| Campo Dublin Core | Valor | Língua |
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| dc.contributor.advisor | Marotta, Marcelo Antônio | - |
| dc.contributor.author | Rangel, Jonas Soares | - |
| dc.identifier.citation | RANGEL, Jonas Soares. Avaliação de virtualização de algoritmos genéticos em redes de distribuição de água. 2024. 52 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) — Universidade de Brasília, Brasília, 2024. | pt_BR |
| dc.description | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2024. | pt_BR |
| dc.description.abstract | Este trabalho apresenta a implementação e avaliação de seis algoritmos genéticos (NSGA-II, NSGA-III, U-NSGA-III, R-NSGA-III, MOEA/D e RVEA) para otimização de redes
de distribuição de água, utilizando Python e a biblioteca pymoo. O estudo integra o
software EPANET para simulações hidráulicas e Docker para containerização, visando
reduzir o tempo de processamento via paralelização. Os algoritmos foram testados no
cenário proposto por Alperovits e Shamir (1977), com métricas de análise como frente de
Pareto, custo mínimo, robustez hidráulica (RI) e eficiência computacional. | pt_BR |
| dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Inteligência artificial | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Algoritmos | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Água - distribuição | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Algoritmos de aprendizagem orgânicos | pt_BR |
| dc.title | Avaliação de virtualização de algoritmos genéticos em redes de distribuição de água | pt_BR |
| dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bacharelado | pt_BR |
| dc.date.accessioned | 2025-11-05T17:28:02Z | - |
| dc.date.available | 2025-11-05T17:28:02Z | - |
| dc.date.submitted | 2024-09-16 | - |
| dc.identifier.uri | https://bdm.unb.br/handle/10483/42122 | - |
| 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 | This study implements and evaluates six genetic algorithms (NSGA-II, NSGA-III, UNSGA-III, R-NSGA-III, MOEA/D, and RVEA) for optimizing water distribution networks using Python and the pymoo library. The work integrates the EPANET software
for hydraulic simulations and Docker for containerization, aiming to reduce processing
time through parallelization. The algorithms were tested on the scenario proposed by
Alperovits and Shamir (1977), with analysis metrics including Pareto fronts, minimum
cost, hydraulic robustness (RI), and computational efficiency. | pt_BR |
| Aparece na Coleção: | Ciência da Computação
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