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Disertación de Maestría
DOI
https://doi.org/10.11606/D.3.1998.tde-19022024-133708
Documento
Autor
Nombre completo
Sandra Rita de Oliveira
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Paulo, 1998
Director
Tribunal
Augusto, Oscar Brito (Presidente)
Dias, Carlos Alberto Nunes
Silva, José Reinaldo
Título en portugués
O algoritmo genético na otimização do projeto estrutural de embarcações.
Palabras clave en portugués
Algoritmos genéticos
Programação matemática
Programação não linear
Resumen en portugués
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.
Título en inglés
Untitled in english
Palabras clave en inglés
Genetic algorithms
Mathematical programming
Nonlinear programming
Resumen en inglés
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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Fecha de Publicación
2024-02-19
 
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