1. Identificação | |
Tipo de Referência | Tese ou Dissertação (Thesis) |
Site | mtc-m21c.sid.inpe.br |
Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
Identificador | 8JMKD3MGP3W34R/3TAJS9H |
Repositório | sid.inpe.br/mtc-m21c/2019/05.15.23.22 |
Última Atualização | 2019:08.06.15.40.20 (UTC) simone |
Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m21c/2019/05.15.23.22.16 |
Última Atualização dos Metadados | 2019:08.20.23.36.04 (UTC) administrator |
Chave Secundária | INPE-18213-TDI/2897 |
Chave de Citação | Barroca:2019:NeAdEv |
Título | A new adaptive evolutionary algorithm for design optimization |
Título Alternativo | Um novo algorítmo evolutívo adaptivo para otmização de projetos |
Curso | CSE-ETES-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR |
Ano | 2019 |
Data | 2019-05-20 |
Data de Acesso | 08 maio 2024 |
Tipo da Tese | Dissertação (Mestrado em Engenharia e Gerenciamento de Sistemas Espaciais) |
Tipo Secundário | TDI |
Número de Páginas | 103 |
Número de Arquivos | 1 |
Tamanho | 11518 KiB |
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2. Contextualização | |
Autor | Barroca, Eric Demetrius de Castro |
Banca | Santos, 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-Mail | barrocaeric@gmail.com |
Universidade | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
Cidade | São 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 :: 2019-05-21 13:12:25 :: administrator -> pubtc@inpe.br :: 2019-05-21 13:12:47 :: pubtc@inpe.br -> barrocaeric@gmail.com :: 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 :: 2019-08-16 11:38:36 :: administrator -> simone :: 2019-08-16 11:47:22 :: simone :: -> 2019 2019-08-16 11:47:23 :: simone -> administrator :: 2019 2019-08-20 23:36:04 :: administrator -> :: 2019 |
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3. Conteúdo e estrutura | |
É a matriz ou uma cópia? | é a matriz |
Estágio do Conteúdo | concluido |
Transferível | 1 |
Palavras-Chave | Generalized extremal optimization adaptive evolutionary algorithms design optimization space engineering multidisciplinary optimization otimização extrema generalizada algoritmos evolutivos adaptativos otimização de projetos engenharia espacial otimização multidisciplinar |
Resumo | In 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. |
Área | ETES |
Arranjo | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CSE > A new adaptive... |
Conteúdo da Pasta doc | acessar |
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 | |
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4. Condições de acesso e uso | |
URL dos dados | http://mtc-m21c.sid.inpe.br/ibi/8JMKD3MGP3W34R/3TAJS9H |
URL dos dados zipados | http://mtc-m21c.sid.inpe.br/zip/8JMKD3MGP3W34R/3TAJS9H |
Idioma | en |
Arquivo Alvo | publicacao.pdf |
Grupo de Usuários | barrocaeric@gmail.com gabinete@inpe.br pubtc@inpe.br |
Visibilidade | shown |
Licença de Direitos Autorais | urlib.net/www/2012/11.12.20.35 |
Permissão de Leitura | allow from all |
Permissão de Atualização | não transferida |
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5. Fontes relacionadas | |
Repositório Espelho | urlib.net/www/2017/11.22.19.04.03 |
Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3F35BSP |
Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.14.22.20 1 |
Acervo Hospedeiro | urlib.net/www/2017/11.22.19.04 |
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6. Notas | |
Campos Vazios | academicdepartment 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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