Notícias

Banca de QUALIFICAÇÃO: DANIEL LEAL SOUZA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: DANIEL LEAL SOUZA
DATA: 16/08/2018
HORA: 10:30
LOCAL: Auditório do Instituto de Tecnologia - ITEC
TÍTULO:

Controle e Ajuste de Convergência em Algoritmos Multi-Enxame Evolucionário de Partículas Clássico e Quântica Baseado em Sistemas Fuzzy, Particionamento de Espaço de Busca e Detecção de Padrões de Trajetória


PALAVRAS-CHAVES:

Controle e Ajuste de Convergência em Algoritmos Multi-Enxame Evolucionário de Partículas Clássico e Quântica Baseado em Sistemas Fuzzy, Particionamento de Espaço de Busca e Detecção de Padrões de Trajetória


PÁGINAS: 100
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia Elétrica
RESUMO:

Este trabalho apresenta um conjunto de metaheurística híbridas, baseadas na utilização das estratégias evolutivas em conjunto com os algoritmos de otimização por enxame de partículas clássico e quântico sob um ambiente multi-enxame com topologia mestre-escravos. Neste contexto, são empregadas novas heurísticas voltadas para o controle de aglomeração de enxames e mutação de réplicas de partículas (máquina de inferência Fuzzy Mamdani), bem como o uso de métodos de busca local com monitoramento de convergência baseado no histórico de melhores globais. Os algoritmos são denominados Fuzzy Competitive Evolutionary Multi-Swarm Optimization With Convergence Monitoring (FCEMSO-CM) Fuzzy Competitive Quantum-Behaviour Evolutionary Multi-Swarm Optimization With Convergence Monitoring (FCQEMSO-CM). Para efeito de validação dos resultados, serão utilizados dez problemas de benchmark não- restritivos e quatro problemas de engenharia presentes em diversas publicações científi- cas: Projeto de Viga de Aço (WBD); Peso da Tensão/Compressão sobre Mola (MWTCS); Projeto de Redutor de Velocidade (SRD); Projeto de Vaso de Pressão (DPV). Os algoritmos são propostos sob a arquitetura de computação paralela massiva CUDA, proporcionando uma distribuição de dados mais adequada em relação a organização dos enxames, bem como a diminuição significativa do tempo de processamento. Com a aplicação das estratégias evolutivas nos algoritmos PSO e QPSO, bem como as heurísticas de controle de aglomeração e busca local baseada em monitoramento de convergência, as soluções propostas neste documento oferecem diversas vantagens, como a melhoria na capacidade de busca e controle da taxa de convergência.


MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1153173 - ROBERTO CELIO LIMAO DE OLIVEIRA
Interno - 2522772 - JASMINE PRISCYLA LEITE DE ARAUJO
Externo ao Programa - 1809092 - CLAUDOMIRO DE SOUZA DE SALES JUNIOR
Externo ao Programa - 2184858 - DIONNE CAVALCANTE MONTEIRO
Externo ao Programa - 2143534 - OTAVIO NOURA TEIXEIRA
Notícia cadastrada em: 31/07/2018 14:24
SIGAA | Centro de Tecnologia da Informação e Comunicação (CTIC) - | Copyright © 2006-2022 - UFPA - bacaba.ufpa.br.bacaba2