Utilizando valores de cierres semanales de los índices bursátiles estadounidenses Dow Jones(DJI), S&P500 (GSPC), Nasdaq (IXIC) y NYSE Composite (NYA), correspondientes al período comprendido entre el 4 de enero de 1980 al 31 de diciembre de 2005, se analiza la eficacia del Algoritmo Genético como técnica de optimización de estructuras de modelos GARCH para la predicción de retornos bursátiles. Los resultados obtenidos mediante Algoritmo Genético, considerando el Error Cuadrático Medio (ECM) como criterio de comparación, fueron contrastados con los de un modelo GARCH (1,1), un modelo GARCH especificado aleatoriamente y un modelo GARCH optimizado mediante Fuerza Bruta (probando todos los modelos posibles). Se efectuó un test de significancia estadística sobre la diferencia de ECM entre los modelos contrastados, además de realizar algunos test complementarios para medir el nivel de la aplicabilidad de los modelos (test LM de Engle, test Portmentau de bicorrelaciones de Hinich (test H) y test de correlaciones simples (testC)). Para todos los índices bajo análisis, los modelos GARCH optimizados por el Algoritmo Genético alcanzaron un ECM (para un conjunto extra muestral de 200 observaciones semanales) menor que el obtenido a través del modelo GARCH (1,1) y el modelo GARCH generado aleatoriamente. Sin embargo, y como era de esperar, el resultado en ECM fue mayor al del modelo obtenido por Fuerza Bruta. La diferencia entre el resultado del Algoritmo Genético y el de un modelo GARCH (1,1) resultó ser, en todos los casos, estadísticamente significativa a un 1% de significancia. Al comparar los resultados con el modelo GARCH especificado de manera aleatoria, sólo la diferencia entre ECM es significativa, a un 5% de nivel de significancia, para el caso del índice GSPC. Al analizar las diferencias de ECM entre los modelos obtenidos mediante Algoritmo Genético y Fuerza Bruta, éstas resultaron ser no significativas, salvo para el índice GSPC que fue significativa a un 10%. De esta manera, se puede concluir que un modelo GARCH optimizado mediante Algoritmo Genético podría obtener mejores resultados que una modelo GARCH (1,1) usado ampliamente en la literatura financiera. Además, el resultado obtenido mediante Algoritmo Genético no presenta desviaciones significativas con respecto de la mejor especificación posible. De este modo, se presenta evidencia a favor del Algoritmo Genético como técnica de optimización de estructuras de modelos GARCH.

A detecção de dano estrutural é um assunto muito estudado em virtude do grau de responsabilidade envolvido na manutenção de certas estruturas por diversas décadas, tais como pontes, torres de transmissão de energia, ou mesmo em falhas mecânicas de componentes automotivos, navais, de aviação, etc. A identificação do dano em estruturas por meio de ensaios dinâmicos não destrutivos tem se tornado uma técnica atrativa, devido principalmente a redução de incertezas e queda nos preços dos equipamentos utilizados, tais como acelerômetros, placas de aquisição de sinais, computadores, etc. Simulated Annealing (Recozimento Simulado) é uma técnica baseada em algoritmos heurísticos utilizada para otimização (minimização ou maximização) de problemas de larga escala, sem necessidade de cálculos de gradientes, que contenham diversos ótimos locais, onde é necessário encontrar um ótimo global. No caso de detecção de danos, esta otimização pode ser usada para sintonizar o comportamento dinâmico de um modelo paramétrico com resultados experimentais modais, como por exemplo: freqüências naturais, amortecimento modal, modos, etc. Neste trabalho é avaliado o desempenho do emprego deste método na localização e quantificação de danos em estruturas simples. Alguns dos resultados foram comparados com uma outra técnica heurística de Algoritmos Genéticos. A avaliação das incertezas envolvidas na determinação dos parâmetros experimentais foi realizada de modo a se ter idéia da ordem de exatidão do sistema assim como limitações das previsões feitas por esta metodologia. Esta abordagem é de extrema importância, pois o sistema pode indicar falsos danos em virtude de falta de exatidão nas medições das freqüências naturais da estrutura estudada. Uma abordagem teórica nos casos da viga bi apoiada e engastada livre foi feita através da equação diferencial da viga. Esta abordagem demonstrou regiões onde certas freqüências não são alteradas independentemente da condição de dano. Esta é uma das maiores contribuições deste trabalho. O mesmo estudo foi feito de forma experimental, onde se verificou a confirmação dos lugares sugeridos pelos dois estudos anteriores, ou seja, determinadas freqüências não se alteram quando determinadas regiões da estrutura são danificadas. Concluiu-se que o método de simulated annealing tem eficiência equivalente aos algoritmos genéticos, pois em termos da eficiência em detectar corretamente danos, ele apresentou desempenho semelhante, o que foi comprovado pelas simulações numéricas e ensaios experimentais. As dificuldades de identificação de danos, como danos próximos as condições de contorno e danos menores de 10%, foram sentidos de forma parecida, sendo que para estes casos, o algoritmo não convergiu completamente. Os tempos de processamento em ambos os métodos de otimização foram similares, para todos os casos estudados. / The detection of structural damage has received an increasing interest on both academic research and industry application for several decades, including structures such as bridges, transmission lines towers, or even in automotive mechanical fault detection and naval and aviation components. The damage identification in structures by means of dynamic non-destructive tests became an attractive technique, since there was and increase in the measurement accuracy and cost decrease of devices used to perform this task, like accelerometers, data acquisition boards, computers, etc. Simulated Annealing is a technique that belongs to a class of the so called Heuristic Algorithms used in optimizations (maximizations or minimizations) of large scale problems. This technique does not use gradient evaluations and can be used with functions with several local optima, where it is desired to reach the global optimum. In damage detection, this technique can be used to tune the dynamic behavior of a parametric model with experimental modal results, such as: natural frequencies, modal damping, mode shapes, etc. In this work, the performance of this method in finding and quantificating damage in simple structures is evaluated. Some of the results were compared with another Heuristic technique: the Genetic Algorithm. The importance of uncertainties in the involved experimental parameters was investigated in order to estimate the system accuracy and limitations of the methodology. This approach is important, since the methodology could indicate false damages by virtue of lack of accuracy in the measurements. A theoretical approach for simple beams was accomplished by the differential equation of motion and a simple model for the crack. This study shows points where damage will not affect some frequencies, regardless of their extent. This is one of the main contributions of this work. The same study was carried experimentally, where there was a perfect agreement with the predicted sites for null interference suggested by the two previous studies, i.e., certain frequencies did not change when those sites where damaged. Finally it is concluded that the Simulated Annealing Technique has equivalent efficiency as the genetic algorithm, since the performance in detecting damage was similar, checked by the numerical simulations and experimental tests. The difficulties on damage identification lied in damage close to support conditions and damage about 10%, and for these cases, the algorithms did not converge completely. The processing times on both techniques used were similar, for all the studied cases.

Submitted by Raquel Almeida (raquel.df13@gmail.com) on 2017-11-28T21:04:33Z No. of bitstreams: 1 2017_JonathasIohanathanFelipedeOliveira.pdf: 2996038 bytes, checksum: c184554edcaadf18f152b579776a5710 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2018-01-30T17:49:06Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_JonathasIohanathanFelipedeOliveira.pdf: 2996038 bytes, checksum: c184554edcaadf18f152b579776a5710 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-01-30T17:49:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_JonathasIohanathanFelipedeOliveira.pdf: 2996038 bytes, checksum: c184554edcaadf18f152b579776a5710 (MD5) Previous issue date: 2018-01-30 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES). / A concepção estrutural é um processo em que o projetista deve decidir sobre a topologia de um sistema estrutural, materiais a serem utilizados, disposição dos elementos e suas dimensões. Em sua essência, este é um processo iterativo. Começa com uma escolha feita pelo projetista, com base em sua experiência e recomendações técnicas, e é continuamente alterado até que alguns critérios do projeto sejam alcançados, como os deslocamentos máximos permitidos e a capacidade de resistência. Em estruturas de concreto armado aporticadas, o posicionamento dos pilares é uma das escolhas que o projetista deve fazer. Este trabalho aplica técnicas de otimização, como algoritmos genéticos, para encontrar o melhor posicionamento de pilares em pórticos de concreto armado e fornecer alternativas de projeto. Ao alterar as dimensões dos elementos e as posições dos pilares, um algoritmo genético multiobjetivo é usado para minimizar o custo com concreto, reforço de aço e formas, e deslocamento máximo. Este trabalho difere dos outros na literatura no modo como os pilares são posicionados e sua aplicação em estruturas aporticadas de topologia não-regulares. / Structural design is a process in which the designer must decide on the topology of a structural system, materials to be used, arrangement of elements and their dimensions. In essence, this is an iterative process. It starts with a choice made by the designer, based on his experience and technical recommendations, and is continually altered until certain design criteria are met, such as maximum permissible displacements and strength. In reinforced concrete structures, the column’s positioning is one of the choices that the designer must make. The present dissertation applies optimization techniques, such a multiobjective genetic algorithm called NSGA-II, to find the best column layout in reinforced concrete frames and provide design alternatives. By changing element dimensions and column positions, a multiobjective genetic algorithm is used to minimize cost with concrete, steel reinforcement and formwork, maximum displacement, maximum absolute bending moment and maximum positive-negative extremes bending moment. This work differs from the others in the literature on the way columns are positioned and their application in nonregular topological framed structures. Finally, some example of applications are provided to test the proposed methodology.

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2017. / Submitted by Raquel Almeida (raquel.df13@gmail.com) on 2018-02-21T18:19:33Z No. of bitstreams: 1 2017_MarcelHenriqueTrabuco.pdf: 15513525 bytes, checksum: 891f831794f609c9b9f93b8c425cd95d (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2018-02-27T18:13:32Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_MarcelHenriqueTrabuco.pdf: 15513525 bytes, checksum: 891f831794f609c9b9f93b8c425cd95d (MD5) / Made available in DSpace on 2018-02-27T18:13:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_MarcelHenriqueTrabuco.pdf: 15513525 bytes, checksum: 891f831794f609c9b9f93b8c425cd95d (MD5) Previous issue date: 2018-02-27 / O objetivo desta tese de doutorado é o desenvolvimento de algoritmos de compressão de sinais de eletromiografia de superfície (S-EMG, do inglês Surface Electromyography) arranjados de forma unidimensional (1D) e bidimensional (2D). Os algoritmos 1D são baseados em Transformada de Wavelet e na alocação de bits por sub-bandas do espaço transformado 1D. Cinco perfis distintos de alocação são propostos: exponencial, linear, raiz-quadrática, tangente hiperbólica e logarítmico, todos decrescentes. Os quatro primeiros possuem comportamento fixo, o último, possui comportamento adaptativo. Os algoritmos 2D geram uma representação bidimensional do sinal de S-EMG a partir da segmentação do sinal 1D e são divididos em três grupos: 1) Contêm os algoritmos de compressão baseados em Transformada Wavelet 2D e na alocação de bits por sub-bandas do espaço transformado 2D. 2) Contêm os algoritmos de compressão baseados em Transformada Wavelet 2D, no reordenamento adaptativo do espaço transformado e na alocação de bits pelo perfil tangente hiperbólico. E por fim, 3) Composto pelos algoritmos baseados no codificador de vídeo HEVC aplicados a uma imagem do sinal de S-EMG gerada por reordenação simples ou baseada no recorte adaptativo entre duas contrações musculares consecutivas. Os algoritmos são testados com bancos de sinais reais dinâmicos e isométricos e o desempenho é avaliado por métricas objetivas. Ademais, são realizadas comparações de desempenho entre os algoritmos propostos e por outros algoritmos relatados na literatura. Os algoritmos propostos se mostram promissores por serem superiores aos outros algoritmos comparados quando o fator de compressão é menor que 90% para protocolo isométrico e em toda faixa de fator de compressão para o protocolo dinâmico. / The aim of this PhD thesis is the design of compression algorithms for Surface Eletromyography (S-EMG) signals arranged one-dimensional (1D) and bi-dimensional mode. The 1D algorithms are based in Wavelet Transform and the bits allocation by subbands of the transformed space 1D. Five distinct allocation profiles are proposed: Exponential, linear, root-quadratic, hyperbolic and logarithmic tangent, all decreasing. The first four have static behavior, the latter has adaptive behavior. The 2D algorithms generate a bi-dimensional representation of the S-EMG signal from the 1D signal segmentation and are divided into three groups: 1) This group contains the compression algorithms based on Wavelet Transform 2D and the bits allocation by

Nesta tese de doutorado estudamos polinômios multivariados. Começamos fazendo uma revisão bibliográfica sobre o teorema da irredutibilidade de Hilbert. Abordamos com detalhes as demonstrações da versão clássica feita pelo próprio Hilbert e das versões efetivas feitas por Erich Kaltofen e Shuhong Gao. Desenvolvemos um novo algoritmo para fatoração de polinômios multivariados inteiros usando logaritmo discreto. Nosso método é baseado em novos tipos de reduções de polinômios multivariados para polinômios bivariados, as quais têm como principal característica manter a esparsidade do polinômio. Nosso método mostrou-se eficiente quando usado para fatorar polinômios multivariados que possuem apenas fatores esparsos e quando usado para extrair fatores esparsos de polinômios multivariados que têm fatores esparsos e densos. Terminamos essa tese trabalhando com o máximo divisor comum (mdc) de polinômios. Estudamos critérios geométricos de politopos para determinar coprimalidade entre polinômios multivariados. Desenvolvemos um novo algoritmo que trabalha em tempo polinomial (sobre o número de monômios) para detectar coprimalidade entre polinômios multivariados usando seus politopos de Newton associados. Esse método geométrico tem a vantagem de determinar a coprimalidade entre famílias de polinômios, pois podemos mudar arbitrariamente os coeficientes dos polinômios desde que certos coeficientes permaneçam não nulos. Além disso, os polinômios permanecerão coprimos sobre qualquer corpo. Terminamos mostrando como construir o mdc entre dois polinômios bivariados usando seus polígonos de Newton associados. / In this dissertation we study multivariate polynomials. We begin with a bibliographical review on the Hilbert irreducibility theorem. We cover in detail the demonstrations of the classic version due to Hilbert himself and effective versions due to Erich Kaltofen and Shuhong Gao. We developed a new algorithm for factoring multivariate integral polynomials using discrete logarithm. Our method is based on new types of reductions, from multivariate polynomias to bivariate polynomials, whose main feature is to maintain the sparsity of the polynomial. Our method has proved to be eficient when used for factoring multivariate polynomials that have only sparse factors and when used to extract sparse factors of multivariate polynomials that have sparse and dense factors. We finish this dissertation studying the greatest common divisor (gcd) of polynomials. We study geometric criteria of polytopes to determine coprimality between multivariate polynomials. We developed a new algorithm that works in polynomial time (on the number of monomials) to detect coprimality between multivariate polynomials using their associated Newton polytopes. This geometric method has the advantage of determining the coprimality between families of polynomials, since we can arbitrarily change the polynomial coeficients as long as some coeficients remain nonzero. Moreover, the coprime polynomials shall remain coprime on anyfield. We ended up showing how to build the gcd between two bivariate polynomials using their associated Newton polygons.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Matemática, Programa de Mestrado Profissional em Matemática em Rede Nacional, 2016. / Submitted by Fernanda Percia França (fernandafranca@bce.unb.br) on 2016-07-07T20:49:35Z No. of bitstreams: 1 2016_SusianeBezerraCaixeta.pdf: 643998 bytes, checksum: 07d398db307ed1fb444bd4ba0b09f637 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana(raquelviana@bce.unb.br) on 2016-08-03T22:08:29Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2016_SusianeBezerraCaixeta.pdf: 643998 bytes, checksum: 07d398db307ed1fb444bd4ba0b09f637 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-08-03T22:08:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2016_SusianeBezerraCaixeta.pdf: 643998 bytes, checksum: 07d398db307ed1fb444bd4ba0b09f637 (MD5) / O Algoritmo da divisão de Euclides, bem como todos os conteúdos matemáticos apresentados na Educação Básica, devem ser lecionados de forma contextualizada. Isso favorece o estudante, de forma que o mesmo tenha um aprendizado mais eficiente. Esta dissertação visa fundamentar teoricamente a parte matemática necessária para a discussão, aperfeiçoando o conhecimento matemático do professor no assunto e favorecendo a sua formação continuada. Para isso, serão construídos o conjunto dos números naturais e o conjunto dos números inteiros, além de discorrer sobre divisibilidade. Todos esses tópicos serão compostos de uma linguagem matemática formal. Além disso, esta dissertação propõe atividades que relacionem situaçõesproblema do cotidiano com o tema, de forma que os estudantes possam descobrir por meio de discussões em grupo a resolução dos mesmos. Dessa forma, são propostas atividades que seguem uma tendência metodológica de ensino-aprendizagem em educação matemática conhecida como resolução de problemas. _______________________________________________________________________________________________ ABSTRACT / Euclid's division Algorithm as well as all mathematical content presented in basic education should be taught in context. This favors the student, so that it has a more e-cient learning. This work aims to present the theory involved in the discussion of the Euclid's algorithm, in other to give support to Mathematic teachers of fundamental school to improve their knowledge about the integer numbers. For this, we present the formal construction of the natural numbers and integer numbers and a formal proof of Euclid's division algoritm. In this dissertation, we also aim to propose activities that contextualize the theme in everyday situations, so that teachers can motivate the students to discuss some everyday problems involving Euclid's algorithm, working in groups. The activities follow a methodological tendency in math education known as problem solving.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:24:47Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2004-04-16Bitstream added on 2014-06-13T18:52:40Z : No. of bitstreams: 1 takahashi_l_me_bauru.pdf: 1226517 bytes, checksum: 79773d4c627eaab79ac4319f0121ae0b (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / O presente trabalho desenvolve duas abordagens baseadas em sistemas inteligentes, redes neurais artificiais e algoritmos genéticos, para resolver problemas de Despacho Econômico (DE) com a incorporação das características não lineares e pontos de válvula na função custo das unidades geradoras em sistemas de geração. Os algoritmos de otimização convencionais têm apresentado problemas para resolver o DE nos casos em que as funções envolvidas apresentam características de não convexidade e/ou não diferenciabilidade. As abordagens neurais, mas especificamente a rede de Hopfield, mostram-se como ferramentas adequadas no estudo do DE quando funções objetivo não convexas são estudadas. Na Rede de Hopfield Modificada (RHM) aqui analisada, alguns problemas rotineiramente encontrados em outras abordagens neurais, tais como soluções infactíveis e a não convergência aos pontos de equilíbrio (que representam uma solução para o sistema), são tratados de forma eficiente... / The present work develops two intelligent system approaches: artificial neural networks and genetica algorithms to solving economic dispatch (DE) problems in which the valve point loading is introduced in the cost function analysis. Conventional optimization algorithms have presented some drawbacks when solving certain DE problems presenting non-convexity or non-differentiability issues. The neural approaches, specially the Hopfield network, have proven its efficiency as good tools for solving the DE when such problem presents non-convex objective functions. In the Modified Hopfield network (RHM) studied in this work some problems being highlighted in the literature, such as infeasible solutions or bad convergence rates to the equilibrium points, have been effectively handled. The RHM has also presented a good convergence rate when compared to other neural approaches, which, in general, take thousands of iteration to reach the solution. The Genetic Algorithms (GA) have proven to be suitable for solving optimization presenting non-linear and non-differentiable cost functions. Thus, the genetic... (Complete abstract click electronic access below)

Este trabalho apresenta uma revisão bibliográfica atualizada sobre duas grandes áreas da Inteligência Artificial: Planejamento e Algoritmos Genéticos. A pesquisa se estende pela criação de modelos genéticos implementados em um sistema planejador dedicado à resolução de uma conhecida classe de problemas de planejamento, usando bibliotecas de código de domínio público em ambas as áreas. Uma análise dos resultados motivou a remodelagem e nova implementação, alterando a plataforma e o sistema operacional e reescrevendo o código sem o uso das bibliotecas de domínio público. O modelo foi readaptado e ajustado conforme os resultados dos novos testes, para o uso de novos operadores genéticos não-convencionais, permitindo alcançar novas conclusões sobre a abordagem original proposta. Outra importante contribuição apresenta uma forma alternativa e simples de inferir tipos de objetos e parâmetros na linguagem PDDL para instancíar corretamente as ações e reduzir drasticamente o espaço de busca.

Made available in DSpace on 2015-05-29T12:49:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 000469318-Texto+Completo-0.pdf: 5158294 bytes, checksum: aacfc4fbbf492486e6befc63afe0d601 (MD5) Previous issue date: 2015 / Improvements in Wireless Sensor Networks (WSNs) are constantly being proposed and one of the challenges is to develop the ability to create smarter dynamics so that it can adapt to the needs that arise in the environment. This work proposes three algorithms for networks based on tree topology: (i) Reorganization of Optimal Power algorithm, (ii) Best Channel Choice Based on ScanED algorithm and (iii) Self-Organizing algorithm, which is the result of the implementation of the first two simultaneously. This last algorithm makes decisions based on metrics such as LQI, RSSI, transmission power, operation channel, CCA and energy detected in channel. The benefits of using this algorithm are: (i) reduction of energy consumption, (ii) reduction of electromagnetic interference in the environment, (iii) achieving a more suitable topology for the needs of the WSN, (iv) reduction of the communication error rate, thus reducing collisions and retransmission of frames, and (v) periodic selection of a clean channel to operate. / Redes de Sensores Sem Fio (RSSFs) estão em constante desenvolvimento e entre as melhorias propostas está o suporte ao comportamento dinâmico dos sensores, para que possam se adaptar às necessidades que surgem no ambiente. Neste trabalho são propostos três algoritmos para redes com topologia em forma de árvore, denominados de: (i) algoritmo de Reorganização de Potência Ótima (RPO), (ii) algoritmo de Escolha do Canal de Operação Baseado no ScanED (ECOBS) e (iii) algoritmo de Auto-organização (AO), que é o resultado da execução dos dois primeiros simultaneamente. Este último algoritmo toma decisões baseado nas métricas LQI, RSSI, potência de transmissão, canal de operação, CCA e energia detectada no canal. Como benefícios da utilização deste algoritmo são ressaltados: (i) a redução do consumo de energia, (ii) a diminuição da interferência eletromagnética no ambiente, (iii) o alcance de uma topologia mais adequada para as necessidades da RSSF, (iv) a diminuição da taxa de erros de comunicação, reduzindo as colisões e retransmissões de frames, e (v) a seleção periódica do canal mais limpo para operar.

Resumo: O presente trabalho desenvolve duas abordagens baseadas em sistemas inteligentes, redes neurais artificiais e algoritmos genéticos, para resolver problemas de Despacho Econômico (DE) com a incorporação das características não lineares e pontos de válvula na função custo das unidades geradoras em sistemas de geração. Os algoritmos de otimização convencionais têm apresentado problemas para resolver o DE nos casos em que as funções envolvidas apresentam características de não convexidade e/ou não diferenciabilidade. As abordagens neurais, mas especificamente a rede de Hopfield, mostram-se como ferramentas adequadas no estudo do DE quando funções objetivo não convexas são estudadas. Na Rede de Hopfield Modificada (RHM) aqui analisada, alguns problemas rotineiramente encontrados em outras abordagens neurais, tais como soluções infactíveis e a não convergência aos pontos de equilíbrio (que representam uma solução para o sistema), são tratados de forma eficiente... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The present work develops two intelligent system approaches: artificial neural networks and genetica algorithms to solving economic dispatch (DE) problems in which the valve point loading is introduced in the cost function analysis. Conventional optimization algorithms have presented some drawbacks when solving certain DE problems presenting non-convexity or non-differentiability issues. The neural approaches, specially the Hopfield network, have proven its efficiency as good tools for solving the DE when such problem presents non-convex objective functions. In the Modified Hopfield network (RHM) studied in this work some problems being highlighted in the literature, such as infeasible solutions or bad convergence rates to the equilibrium points, have been effectively handled. The RHM has also presented a good convergence rate when compared to other neural approaches, which, in general, take thousands of iteration to reach the solution. The Genetic Algorithms (GA) have proven to be suitable for solving optimization presenting non-linear and non-differentiable cost functions. Thus, the genetic... (Complete abstract click electronic access below) / Orientador: Ivan Nunes da Silva / Coorientador: Leonardo Nepomuceno / Banca: Geraldo Roberto Martins da Costa / Banca: Takaaki Ohishi / Mestre