Algoritmos Genéticos Na Aviação
By Eugênio Júlio Messala Cândido Carvalho & Leonardo Guerra De Rezende Guedes
Length2h 2m
About this audiobook
Esta obra aborda o problema de rotear as aeronaves de uma companhia para que esta possa ao longo do tempo voltar seus voos aos horários definidos pelo Departamento de Aviação Civil. Os voos das companhias podem fugir dos seus horários rotineiros por diversos motivos: atrasando ou cancelando voos ao longo do dia. A definição de novos planos de voo e seus procedimentos relacionados ao tema são resolvidos por um operador humano com vasto conhecimento da área e das rotas da companhia. Este define os novos planos baseado único e exclusivamente nos conhecimentos adquiridos ao longo do tempo. Porém com o avanço tecnológico e modernização dos controles aéreos e a competitividade entre as empresas aéreas faz-se necessário otimizar o tempo de retorno ao estado normal por parte da companhia, fazendo com que estes planejamentos de voo se tornassem mais complexos. Devido as características do problema de roteamento das aeronaves será utilizado uma ferramenta de representação bastante estudada ao longo do tempo chamada Redes de Petri. Pois por esta técnica podemos graficamente representar os aeroportos, os voos entre estes aeroportos e os aviões da companhia. A representação por matrizes, uma das representações utilizadas em Redes de Petri, permite o controle do funcionamento dos voos da companhia pois consegue-se controlar o deslocamento dos aviões pela rede assim como o tempo do voo. A técnica da árvore da alcançabilidade pode representar todas as sequências de voos que a companhia pode utilizar, entretanto, a construção desta árvore é de complexidade exponencial não sendo possível construí-la. A construção dos planos necessários ao retorno dos horários da companhia significa uma busca por sequências de voos sobre a Rede de Petri. A técnica a ser utilizada para ser feita esta busca são os Algoritmos Genéticos. Também é utilizada a técnica que envolve o conceito de Algoritmos Genéticos. Esta é uma técnica de inteligência artificial inserida na área de computação chamada de Computação Evolutiva, onde o mesmo é um algoritmo estocástico cujo método de busca modela fenômenos naturais tais como: herança genética e a discursão darwiniana para a sobrevivência. O algoritmo genético pertence a classe de algoritmos que busca por um caminho para um objetivo, ele trabalha com a ideia de achar uma solução para um problema sobre um espaço de soluções candidatas.
Audiobook details
GenreOther, Technology
Length2 hrs 2 mins
Narrated byListen with 1,000+ voices
FormateBook with Audio
Publish dateAug 6, 2021
LanguagePortuguese
Table of contents
1Introduction
49Redes Temporizadas
2Apresentação
50Definição de Redes de Petri L-Tempo
3Roteamento de Tráfego Aéreo
51Definição de Redes de Redes de Petri T-Tempo
4Premissas da Aviação
52Principio de Funcionamento
5Definição de Plano de voo
53Representando o Roteamento por Redes de Petri
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6Definição de HOTRAN
54Algoritmos Genéticos
7Definição de Voo Regular
55Um Breve Histórico
8Definição de Voo Extra
56Terminologia Biológica: Algoritmos Genéticos e os Métodos de Busca Tradicionais
9Planejamento do Voo
57Algumas Aplicações de Algoritmos Genéticos
10Redes de Petri
58Função de Otimização
11Elementos Básicos das Redes de Petri
59Função de Programação Automática
12Estrutura das Redes de Petri.
60Função de Máquina de conhecimento
13Rede de Petri Marcada.
61Função de Economia
14Definição de Marcação
62Função de Imunidade de Sistemas
15Definição de Vetor Marcação
63Função de Ecologia
16Definição de Rede de Petri Marcada
64Definição de População Genética
17Transições habilitadas e disparáveis.
65Definição de Evolução e Aprendizagem
18Definição de Transição Fonte (Source)
66Definição de Sistemas Sociais
19Definição de Transição Absorção (Sink)
67Elementos do Algoritmo Genético
20Definição de Rede Pura
68Tipos de representação: População de Cromossomos
21Equação Fundamental
69Função de Adaptação
22Matriz de Incidência (W).
70Operador Genético de Reprodução
23Definição de Matriz de Incidência W
71Operador Genético de Cruzamento
24Definição de Sequência Disparável
72Operador Genético de Mutação
25Definição de Sequência Disparável
73Algoritmo Genético Padrão: Descrição do Algoritmo Genético Padrão
26Definição de Vetor Característico
74Planejando Voos através de Algoritmos Genéticos
27Redes Elementares
75Componentes do Algoritmo Genético
28Definição de Sequenciamento
76Definição de Gem
29Definição de Distribuição.
77Definição de Cromossomo
30Definição de Junção
78Definição de População
31Definição de Escolha Não-Determinística
79Gerando a População Inicial
32Definição de Conflito Estrutural
80Função de Adaptação ou Avaliação do Cromossomo
33Definição de Conflito Efetivo
81Função de Adaptação ou Avaliação da População de Cromossomos
34Definição de Atribuição
82Processo de Seleção para Próxima População
35Propriedades Comportamentais
83Definição de Operadores Genéticos
36Alcançabilidade
84Definição de Reprodução
37Definição de Alcançabilidade
85Definição de Cruzamento
38Definição de Limitação ( Boundedness)
86Definição de Mutação
39Definição de Rede de Petri Segura
87O Algoritmo Genético Padrão
40Conceito de Vivacidade (Liveness)
88Resultados do Algoritmo Genético
41Reversibilidade: Definição de Rede de Petri Marcada reiniciável
89Resultados da População Inicial Aleatória
42Propriedades Estruturais
90Resultados da População Inicial Induzida
43Definição de Vivacidade Estrutural
91Operador Genético – Mutação Corretiva de Gens Deletérios
44Definição de Controlabilidade
92Mutação Corretiva de Gens Deletérios
45Definição de Limitação Estrutural
93O Algoritmo Genético Melhorado
46Definição de Conservação
94Resultados Alcançados Pelo GA – Melhorado
47Definição de Rede de Petri Repetitiva
95Resultados da População Inicial Aleatória e Induzida
48Árvore de Cobertura: Definição de Árvore de Cobertura
96Considerações Finais
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