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Master's Dissertation
DOI
https://doi.org/10.11606/D.3.1998.tde-19022024-133708
Document
Author
Full name
Sandra Rita de Oliveira
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 1998
Supervisor
Committee
Augusto, Oscar Brito (President)
Dias, Carlos Alberto Nunes
Silva, José Reinaldo
Title in Portuguese
O algoritmo genético na otimização do projeto estrutural de embarcações.
Keywords in Portuguese
Algoritmos genéticos
Programação matemática
Programação não linear
Abstract in Portuguese
Neste trabalho apresenta-se o Algoritmo Genético (AG), um algoritmo de programação matemática não linear, a ser utilizado em projetos otimizados de estruturas navais e oceânicas. O algoritmo foi aplicado ao projeto de uma Tampa de Escotilha e de um Vaso de Pressão. Os valores obtidos foram comparados com os resultados apresentados nos mesmos projetos, através da aplicação de alguns algoritmos consagrados da literatura. Embora os algoritmos utilizados no trabalho comparativo, em sua forma original, tenham sido propostos para operarem com variáveis contínuas, eles foram adaptados para o tratamento de problemas com variáveis discretas, uma vez que nos projetos estruturais em geral, é comum encontrar-se este tipo de variável. Os testes executados mostram o Algoritmo Genético como sendo um eficaz algoritmo exploratório, nas regiões do espaço de busca, devido a sua globalidade e flexibilidade.
Title in English
Untitled in english
Keywords in English
Genetic algorithms
Mathematical programming
Nonlinear programming
Abstract in English
In this work, the Genetic Algorithm (GA), a non linear programming algorithm, is used for the computer aided design of ocean structures. It was applied in a Hatch Cover and Pressure Vessel design. The results were compared to those obtained with some classical algorithms found in technical literature. However, these algorithms, originally, work with continuous variables, then some improvements were incorporated in order to make possible its application to discrete variables. Tests show the Genetic Algorithm approach to be a good algorithm for exploring search spaces due to its globality and flexibility.
 
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Publishing Date
2024-02-19
 
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