Navegando por Assunto "Cuckoo search algorithm"

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Acesso aberto (Open Access)
Síntese de superfícies seletivas de frequência para micro-ondas utilizando otimização multiobjetivo bioinspirada
(Universidade Federal do Pará, 2015-08-19) ALCÂNTARA NETO, Miércio Cardoso de; D'ASSUNCÃO, Adaildo Gomes; http://lattes.cnpq.br/4159638862269940; CAVALCANTE, Gervásio Protásio dos Santos; http://lattes.cnpq.br/2265948982068382
A evolução da computação tem possibilitado avanços substanciais em pesquisas relacionadas à engenharia e em projetos industriais. Nestas áreas, o emprego de ferramentas computacionais tem se intensificado para simulação e obtenção de determinados parâmetros do projeto. No entanto, a crescente demanda por precisão e o aumento gradativo da complexidade das estruturas e sistemas, resulta num processo de simulação cada vez mais demorado, pois a avaliação de um único critério pode consumir várias horas, bem como vários dias ou até mesmo semanas. Logo, um método que minimize o tempo de simulação e otimização, pode, assim, economizar tempo e dinheiro. Nesse contexto, a computação bioinspirada (bioinspired computing - BIC), se apresenta precisa e eficiente, onde muitos métodos computacionais tradicionais falham e, consiste em novo mecanismo para suprir tais dificuldades. Assim, neste trabalho, é realizado um estudo acerca de alguns dos algoritmos BIC mais utilizados na atualidade para projeto e otimização de problemas gerais na engenharia e na indústria. Doravante, se vislumbra desenvolver um código de otimização meta-heurístico multiobjectivo que apresente menor custo computacional e, consequentemente, menor tempo para processamento dos dados. Inicialmente, é realizada uma investigação eletromagnética das superfícies seletivas de frequência triangulares estudadas, através de simulações computacionais. A análise numérica de onda completa é feita pela técnica das integrais finitas com o auxílio de um software comercial muito utilizado para simulações em eletromagnetismo. O processo de síntese consiste em sintonizar a frequência de ressonância das estruturas e a largura de banda de acordo com os objetivos inseridos na função custo dos algoritmos de otimização. A modelagem das estruturas é realizada por uma rede neural artificial e o processo de otimização é realizado por algoritmos meta-heurísticos. Os resultados obtidos por esses códigos são comparados aos simulados pelo software comercial e aos medidos. Observou-se boa concordância entre os resultados simulados e medidos, bem como uma substancial redução no menor tempo de processamento das estruturas. Por fim, são apresentadas as conclusões e as propostas para trabalhos futuros.