meio ambiente. A representação da influência que o meio ambiente tem dentro da teoria da evolução de Darwin pode gerar uma implementação mais realista dos algoritmos genéticos. Este trabalho propõe a aplicação dos métodos de controle da pressão seletiva como alternativa de diminuir os tempos despendidos pelo modelo de otimização de demanda na busca por aumentar a segurança do setor aeroviário.
Título em inglês
Selective pressure control in genetic algorithms applied to demand optimization in aeronautical infraestructure.
Palavras-chave em inglês
Aeronautics (infraestructure - demand - optmization)
Genetic algorithms (applications)
Selective pressure
Resumo em inglês
The search for understanding and copying the magnificent world that surrounds us has made man curious by nature. Santos Dumont achieved one of man?s most ancient dreams, to fly. Charles Darwin wrote the Theory of Evolution as a paradigm of our existence, inspiring John Holland to develop genetic algorithms. Presently, because of the growth of demand in air transportation, men concentrate their efforts in the search for solutions that can guarantee the safety of our society. Recently, researcher Naufal has gathered all these concepts and developed a Demand Optimization Model for the aeronautical sector. This model aims to ease the workload of air traffic controllers, in a search for increasing the quality of this service and guaranteeing acceptable levels of safety. Although his model has proved to be efficient, it has presented a weak point when it comes to time spent to reach good results. In an attempt to optimize time in the existing model, this research added the concept of selective pressure, which represents the influence of the environment. The representation of the influence that the environment has inside Darwin?s Theory of Evolution can generate a more realistic implementation of genetic algorithms. This work proposes an application of selective pressure control methods as an alternative to diminish time spent by the Demand Optimization Model in a search for increasing safety for the aeronautical sector.
 
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FichaCatalografica.pdf (14.36 Kbytes)
Data de Publicação
2006-12-19
 
AVISO: O material descrito abaixo refere-se a trabalhos decorrentes desta tese ou dissertação. O conteúdo desses trabalhos é de inteira responsabilidade do autor da tese ou dissertação.
  • CAMARGO, G. M., et al. Definition of Selective Pressure Control Methods for Optimization of Genetic Algorithms in Air Traffic Control. In 10th IASTED International Conference on Artificial Inteligence and Soft Computing, Palma de Mallorca, 2006. Proceedings of the IASTED International Conference on Artificial Inteligence and Soft Computing.Anaheim-Calgary-Zurich : ACTA Press, 2006.
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