Campo Dublin Core | Valor | Língua |
dc.contributor.advisor | Ribeiro Júnior, Luiz Antônio | - |
dc.contributor.author | Alves, Palton Lima | - |
dc.identifier.citation | ALVES, Palton Lima. Desenvolvimento de um algoritmo genético com variação dinâmica de domínio de busca. 2022. 66 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Física) — Universidade de Brasília, Brasília, 2022. | pt_BR |
dc.description | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Instituto de Física, 2022. | pt_BR |
dc.description.abstract | Em todas as áreas das ciências exatas e engenharias existem problemas cujas soluções analíticas são inviáveis de serem reproduzidas e as soluções computacionais mais diretas demandariam
um grande tempo de execução. Os algoritmos genéticos surgiram na perspectiva de buscar soluções para problemas desse tipo, de forma a encontrar soluções otimizadas em intervalos de tempo
praticáveis. Na perspectiva da seleção natural, os algoritmos genéticos buscam as melhores configurações da solução de um problema com base em uma lógica da predominância dos indivíduos
mais aptos. Nesse sentido, o meio se traduz como o problema a ser resolvido e os indivíduos como
as possíveis configurações da solução do problema. A execução do algoritmo genético baseado
então em recriar gerações com variabilidade das características genéticas herdadas dos melhores
indivíduos, que farão com que a população caminhe rumo a encontrar a solução mais otimizada
para um determinado problema. | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.subject.keyword | Algoritmos genéticos | pt_BR |
dc.title | Desenvolvimento de um algoritmo genético com variação dinâmica de domínio de busca | pt_BR |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bacharelado | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2023-06-27T14:41:39Z | - |
dc.date.available | 2023-06-27T14:41:39Z | - |
dc.date.submitted | 2022-09 | - |
dc.identifier.uri | https://bdm.unb.br/handle/10483/35141 | - |
dc.language.iso | Português | pt_BR |
dc.rights.license | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar o trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta. | pt_BR |
dc.description.abstract1 | In all areas of exact sciences and engineering, there are problems whose analytical solutions are
impossible to reproduce and the most direct computational solutions would require a large execution time. Genetic algorithms emerged from the perspective of seeking solutions to problems of
this type, in order to find optimized solutions in practicable time intervals. From the perspective
of natural selection, genetic algorithms seek the best configurations of the solution to a problem
based on a logic of the predominance of the fittest individuals. In this sense, the environment
translates as the problem to be solved and individuals as the possible configurations of the solution to the problem. The execution of the genetic algorithm based on recreating generations with
variability of the genetic characteristics inherited from the best individuals, which will make the
population walk towards finding the most optimized solution for a given problem. | pt_BR |
Aparece na Coleção: | Física
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