Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnologico / Made available in DSpace on 2016-01-08T21:04:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 104395.pdf: 2328670 bytes, checksum: 709ceeced19c2911f5724c8b05aa5df1 (MD5) Previous issue date: 1996 / Este trabalho explora a aplicação dos algoritmos genéticos no design de produtos. A base teórica que sustenta as especulações deste tema, é formada por conhecimentos nas áreas do design, psicologia cognitiva, inteligência artificial e geometria, entre outras. Um processo evolucionário trabalha sobre uma população de indivíduos; operações genéticas são um ponto crucial deste método, que permite simular um competitivo mecanismo que controla a sobrevivência das formas. Diferente dos algoritmos genéticos tradicionais, a evolução interativa fornece uma nova e poderosa técnica de solução de problemas em design; baseada na colaboração homem-computador. Resultados preliminares obtidos em nosso programa, desenvolvido com base nestas idéias, serão apresentados.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnologico / Made available in DSpace on 2016-01-08T22:12:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 107336.pdf: 3622415 bytes, checksum: 953f1623eaa5c472c4fa60df73f7c69d (MD5) Previous issue date: 1997 / Procedimentos de busca local (ex. busca tabu) e algoritmos genéticos têm apresentado excelentes resultados em problemas clássicos de programação da produção em ambientes job shop. No entanto, estas abordagens apresentam pobres habilidades de modelamento e poucas aplicações com restrições de ambientes reais de produção têm sido publicadas. Além disto, os espaços de busca considerados nestas aplicações são nomlalmente incompletos e as restrições reais são poucas e dependentes do problema em questão. Este trabalho apresenta uma abordagem genética híbrida para resolver problemas de programação em ambientes job shop com grande número de restrições reais, tais como produtos com vários níveis de submontagem, planos de processamento altemativos para componentes e recursos alternativos para operações, exigência de vários recursos para executar uma operação (ex., máquina, ferramentas, operadores), calendários para todos os recursos, sobreposição de operações, restrições de disponibilidade de matéria-prima e componentes comprados de terceiros, e tempo de setup dependente da sequência de operações. A abordagem também considera funções de avaliação multiobjetivas. O sistema usa algoritmos modificados de geração de programação, que incorporam várias heurísticas de apoio à decisão, para obter um conjunto de soluções iniciais. Cada solução inicial é melhorada por um algoritmo de subida de encosta. Então, um algoritmo genético híbrido com procedimentos de busca local é aplicado ao conjunto inicial de soluções localmente ótimas. Ao utilizar técnicas de programação de alta perfomlance (heurísticas construtivas, procedimentos de busca local e algoritmos genéticos) em problemas reais de programação da produção, este trabalho reduziu o abismo existente entre a teoria e a prática da programação da produção.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. / Made available in DSpace on 2012-10-20T00:31:59Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2014-09-26T01:28:49Z : No. of bitstreams: 1 182413.pdf: 4887020 bytes, checksum: 45c1f265743a8ffcd4ee6d778892c7c9 (MD5) / O trabalho descrito nesta dissertação trata do problema do planejamento da medição na estimação de estados em sistemas de potência. Um plano de medição define o tipo, o número e a posição das medidas a serem processadas por um estimador de estados para avaliar o estado de operação de um sistema elétrico de potência em tempo real. O principal objetivo do trabalho é implementar uma metodologia que permita obter planos de medição adequados para o processo de estimação de estados, de modo a possibilitar o processamento de medidas portadoras de erros de grande magnitude (erros grosseiros) a mínimo custo; os planos de medição devem ser ao mesmo tempo robustos face à perda de certos pontos de medição. A escolha de um plano de medição adequado nesse sentido é um problema do tipo combinatorial e, portanto, favorece o emprego dos algoritmos genéticos como método de busca na sua solução. Os resultados do emprego da metodologia desenvolvida são mostrados em sistemas-teste do IEEE e atestam a eficiência dos procedimentos empregados no tratamento do problema em questão.

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2017. / Submitted by Fernanda Percia França (fernandafranca@bce.unb.br) on 2017-05-11T17:50:21Z No. of bitstreams: 1 2017_JoséLuisSonccoÁlvarez.pdf: 1420459 bytes, checksum: d3aeb52c5b121fa780cdd693f78d263a (MD5) / Approved for entry into archive by Guimaraes Jacqueline (jacqueline.guimaraes@bce.unb.br) on 2017-05-17T14:03:21Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_JoséLuisSonccoÁlvarez.pdf: 1420459 bytes, checksum: d3aeb52c5b121fa780cdd693f78d263a (MD5) / Made available in DSpace on 2017-05-17T14:03:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_JoséLuisSonccoÁlvarez.pdf: 1420459 bytes, checksum: d3aeb52c5b121fa780cdd693f78d263a (MD5) / O cálculo de distâncias evolutivas, como as distâncias de reversão e double cut and join, entre a ordem dos genes de dois organismos e um problema combinatório complexo. Este cenário pode ficar ainda mais complicado se quisermos construir árvores filogenéticas, visto que a maioria das abordagens da literatura primeiro solucionam o problema da mediana de três genomas, o qual foi demonstrado ser NP-Difícil para vários modelos evolutivos. Neste trabalho propomos vários algoritmos evolutivos para o problema de ordenação de permutações (sem sinal) por reversões, cuja saída e a distancia de reversão. Estes algoritmos são baseados em um algoritmo genético simples, sobre o qual foram incorporados varias heurísticas como busca local, busca por oposição, e eliminação de pontos de quebra. Experimentos foram realizados usando diferentes dados (permutações) baseados na ordem dos genes, os quais foram gerados artificialmente (de forma aleatória) e também a partir de dados biológicos. Dentre estes algoritmos os que melhores resultados tem para casos práticos, ou seja, permutações de comprimento ate 120, são os chamados AMBO e AMBO-Híbrido. Estes resultados foram validados usando testes estatísticos como Friedman e Holm. Adicionalmente, foi implementado um software para construir arvores filogenéticas chamado de HELPHY, que toma como entrada dados baseados na ordem dos genes (permutações com sinal). Primeiro foi proposto um algoritmo guloso para o problema da pequena filogenia, cujo objetivo e calcular o custo de uma determinada árvore. Logo, para o problema da grande filogenia foi proposta uma abordagem baseada em busca em vizinhança variável, cujo objetivo e explorar o espaço de soluções de estruturas de árvores. Experimentos mostraram que HELPHY conseguiu melhorar o tempo de execução para encontrar árvores com bons escores (distância de reversão) para o dataset Campanulaceae; além disso, uma nova árvore tendo o melhor escore (distância double cut and join) na literatura foi encontrado para o dataset Hemiascomycetes. / Calculating evolutionary distances, such as the reversal distance or the double cut and join distance, between the gene orders of two organisms is a complex combinatory problem. This scenario can be even more complicated if we want to build phylogenetic trees, since most of the approaches in the literature first solves the median problem for three genomes, which was shown to be NP-Hard for various evolutionary models. In this work, we are proposing several evolutionary algorithms for the problem of sorting (unsigned) permutations by reversals, whose output is the reversal distance. These algorithms are based on a simple genetic algorithm, on which were embedded different heuristics such as local search, opposition-based learning, and elimination of breakpoints. Experiments were performed using different types of data (permutations) based on gene orders which were generated artificially (in a random way) and also from biological data. From these algorithms, the ones with the best results for practical cases, that is, permutations of length up to 120, are called as AMBO and AMBO-Hibrido. These results were validated by applying the Friedman and Holm statistical tests. Moreover, a software called HELPHY for building phylogenetic trees was implemented, which takes as input data based on gene order (signed permutations). First, an greedy algorithm was proposed for the small phylogeny problem, whose aim is to calculate the cost (score) of a given tree structure. Then, an approach based on variable neighborhood search was proposed for the large phylogeny problem, whose aim is to explore the search space of tree structures. Results of the experiments showed that HELPHY improved the execution time for finding good scores (reversal distance) for the dataset Campanulaceae; besides, a new tree structure with the best score (double cut and join distance) in the literature was found for the dataset Hemiascomycetes.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Departamento de Ciência da Computação, 2013. / Submitted by Albânia Cézar de Melo (albania@bce.unb.br) on 2013-07-15T16:43:11Z No. of bitstreams: 1 2013_JoseLuisSonccoAlvarez.pdf: 1018122 bytes, checksum: 9dd7f3ffe2e2bdb1cb9b764e37a8d6a1 (MD5) / Approved for entry into archive by Guimaraes Jacqueline(jacqueline.guimaraes@bce.unb.br) on 2013-08-02T13:47:05Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2013_JoseLuisSonccoAlvarez.pdf: 1018122 bytes, checksum: 9dd7f3ffe2e2bdb1cb9b764e37a8d6a1 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-08-02T13:47:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2013_JoseLuisSonccoAlvarez.pdf: 1018122 bytes, checksum: 9dd7f3ffe2e2bdb1cb9b764e37a8d6a1 (MD5) / Ordenação de permutações por reversões é um dos problemas mais desafiantes relacionados com a análise da distância evolutiva entre organis- mos, cujos resultados podem ser usados na construção de árvores filogenéticas baseadas nesta distância. No caso de permutações com sinal, o problema pode ser resolvido em tempo linear, porém, no caso de permutações sem sinal o problema é mais complexo, já que foi demonstrado ser NP-difícil e com uma questão ainda em aberto: se é ou não NP completo; este foi o motivo pelo qual foram propostos diversos algoritmos de aproximação e de computação evolucionária. Neste trabalho, é proposto um algoritmo genético(AG) padrão para resolver o problema de ordenação de permutações sem sinal. Este enfoque está baseado no método proposto por Auyeung e Abraham, que usa soluções exatas para o caso de permutações com sinal, para resolver a versão do problema com permutações sem sinal. Adicionalmente, foi proposto um algoritmo genético melhorado (hibrido), que usa uma heurística de eliminação de pontos de quebra em gerações iniciais. Diversos experimentos foram feitos tomando como entrada permutações gera- das aleatoriamente, escolhendo um elemento aleatório sobre um conjunto de números, ou aplicando reversões aleatórias sobre uma permutação ordenada. Ademais, foram usadas permutações de Gollan as quais sabemos que podem ser ordenadas usando n — 1 reversões, onde n é o comprimento da permutação. Desde que muitos enfoques de AG's usaram mecanismos de controle impreci- sos para validar a precisão das suas respostas, foi necessário um grande esforço para desenvolver uma algoritmo de aproximação confiável. Dando origem a um desenvolvimento teórico baseado no algoritmo de raio de aproximação 1.5 proposto por Christie, e sua posterior implementação. Os experimentos mostraram que ambos AG fornecem respostas que são melhores do que aquelas fornecidas por métodos relacionados prévios, tanto como os que são fornecidos pelo algoritmo de raio de aproximação 1.5 corrigido. ______________________________________________________________________________ ABSTRACT / Sorting permutations by reversals is one of the most challenging problems related to the analysis of the evolutionary distance between organisms, whose results can be used in the construction of phylogenetic trees bases on this distance. In the case of signed permutations, the problem can be solved in linear time, however in the case of unsigned permutations the problem is more complex, since it was shown to be NP-hard and it is unknown whether it is NP-complete or not; this fact motivated the proposal of several approximation, and evolutionary computing algorithms. In this work, we propose genetic algorithms (GA) to solve the problem of sorting unsigned permutations. Initially, we propose a standard GA approach based on the method proposed by Auyeung and Abraham, which uses exact polynomial solutions for the case of signed permutations, for solving the problem with unsigned permutations. Further, we propose an improved genetic algorithm, which uses the heuristic of elimination of break points in early generations and then the standard approach. Several experiments were made using as inputs permutations generated randomly by choosing a random element over a set of numbers, and by applying random reversals over an sorted permutation. Also, was used Gollan permutations that it's well-known that can be sorted by n 1 reversals, where n is the length of the permutation. Since previous GA approaches have used imprecise control mechanisms for checking the accuracy of their answers, a great deal of e ort was necessary in order to develop a reliable approximate algorithm. This gave rise to a theoretical development based on the well-known Christie's 1.5 ratio approximation algorithm and its further implementation. Experiments showed that both AG approaches compute answers that are better than the ones computed by previous approaches as well as than the ones computed with the adjusted correct 1.5 approximation algorithm.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2007. / Submitted by Kathryn Cardim Araujo (kathryn.cardim@gmail.com) on 2009-11-27T13:35:11Z No. of bitstreams: 1 2007_AnnaPauladeSousaParenteRodrigues.PDF: 3031715 bytes, checksum: 258343a10631bc1ac04d15de5d6f8273 (MD5) / Approved for entry into archive by Joanita Pereira(joanita) on 2009-11-27T16:20:57Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2007_AnnaPauladeSousaParenteRodrigues.PDF: 3031715 bytes, checksum: 258343a10631bc1ac04d15de5d6f8273 (MD5) / Made available in DSpace on 2009-11-27T16:20:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2007_AnnaPauladeSousaParenteRodrigues.PDF: 3031715 bytes, checksum: 258343a10631bc1ac04d15de5d6f8273 (MD5) Previous issue date: 2007 / O rotor é o componente do sistema hidrocinético cujas características de configuração são de suma importância, pois influencia diretamente no rendimento global do sistema. Dessa maneira, a determinação da geometria de pá que melhor se adapta as condições de funcionamento impostas, aumentando a potência gerada, é um importante fator a ser otimizado na turbina hidrocinética (THC). Para que a otimização se torne mais eficiente, é necessário realizar a implementação de um modelo matemático capaz de descrever o comportamento da THC. No presente trabalho utilizou-se o MATLAB 7.0 na plataforma Windows XP. Tal algoritmo é baseado na definição de parâmetros operacionais e dimensionais, os quais permitem o tratamento de dados de ensaios de desempenho, assim como a proposição de uma linha de desenvolvimento tecnológico do projeto hidrodinâmico do rotor. Um modelo simplificado do escoamento na THC possibilita uma avaliação sistemática do efeito da geometria da máquina, considerando o efeito de um difusor no incremento da potência gerada. Algoritmos genéticos foram utilizados para a otimização da geometria das pás, isto é, a melhor combinação dos ângulos dos bordos de ataque e de fuga, além da dimensão da corda de cada perfil. Simulações numéricas foram realizadas, através do código comercial ANSYS-CFX 11, a fim de se validar toda a metodologia matemática e de otimização. Comprovando a capacidade do modelo matemático de descrever o comportamento da THC, além da viabilidade do uso de algoritmos genéticos para sua otimização. _________________________________________________________________________________ ABSTRACT / The rotor is the part of the hydrokinetic system whose configuration characteristics are essential due to its influence on the global efficiency of the system. The definition of the blade runner that adapts to the imposed working conditions, increasing the power, is an important factor to be optimized in a hydrokinetic turbine (HKT). In order to make the optimization more efficient, a mathematical model capable of describing the HT behavior has to be implemented. In this work the MATLAB 7.0 in the Windows XP platform was used. The algorithm is based on the definition of operational and dimensional parameters that enable the treatment of performance test data and the proposition of a technological development line of the hydrodynamic project of the rotor. A simplified flowing model in the HKT enables a systemic evaluation of the geometric effect of the machine, considering the effect of a diffuser on the increase of the generated power. Genetic algorithms were applied for blade geometry optimization in order to obtain the best combination of the angles of leading and trailing edges besides the dimensions of the ropes of each profile. Numerical simulations were conducted using the commercial code ANSYS-CFX 11 to validate the mathematical methodology and the optimization. The results indicate that the applied model describes properly the HKT behavior and that the genetic algorithm optimized the hydrokinetic system of the rotor.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Civil e Ambiental, 2007. / Submitted by Diogo Trindade Fóis (diogo_fois@hotmail.com) on 2009-12-11T13:03:54Z No. of bitstreams: 1 2007_CarolinadeLimaNeves.PDF: 1219008 bytes, checksum: 698a907e6bbcaf1e42fdfa65f017abb6 (MD5) / Approved for entry into archive by Daniel Ribeiro(daniel@bce.unb.br) on 2009-12-11T22:32:12Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2007_CarolinadeLimaNeves.PDF: 1219008 bytes, checksum: 698a907e6bbcaf1e42fdfa65f017abb6 (MD5) / Made available in DSpace on 2009-12-11T22:32:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2007_CarolinadeLimaNeves.PDF: 1219008 bytes, checksum: 698a907e6bbcaf1e42fdfa65f017abb6 (MD5) Previous issue date: 2007-09-18 / A preocupação com o uso racional da água e com o controle de perdas nas redes de distribuição de água aumentou os esforços para o desenvolvimento de ferramentas que auxiliassem na operação desses sistemas. Por isso, o conhecimento do comportamento da rede em diversas condições tornou-se atraente para as empresas de saneamento. Os modelos de simulação hidráulica permitem que o desempenho da rede seja previsto possibilitando a adoção de medidas de controle mais eficazes. Entretanto, com o passar do tempo, as tubulações que compõem a rede vão alterando suas características originais de resistência hidráulica pelo envelhecimento mudando assim os parâmetros de projeto. Como alguns parâmetros são de difícil medição em campo uma alternativa que tem sido muito usada é a calibração dessas variáveis a partir da comparação de valores de pressão e/ou vazão medidos em campo e aqueles calculadas pelos simuladores, a partir de parâmetros obtidos por alguma técnica de otimização. Neste trabalho foi desenvolvido um algoritmo de calibração utilizando problema inverso, simulador hidráulico de escoamento de água em regime permanente e algoritmos genéticos como técnica de otimização. O programa foi testado utilizando diferentes valores para os parâmetros de entrada com o objetivo de avaliar a interferência desses valores na eficiência do algoritmo proposto. Os resultados obtidos neste trabalho apontaram que o algoritmo proposto conduz a bons valores de vazão, entretanto, não se conseguiu obter uma solução única para as resistências na calibração em regime permanente. A calibração pelo controle simultâneo de pressão e vazão, testado em alguns casos neste trabalho, indicou que é mais eficiente que a calibração por controle apenas da pressão. _________________________________________________________________________________ ABSTRACT / The concern on rational water use and on losses control in the water distribution networks increased the efforts for the development of tools to assist the operation of these systems. Therefore, the knowledge of the network behavior in different conditions became attractive for the water industry. Hydraulic simulation models allows prediction of distribution network performance making possible the adoption of more efficient control measures. However, with time, the network pipes have their original resistance characteristics modified by ageing changing the project parameters. Due to the difficulty to measure such parameters in the field, an alternative that has been used is the calibration of these variables from the comparison of pressure or outflow values measured in field and those calculated by the mathematical simulators, from parameters obtained by some optimization technique. In this work a calibration algorithm using inverse problem, a steady-state hydraulic simulator and genetic algorithm optimization technique was developed. The program was tested using different input parameter values aiming to evaluate the interferences of these parameter values in the efficiency of the algorithm. The results obtained in this work show that good flow values can be obtained, however, a unique solution for the values of resistance was not obtained in the calibration process in steady state flow. The calibration using simultaneous control of pressure and flow, tested in a few cases in this work indicated that this procedure is more efficient than the calibration using only pressure control.

Tese(doutorado)-Universidade de Brasília, Departamento de Engenharia Mecânica, 2009. / Submitted by Jaqueline Ferreira de Souza (jaquefs.braz@gmail.com) on 2011-05-14T00:55:37Z No. of bitstreams: 1 2009_AlbertoPinheiroDantas.pdf: 15007432 bytes, checksum: 000a9081d281fe643ad5224199c24aab (MD5) / Approved for entry into archive by Jaqueline Ferreira de Souza(jaquefs.braz@gmail.com) on 2011-05-14T00:57:20Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2009_AlbertoPinheiroDantas.pdf: 15007432 bytes, checksum: 000a9081d281fe643ad5224199c24aab (MD5) / Made available in DSpace on 2011-05-14T00:57:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2009_AlbertoPinheiroDantas.pdf: 15007432 bytes, checksum: 000a9081d281fe643ad5224199c24aab (MD5) / Esta tese apresenta uma nova alternativa para calcular a amplitude da tensão cisalhante em critérios de fadiga multiaxial baseados na abordagem de plano crítico. Essa nova medida foi aplicada aos critérios de Findley e de Susmel & Lazzarin e os resultados comparados com dados experimentais sob carregamentos combinados disponíveis na literatura para condições limite de fadiga. Os resultados obtidos pela nova medida denominada de Máximo Retângulo Circunscrito (MRC) foram também comparados com os resultados obtidos pelo Método do Mínimo Círculo Circunscrito (MCC), mostrando que o MRC é mais eficiente e mais preciso que o MCC. Uma nova definição para o plano crítico foi proposta, pois observou-se que a definição clássica não possui unicidade e não considera explicitamente a influência da tensão normal máxima na localização do plano crítico. Aplicou-se algoritmos genéticos, um método de otimização, para reduzir o custo computacional tornando viável o uso de critérios de fadiga multiaxial baseados em abordagens plano críticos no âmbito da engenharia. _______________________________________________________________________________ ABSTRACT / The aim of this thesis is to propose a new alternative to compute the amplitude of the shear stress on critical plane based multiaxial fatigue approaches. This new measure was applied to Findley and Susmel & Lazzarin criteria and compared with 42 experimental data taken from the literature. The estimates provided by this measure, here on denominated the Maximum Circumscribed Rectangle (MCR) were also compared with results obtained by the celebrated Minimum Circumscribed Circle (MCC) method. Results showed that the MCR is more efficient and more accurate than the MCC to estimate multiaxial fatigue strength. A new definition of critical plane is presented as the classic one proved to be an ill posed problem and does not take in account the influence of the maximum normal stress on the critical plane localization. It was applied genetic algorithms, an optimization method, to reduce the computational cost associated with the material search process. The use of genetic algorithms turns feasible the use of multiaxial fatigue criteria based on critical plane approaches in the engineering framework, where real components are usually modeled by means of Finite Element Methods (FEM).

Orientadores : Fernando Jose von Zuben, Fernando Gomide / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-01T05:02:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Delgado_MyriamRegattieriDeBiasedaSilva_D.pdf: 4765721 bytes, checksum: f60332f2cb99a4765a8c89304a3faadb (MD5) Previous issue date: 2002 / Doutorado

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. / Made available in DSpace on 2012-10-17T16:19:47Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2014-09-25T16:44:25Z : No. of bitstreams: 1 173416.pdf: 3495137 bytes, checksum: b928dc8f7fb8afc72a42db2ccc6667cc (MD5) / Alguns conceitos pertencentes a Teoria dos Jogos Evolucionários são empregados para testar como eles podem aprimorar a atuação dos operadores utilizados em Algoritmos Genéticos (AG). O emprego de estratégias racionais pode fornecer uma eficiência adicional aos AG na busca de soluções satisfatórias para problemas difíceis. Neste caso, os operadores tradicionais dos AG, especialmente seleção, recombinação e mutação, não contariam somente com critérios aleatórios para realizar a exploração da superfície adaptativa. Esta idéia é implementada através da promoção de uma competição entre os cromossomos pela melhor adaptabilidade, que é considerada como um recurso escasso e limitado. Para completar o método, o paradigma selecionado é o jogo Hawk-Dove, conhecido como um importante modelo de comportamento estratégico em estudos ecológicos. Os participantes do jogo são os cromossomos, os quais exercem suas respectivas estratégias e se esforçam para melhorar sua adaptabilidade individual. Para testar o método, o problema do caixeiro viajante é utilizado. Uma série de simulações são realizadas e os resultados alcançados apresentados, especialmente uma comparação com os métodos usuais de operadores dos AG. Algumas evidências encontradas indicam vantagens no uso da metodologia pesquisada.