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OPTIMIZACIÓN DE MODELOS GARCH A TRAVÉS DE ALGORITMO GENÉTICO

Asenjo Godoy, Pedro Francisco, Praetorius Batalla, Sebastián January 2006 (has links)
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.
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Abordagens de sistemas inteligentes para a solução do problema de despacho econômico de geração

Takahashi, Letícia [UNESP] 16 April 2004 (has links) (PDF)
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)
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Abordagens de sistemas inteligentes para a solução do problema de despacho econômico de geração /

Takahashi, Letícia. January 2004 (has links)
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
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Uma metodologia híbrida de otimização aplicada às pás de turbinas hidráulicas axiais / A hybrid optimization method applied to axial turbine runners

Rodrigues, Anna Paula de Sousa Parente 06 June 2012 (has links)
Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2012. / Submitted by Alaíde Gonçalves dos Santos (alaide@unb.br) on 2013-05-22T15:17:01Z No. of bitstreams: 1 2012_AnnaPauladeSousaParenteRodrigues.PDF: 6383616 bytes, checksum: 9b60bc89be69d6f650b784ecb59ea9d3 (MD5) / Approved for entry into archive by Guimaraes Jacqueline(jacqueline.guimaraes@bce.unb.br) on 2013-05-22T15:27:53Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2012_AnnaPauladeSousaParenteRodrigues.PDF: 6383616 bytes, checksum: 9b60bc89be69d6f650b784ecb59ea9d3 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-05-22T15:27:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2012_AnnaPauladeSousaParenteRodrigues.PDF: 6383616 bytes, checksum: 9b60bc89be69d6f650b784ecb59ea9d3 (MD5) / Este trabalho apresenta uma metodologia de otimização para geometria de pás de turbinas hidráulicas axiais. O principal objetivo é determinar a geometria de pá que melhor se adaptará às condições de escoamento e funcionamento impostas, melhorando assim o desempenho dessa turbina. A motivação deste trabalho, decorre da necessidade cada vez maior do "melhor" projeto, em um curto período de tempo, fazendo com que esforços para a concepção de novas metodologias de otimização e ciclos de projeto, sejam desenvolvidos. A otimização se dará através da junção das técnicas de otimização heurísticas: Algoritmos Genéticos (AG) e Otimização por Enxame de Partículas (PSO- Particle Swarm Optimization). O principal objetivo dessa junção é a busca por um método de otimização mais robusto e eficiente na determinação da melhor geometria dessas pás. Dessa forma, o desempenho das pés é considerada como função objetivo. Métodos de dinâmica dos fluidos computacional (CFD- Computational Fluid Dynamics) são utilizados como ferramenta para o cálculo desse desempenho. Essa metodologia é aplicada para uma turbina hidrocinética e uma turbina do tipo bulbo. Os resultados provenientes da otimização da turbina hidrocinética são comparados, para diversos pontos de operação, com valores obtidos através de metodologias de otimizações anteriores. O que proporcionou a comprovação do melhor desempenho do algoritmo híbrido AG-PSO, sendo este posteriormente aplicado à otimização de forma das pás de uma turbina bulbo. Os resultados apresentam um ganho na potência (turbina hidrocinética) e rendimento (turbina bulbo) de saída do rotor otimizado via AG-PSO, além de uma melhora no tempo de processamento demonstrando assim a viabilidade do uso dessa metodologia para a geração de geometrias ótimas de pás de rotores axiais. _______________________________________________________________________________________ ABSTRACT / This thesis presents a methodology as optimization method for the blades of axial turbine runners. The aim is to determine the optimal shape for the blade, considering a specific flow condition and operation point, improving this turbine performance. The motivation behind this work is based on search of the "best"design, increasingly, in a short time, resulting in efforts to new optimization methods and design cycles. The optimization method combines two heuristic optimization techniques: Genetics algorithms (GA) and particle swarm optimization (PSO). The addition of these two techniques in one algorithm (GA-PSO) allows an optimization method more robust and efficient for the purpose of optimal runner's shape. The objective function to be optimized is the performance generated by the rotor. To computation of the performance by the turbine blades, a commercial CFD (Computational Fluid Dynamics) code is used. This methodology is applied to a hidrokinetic turbine and a bulb turbine. The performances of the hidrokinetic turbine, for different operating conditions, of the optimized rotor with GA-PSO were compared to results of previous optimization methods. Proving that the hybrid GA-PSO algorithm has the best performance, being applied to optimization of an bulb runner shape. The results showed a gain in power output (hidrokinetic turbine) and efficiency (bulb turbine), beyond a improvement in the the processing time, which demonstrated the viability of the use of GA-PSO algorithm as a good design procedure for shape optimization of axial hydraulic turbines.
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Representação combinatória e algébrica das permutações na análise do problema de rearranjo de genomas por reversões

Lima, Thaynara Arielly de January 2010 (has links)
Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Matemática, 2010. / Submitted by Jaqueline Ferreira de Souza (jaquefs.braz@gmail.com) on 2010-11-11T15:06:08Z No. of bitstreams: 1 2010_ThaynaraAriellydeLima.pdf: 425950 bytes, checksum: b13ed7f0e0a2cae760f76c7a3f7dba18 (MD5) / Approved for entry into archive by Daniel Ribeiro(daniel@bce.unb.br) on 2010-12-03T22:42:49Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2010_ThaynaraAriellydeLima.pdf: 425950 bytes, checksum: b13ed7f0e0a2cae760f76c7a3f7dba18 (MD5) / Made available in DSpace on 2010-12-03T22:42:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2010_ThaynaraAriellydeLima.pdf: 425950 bytes, checksum: b13ed7f0e0a2cae760f76c7a3f7dba18 (MD5) / Na genômica comparativa soluções algoríıtmicas eficientes para o problema da dist ância de rearranjo de genomas são uma ferramenta importante para o desenvolvimento de software que permite estabelecer relacionamento evolutivo entre organismos, por exemplo para a constr~ção de árvores filogenéticas de organismos. Existem diversas operações sobre palavras que modelam mutações ocorridas nos genes dos seres vivos (e.g. reversões, transposições, troca de blocos, etc.). Restritos à operação de reversão o problema de rearranjo de genomas ´é NP-difícil. Sendo assim, é plausível considerar algoritmos de aproximação. O algoritmo conhecido que melhor aproxima a solução do problema de rearranjo via reversões tem raio de 1.375. No seu artigo seminal, Bafna e Pevzner apresentam soluções O(n2) de raios de aproximação 1.5 para permutações com sinal e 7 4 para permutações sem sinal. Neste trabalho propõ-se um uso cuidadoso e discriminado entre as representações combinatória (palavras e grafos de pontos de quebra) e algébrica (ciclos de permuta ções) das permutações, que contribuirão para analisar com precisão e de maneira adequada diversas características do problema da distância de reversão e das soluções apresentadas por Bafna e Pevzner. _________________________________________________________________________________ ABSTRACT / Efficient algorithmic solutions to the problem of genome rearrangements in comparative genomics are an important tool for the development of software allowing one to estabilish the evolution link between organisms, for instance the construction of phylogenetic trees. There are several string operations modelling mutations occurring inside genes (e.g. reversals, transpositions and block interchange, etc.). When restricted to the reversal operation, the problem of genome rearrangement is NP-hard. Thus, polynomially bounded approximated algorithms are considered to be admissible solutions. The best known approximated algorithm to solve the rearrangement problem through reversals has approximation ratio of 1.375. In their seminal paper, Bafna and Pevzner presented O(n2) solutions of ratio 1.5 for signed permutations and 7 4 for unsigned permutations. This work proposes a careful discrimination between the combinatory (strings and breakpoint graphs) and the algebraic (cycles of permutations) representations of permutations to analyse precisely, and in an adequate way, many of the problem characteristics and solutions presented by Bafna and Pevzner.
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Prediciendo el cambio de signo en el precio de la plata : modelos de redes ward con algoritmos genéticos y optimización aleatoria, evidencias para el período septiembre 1995-marzo 2006

Bueno Bórquez, Renato Alejandro January 2006 (has links)
Tesis para optar al grado de Magíster en Finanzas / El propósito de la presente investigación es estudiar y desarrollar modelos flexibles, versátiles y eficientes, estadísticamente y económicamente significativos, para proyectar la variación futura del precio de la Plata. Se consideró a éste activo para su estudio, principalmente por el evento de no existir evidencias de trabajos predictivos con estas técnicas para este activo, además de la liquidez y profundidad del mercado, en que éste metal se cotiza. El porqué, de utilizar modelos de redes neuronales para la predicción, surge básicamente, por estudios de proyección sobre series temporales previos, cuyos resultados han sido un importante aporte para las Finanzas Modernas. Otro factor de relevancia que se debe considerar en la definición del modelo de redes neuronales, son las variables explicativas, de las cuales depende en gran medida el éxito de ésta y otras investigaciones. Respecto a este ítem, después de un acabado estudio de 14 variables de relevancia mundial (índices accionarios, bolsas de metales, precios de commodities y monedas), se efectuó pruebas de análisis técnico (cruce de medias móviles con 5, 10 y 30 rezagos) y econometría básica (análisis de regresiones – coeficientes de correlación múltiples), donde finalmente se definieron 7 variables y sobre las cuales se desarrollaron los modelos predictivos. Durante el desarrollo, surge la pregunta de sí es posible mejorar los resultados de porcentaje predicción de signo de una red neuronal, ante lo cual, considerando la teoría darwiniana sobre la “evolución de las especies”, se incorporó un Algoritmo Genético. Para cumplir con el propósito enunciado, se desarrolló un proceso de análisis con series de datos semanales del precio de la Plata de los últimos 10 años (precio cierre en USD-onza), fijando como principal objetivo, que a través de metodologías sustentadas en Algoritmos Genéticos y Redes Neuronales, se pueda anticipar la dinámica que experimenta el precio de la Plata (en términos de cambio de signo) y comprobar si los resultados obtenidos en ambos modelos, demuestren un comportamiento estable y sinérgico. Adicionalmente, se comprobará si la fusión de ambos modelos, logra generar mejoras considerables en el porcentaje de predicción de signo, depurando la información existente, de tal manera, de asegurar retornos económicamente más atractivos que en los modelos en particular mencionados anteriores. Finalmente, el desempeño de cada uno de los métodos a utilizar, será medido por el número de predicciones correctas (hits) del signo de la variación del precio, aplicando para ello el test de acierto direccional (DAT) 1 de Pesaran & Timmermann (1992), comprobando de esta forma que las proyecciones obtenidas por los modelos versus los resultados alcanzados con una estrategia “buy and hold” 2 (independiente de la significancia estadística), son económicamente superiores o si estos permiten minimizar las pérdidas. Respecto al análisis predictivo en otros activos financieros, es conocido el aporte realizado por, Parisi y Parisi3 a la literatura financiera con el uso de sistemas predictivos no paramétricos tales como las redes neuronales, lógica difusa y los algoritmos genéticos para proyectar variables financieras y que sirven de base para conformar portafolios de inversión. Estas técnicas no basan sus capacidades predictivas en la utilización de supuestos de normalidad en los retornos de los activos financieros, demostrando que es posible obtener altas capacidades predictivas, estadísticamente significativa y económicamente rentables, punto que pretendemos demostrar y reafirmar en el presente trabajo. Con la presencia de estas dinámicas no lineales, se podría dar la posibilidad de explorar este campo para realizar predicciones más exactas que aquellas otras proporcionadas por un modelo estocástico lineal y, en concreto, por el modelo referente en la literatura: el paseo aleatorio (random walk).
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Uma comparação entre dois algoritmos de otimização global (algoritmo genetico e evolução diferencial) para inversão de coeficientes de reflexão em meios fraturados

Vanzeler, Francisco Joclean Alves 24 June 1999 (has links)
Orientadores: Ivan de Araujo Simões Filho, Jesse Carvalho Costa / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica / Made available in DSpace on 2018-07-26T15:19:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Vanzeler_FranciscoJocleanAlves_M.pdf: 5979791 bytes, checksum: bdcf42ac30bd9b5de4f83039d6bc75a8 (MD5) Previous issue date: 1999 / Resumo: Este trabalho calcula os parâmetros elásticos e a densidade de um meio fraturado a partir da inversão dos coeficientes de reflexão de ondas planas qP entre dois meios anisotrópicos com pelo menos um plano de simetria paralelo a interface. O meio fraturado é modelado por um meio anisotrópico equivalente através da formulação de Hudson, neste caso um reservatório isotrópico com fraturas verticais é equivalente a um meio transversalmente isotrópico com eixo de simetria horizontal (Tlli). Sobre o reservatório, três tipos de rocha são considerados para a modelagem direta: 1) Folhelho lsotrópico; 2) Folhelho tranversalmente isotrópico com eixo de simetria vertical (TIV); 3) Folhelho com Fraturas verticais ou meio ortorrômbico. Os coeficientes de reflexão usados neste trabalho são calculados de forma exata. Conjuntos de dados sintéticos para múltiplos azimutes e ângulos de incidência, contaminados por ruído gaussiano, foram gerados para cada modelo considerado. Dois algoritmos de otimização global foram utilizados para inversão: Os algoritmos Genético (AG) e Evolução Diferencial (ED), que estimam os parâmetros do modelo através da minimização da norma 12do resíduo entre o coeficientes de reflexão "observado" e o calculado. Foi fornecido os valores dos parâmetros elásticos do meio superior exceto no caso onde a velocidade da onda cisalhante (Vs) do meio superior foi invertida. Cada parâmetro varia dentro dos limites observados durante a propagação de ondas sísmicas em rochas sedimentares. A inversão foi satisfatória nos três modelos estudados. Três azimutes (0°, 45° e 9Oj foram considerados na geometria de aquisição. Para o modelo 1,a incidência mínima para inversão foi de trinta e quatro graus (AG e ED). Para os modelos II e III, a incidência mínima para inversão foi de cinqüenta graus (AG). O ED inverteu o caso que inclui Vs do meio superior do modelo I com incidência mínima de quarenta e quatro graus. Esta abordagem mostra o potencial da análise AVO azimutal de ondas qP para caracterizar a anisotropia associada a meios fraturados / Abstract: In this work. we extract the elastic stifIDess and mass density from an multiazimutal qP-wave reflectioncoeficients at an interface separating two anisotropic media with monoclinic simmetry with at least one of its planes of simmetry parallel to the interface. This objective was reach by forward and inverse modeling. We calculate the qPwave reflection for three models (1. TI.Ill) of anisotropic equivalent medium: 1) isotropic mediumabove a TIH medium; 2) TIV medium above a TIH medium; and 3) orthorhombic medium above a TIH medium. The TIH medium is equivalent an isotropic fractured medium withequivalent elastic stiffness and mass density calculeted by the Hudson formulation. The reflection coeficients used was on its exact form and was generated for models I. n and m in multi-azimutaVincidenceangle s and contaminated by gaussian noise. In the inverse modeling we work with GA and with DE algoritms to calculate the inversion parameter (5 elastic stiffness and mass density for bottom media and Vs of upper isotropic media) by minimization of 12norm of difference between the "true" and sinthetic reflection coeficient. Weassume that we knwon the parameter of the upper media of the three models. except Vs for model one in especial case of inversion of upper media. The parameter to be determined by inverse modeling are parametrized in model space for values that is in acording with the value of the observed velocity of propagation of elastic waves in the earthcrust. and the resolution of measure, and constraints of elastic estability of the solid media. The GA and DE algoritms reached good inversion to the three models with at least three azimutal angles (0°,45° and 9Oj and incidence angles of 34° for model I, and 50° inverted only by GA for models 11and m; and the especial case take by DE tbat need at least 44° to invert the model I with the Vs of the upper media. From this resuhs we can see the potential to determine from qP-wave the elastic parameter of ftactured media and contribute to improve the use of azimutal AVO analises / Mestrado / Mestre em Engenharia de Petróleo
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Algoritmos memeticos aplicados ao problema de no-wait flowshop

Tin Junior, Gilberto Jorge 27 July 2018 (has links)
Orientador: Paulo Morelato França / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-27T16:54:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TinJunior_GilbertoJorge_M.pdf: 1402287 bytes, checksum: f569d1e1e8c6b5a1b10dfd3a2739c6ca (MD5) Previous issue date: 2001 / Mestrado
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Heuristicas e metaheuristicas para otimização combinatoria multiobjetivo

Arroyo, Jose Elias Claudio 01 August 2018 (has links)
Orientador : Vinicius Amaral Armentano / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-01T21:52:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Arroyo_JoseEliasClaudio_D.pdf: 1677999 bytes, checksum: 81b520f4ff3ee0219ee84806c934f3f3 (MD5) Previous issue date: 2002 / Doutorado
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"Design" de polímeros condutores utilizando o algoritmo genético

Giro, Ronaldo 23 July 2004 (has links)
Orientador: Douglas Soares Galvão / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Fisica Gleb Wataghin / Made available in DSpace on 2018-08-03T21:41:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Giro_Ronaldo_D.pdf: 10747783 bytes, checksum: 64bc86d8d0aab70904cf93a5561d1e6d (MD5) Previous issue date: 2004 / Resumo: Não informado / Abstract: Not informed. / Doutorado / Física / Doutor em Ciências

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