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1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/3TAJS9H
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2019/05.15.23.22
Última Atualização2019:08.06.15.40.20 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2019/05.15.23.22.16
Última Atualização dos Metadados2019:08.20.23.36.04 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-18213-TDI/2897
Chave de CitaçãoBarroca:2019:NeAdEv
TítuloA new adaptive evolutionary algorithm for design optimization
Título AlternativoUm novo algorítmo evolutívo adaptivo para otmização de projetos
CursoCSE-ETES-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
Ano2019
Data2019-05-20
Data de Acesso08 maio 2024
Tipo da TeseDissertação (Mestrado em Engenharia e Gerenciamento de Sistemas Espaciais)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas103
Número de Arquivos1
Tamanho11518 KiB
2. Contextualização
AutorBarroca, Eric Demetrius de Castro
BancaSantos, Walter Abrahão dos (presidente)
Sousa, Fabiano Luis de (orientador)
Chagas, Ronan Arraes Jardim (orientador)
Ramos, Fernando Manuel (orientador)
Galski, Roberto Luiz
Chaves, Antonio Augusto
Endereço de e-Mailbarrocaeric@gmail.com
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2019-05-15 23:25:47 :: barrocaeric@gmail.com -> pubtc@inpe.br ::
2019-05-21 13:12:12 :: pubtc@inpe.br -> administrator ::
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2019-07-01 21:32:51 :: barrocaeric@gmail.com -> pubtc@inpe.br ::
2019-07-02 12:38:50 :: pubtc@inpe.br -> barrocaeric@gmail.com ::
2019-07-06 00:17:38 :: barrocaeric@gmail.com -> pubtc@inpe.br ::
2019-08-08 14:38:31 :: pubtc@inpe.br -> administrator ::
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2019-08-16 11:47:23 :: simone -> administrator :: 2019
2019-08-20 23:36:04 :: administrator -> :: 2019
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-ChaveGeneralized extremal optimization
adaptive evolutionary algorithms
design optimization
space engineering
multidisciplinary optimization
otimização extrema generalizada
algoritmos evolutivos adaptativos
otimização de projetos
engenharia espacial
otimização multidisciplinar
ResumoIn this work a new adaptive evolutionary algorithm derived from a stochastic algorithm for design optimization called Generalized Extremal Optimization (GEO) is introduced. It eliminates the single free parameter of GEO by controlling its value during the search by an adaptive approach which improved GEO performance significantly, even when considering the best GEO configurations. Nonetheless, it maintains the algorithm principal characteristics of dealing with continuous, discrete and integer design variables on convex or disjoint spaces while respecting design constrains. This new algorithm, called Adaptive Generalized Extremal Optimization (A-GEO), is implemented in two variations and applied to a multidisciplinary optimization problem of spacecraft engineering, showing the potential of the new methods in solving real engineering problems. RESUMO: Neste trabalho um novo algoritmo evolutivo adaptativo derivado de um algoritmo estocástico para otimização de projetos chamado Generalized Extremal Optimization (GEO) é introduzido. Este elimina o único parâmetro livre presente no GEO através de um método adaptativo que controla os valores deste durante a busca, assim melhorando a performance do GEO significantemente, até mesmo quando comparada a sua melhor configuração. Porém, mantém suas principais características de lidar com variáveis de projeto continuas, discretas e inteiras em espaços convexos ou disjuntos respeitando as restrições de projeto. Este novo algoritmo, chamado Adaptive Generalized Extremal Optimization (A-GEO), é implementado em duas variações e aplicado a um problema de otimização multidisciplinar de engenharia de satélites, mostrando o potencial dos novos métodos em resolver problemas reais de engenharia.
ÁreaETES
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CSE > A new adaptive...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta source
originais/@4primeirasPaginas (1).pdf 05/08/2019 10:15 177.2 KiB 
originais/A NEW ADAPTIVE EVOLUTIONARY ALGORITHM FINAL.pdf 10/07/2019 09:36 10.3 MiB
originais/Avaliação final pag 01 e 02 de Eric Demetrius de Castro Barroca.pdf 06/08/2019 09:50 891.8 KiB 
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 15/05/2019 20:22 1.7 KiB 
autorizacao.pdf 06/08/2019 12:40 1.0 MiB
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://mtc-m21c.sid.inpe.br/ibi/8JMKD3MGP3W34R/3TAJS9H
URL dos dados zipadoshttp://mtc-m21c.sid.inpe.br/zip/8JMKD3MGP3W34R/3TAJS9H
Idiomaen
Arquivo Alvopublicacao.pdf
Grupo de Usuáriosbarrocaeric@gmail.com
gabinete@inpe.br
pubtc@inpe.br
Visibilidadeshown
Licença de Direitos Autoraisurlib.net/www/2012/11.12.20.35
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2017/11.22.19.04.03
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F35BSP
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/10.14.22.20 1
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
Campos Vaziosacademicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory descriptionlevel dissemination doi electronicmailaddress format group isbn issn label lineage mark nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readergroup resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype


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