ID:
6753
Sala virtual:
https://us02web.zoom.us/j/88167789408?pwd=OTJsVHk2SlF4eWNOanlTYTVkb05UQT09
Vídeo:
https://peertube.td.utfpr.edu.br/videos/watch/db0c93bb-656a-4f00-8186-334479cd9541
Resumo:
A constante busca pelo desenvolvimento e aperfeiçoamento das tecnologias existentes é uma necessidade cada vez mais fundamental para a sociedade. Nos últimos anos, com os avanços no campo computacional, abriram-se novas possibilidades para a solução de problemas antes vistos como muito difíceis e até impossíveis. A busca pela otimização de funções é um importante passo nessa caminhada, pois oferece uma solução satisfatória para problemas complexos em menos tempo, um recurso cada vez mais precioso nos dias atuais. Este trabalho teve como objetivo a realização de testes de desempenho de dois algoritmos computacionais de inteligência coletiva, o binary cat swarm optimization e o boolean binary cat swarm optimization, programas que tem seu funcionamento baseado na computação natural. Ambos foram empregados para a solução de um problema e seus resultados foram comparados para determinar qual conseguiu atingir uma solução ótima de forma mais eficiente.
Autor(es):
FERNANDO
CALIXTO CURI
Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, Paraná, Brasil
fercuri@gmail.com
HUGO
VALADARES SIQUEIRA
Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, Paraná, Brasil
hugosiqueira@utfpr.edu.br
Modalidade:
Engenharia Elétrica
Data:
25/11/2020
Hora:
13:30