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http://hdl.handle.net/11612/3937| Authors: | Moreira, Luiz Felipe Rocha |
| metadata.dc.contributor.advisor: | Silva, Jadiel Caparrós da |
| Title: | Aplicação de algoritmo genético em um problema da engenharia logística |
| Keywords: | Inteligência Artificial;Algoritmo Genético;Crossover;Logística;Problema da Mochila |
| Issue Date: | 2019 |
| Publisher: | Universidade Federal do Tocantins |
| Citation: | Moreira, Luiz Felipe Rocha Aplicação de algoritmo genético em um problema da engenharia logística. 57 ´f. Monografia (Graduação) Curso de Engenharia Elétrica. Universidade Federal do Tocantins, 2019. |
| metadata.dc.description.resumo: | O trabalho de pesquisa descrito nesse documento tem o intuito de desenvolver um Algoritmo Genético com viés de aplicação na resolução de um problema da Engenharia Logística. Tendo esse objetivo claro a composição da pesquisa será em um primeiro momento o esclarecimento dos conceitos técnicos utilizados ao longo do projeto. Após isso é apresentado o problema que será solucionado assim como sua modelagem, para que ao final seja apresentado um algoritmo, focando na construção da lógica do algoritmo ao invés dos conceitos relativos a linguagem de programação escolhida, assim como os dados obtidos que comprovem a eficácia da ferramenta como forma de solução para o problema definido. Os conceitos por trás do algoritmo aqui utilizado, derivam dos estudos mais recentes sobre Inteligência Artificial e tem sua fundamentação nos estudos da biologia da teoria da evolução e genética. |
| Abstract: | The research work described in this document intends to develop a Genetic Algorithm with application bias in solving a Logistic Engineering problem. Having this clear objective the composition of the research will be in the first moment the clarification of the technical concepts used throughout the project. After this, the problem will be solved, as well as its modeling, so that in the end an algorithm is presented, focusing on the construction of the logic of the algorithm instead of the concepts related to the chosen programming language, as well as the obtained data that prove the effectiveness of the tool as a solution to the defined problem. The concepts behind the algorithm used here derive from the most recent studies on Artificial Intelligence and have their basis in the studies of the biology of evolutionary theory and genetics. |
| URI: | http://hdl.handle.net/11612/3937 |
| Appears in Collections: | Engenharia Elétrica |
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