Na emergente busca por sistemas automáticos que realizem o reconhecimento de faces humanas, pesquisadores têm agrupado diferentes técnicas para obterem resultados que possam ser cada vez mais robustos e ágeis. Essa preocupação não se restringe aos meios acadêmicos, também existe interesse legal comercial em utilizar sistemas que reconheçam faces humanas como por exemplo, que locais em que seja difícil a identificação de pessoas pelos seres humanos. Diante dessa constante preocupação, este trabalho teve como objetivo desenvolver um sistema de reconhecimento automático de faces, por intermédio de suas proporções, aplicando uma técnica inovadora, em que por meio de um algoritmo genético, que tem como entrada o número de segmentos áureos encontrados na face, é possível determinar as proporções existentes e, assim, encontrar a face desejada. Os resultados demonstram que a razão áurea, utilizada desde a antiguidade por pintores e escultores, está presente nas proporções das faces humanas e que fornece um meio de medida biométrica que permite a identificação de um indivíduo, mesmo com expressões faciais. / There has been an emerging pursuit of automatic systems that provide the recognition of human faces. Seeing that, scientists have gathered different techniques in order to obtain more and more positive and concrete results. This pursuit is not of academic concern only, but there is also legal and commercial interest in using systems that can recognize faces in places where it is difficult for humans to locate a person, that is when it is necessary to locate outlaws in crowded places. That being so, this work aims at developing a system for the automatic recognition of human faces using proportions and applying an innovative technique that implements a Genetic Algorithm. This algorithm uses the number of facial golden proportion sections as its input, so it is possible to determine the existing proportions and consequently, to locate the desired face no matter the person\'s facial expression. The results show that the golden ratio, which has been used since the earlier times by painters and sculptors, is present in human facial proportions and is a biometric measurement that enables to identify an individual even when facial expressions are worn.

O objetivo de projetos de reforma agrária é redistribuir terras de grandes latifúndios para terrenos menores, com destino à agricultura familiar. Um dos principais problemas do Instituto Nacional de Colonização e Reforma Agrária (INCRA) é subdividir uma parcela grande de terra em lotes menores que são balanceados com relação a certos atributos. Este problema é difícil por que precisa considerar diversas restrições legais e éticas. As soluções atuais são auxiliadas por computador, mas manuais, demoradas e suscetíveis a erros, tipicamente produzindo lotes retangulares de áreas similares mas que são injustos com relação a critérios como aptidão do solo ou acesso a recursos hidrográficos. Nesta dissertação, nós propomos um algoritmo genético para gerar subdivisões justas de forma automática. Nós apresentamos um algoritmo construtivo guloso randomizado baseado em locação-alocação para gerar soluções iniciais, assim como operadores de mutação e recombinação que consideram especificidades do problema. Experimentos com 5 instâncias reais e 25 instâncias geradas artificialmente confirmam a efetividade dos diferentes componentes do método proposto, e mostram que ele gera soluções mais balanceadas que as atualmente usadas na prática. / The goal of agrarian reform projects is the redistribution of farmland from large latifundia to smaller, often family farmers. One of the main problems the Brazilian National Institute of Colonization and Agrarian Reform (INCRA) has to solve is to subdivide a large parcel of land into smaller lots that are balanced with respect to certain attributes. This problem is difficult since it considers several constraints originating from legislation as well as ethical considerations. Current solutions are computer-assisted, but manual, time-consuming and error-prone, leading to rectangular lots of similar areas which are unfair with respect to soil aptitude and access to hydric resources. In this thesis, we propose a genetic algorithm to produce fair land subdivisions automatically. We present a greedy randomized constructive heuristic based on location-allocation to generate initial solutions, as well as mutation and recombination operators that consider specifics of the problem. Experiments on 5 real-world and 25 artificial instances confirm the effectiveness of the different components of our method, and show that it leads to fairer solutions than those currently applied in practice.

No presente trabalho propõe-se empregar algoritmos genéticos em associação com o design construtal para a otimização de geometrias em problemas de transferência de calor. O objetivo principal de todos os estudos deste trabalho é minimizar a máxima temperatura que ocorre no domínio computacional. Investigou-se, inicialmente, uma cavidade isotérmica em forma de Y inserida em um sólido retangular com geração de calor uniforme a uma taxa volumétrica constante, onde foi feita uma comparação e validação do algoritmo genético frente à busca exaustiva para poucos graus de liberdade. Após, foi feita uma otimização usando somente algoritmos genéticos considerando todos os quatro graus de liberdade do problema e diferentes valores para suas restrições geométricas. O estudo seguinte foi feito considerando a mesma geometria anteriormente discutida, porém considerou-se as paredes da cavidade Y com uma condição de contorno convectiva. Da mesma forma anterior, foi feita uma validação do algoritmo genético frente à busca exaustiva e na sequência uma otimização de todos os quatro graus de liberdade e diferentes valores do parâmetro convectivo a, empregando somente algoritmos genéticos. No terceiro caso, estudou-se um caminho assimétrico em forma de V de um material de alta condutividade. A geometria tem sua base recebendo um fluxo de calor constante e o remove através das extremidades de dois braços ligados a um sumidouro de calor. Otimizou-se a forma pelo método exaustivo considerando quatro graus de liberdade e uma restrição constante . Após, usou-se algoritmos genéticos para otimizar a geometria considerando os mesmos graus de liberdade e diferentes valores para a restrição de ocupação do material condutivo. Similarmente ao caso da cavidade convectiva em forma de Y, por fim, estudou-se a otimização geométrica de um corpo cilíndrico onde cavidades convectivas retangulares com dois pares de braços são inseridas. Realizaram-se otimizações de até sete graus de liberdade e também se estudou a influência de um parâmetro convectivo e das frações de ocupação das áreas do corpo e braços da cavidade. Deste estudo, concluiu-se que quanto maior o número de cavidades, menores são as máximas temperaturas que ocorrem no domínio. Destaca-se, também, a dependência do parâmetro convectivo, que influenciou na forma da melhor geometria encontrada. Para todos os estudos feitos, os resultados mostraram que a busca por meio de algoritmos genéticos levou a uma redução significativa do número de simulações necessárias para obter a geometria ótima com resultados concordantes aos obtidos com busca exaustiva. Além disso, foi possível estender o estudo para problemas com mais graus de liberdade, restrições e propriedades térmicas. Conclui-se que o melhor design é altamente dependente dos graus de liberdade e restrições, este sendo alcançado de acordo com o princípio construtal da ótima distribuição das imperfeições. / In this work, we propose employing genetic algorithms in association with constructal design for geometry optimization in heat transfer problems. The main objective of all studies is to minimize the maximum temperature that occurs in the computational domain. It was investigated initially an isothermal Y-shaped cavity intruded into a rectangular solid conducting wall with heat generation uniformly at a volumetric rate, where a comparison and validation of genetic algorithm against exhaustive search for few degrees of freedom was made. Then, an optimization is performed by means of genetic algorithms considering all four degrees of freedom of the problem and different values for geometric constraints. The following study has been done considering the same geometry as previously discussed, but it is considered the walls of the Y-cavity with a convective boundary condition. Thus, a dimensionless heat transfer parameter to study (a) was added. Similarly, foregoing study, a genetic algorithm validation was performed comparing to the exhaustive search. After, all four degrees of freedom and different values of a parameter only using genetic algorithms were optimized. In the next investigation, an asymmetric V-shaped pathway of high conductivity material was studied. This geometry receives a constant heat transfer rate in its base and removes it by the end of the two branches that are in touch with the heat sink. The shape was optimized by exhaustive approach considering four degree of freedom and a constraint. After, we used genetic algorithms to optimize the geometry considering the same degrees of freedom and different values for the restriction. Finally, similar to the case of the Y-shaped convective cavity, rectangular convective cavities with two pairs of arms inserted into a cylindrical solid body were optimized. Optimizations of up to seven degrees of freedom were performed and the influence of the convective parameter and of the area fractions of the body and arms of the cavity, were also investigated. From this study, it was concluded that the higher the number of cavities, the lower the maximum temperatures occurring in the domain. Also, the dependence of the convective parameter, influenced in the form of the best geometry, is highlighted. For all studies carried out, the results showed that the search using genetic algorithms led to a significant reduction of the number of simulations required to obtain the optimal geometry. Moreover, it was possible to extend the study where it was considered other degrees of freedom, constraints and thermal properties. We concluded that the best design is highly dependent of degrees of freedom and constraints, and this has been achieved according to the constructal principle of optimal distribution of imperfections.

As estruturas aeronáuticas estão sujeitas a diversas solicitações, devido principalmente às interações com o escoamento aerodinâmico, que podem causar distúrbios e vibrações, comprometendo seu desempenho. Diversas pesquisas vêm sendo realizadas para solucionar estes problemas. Dentre elas está o uso de atuadores e sensores piezelétricos integrados na estrutura, que juntamente com um sistema de controle passa a ser denominada estrutura inteligente, a qual promove o controle ativo de vibrações garantindo um aumento no desempenho. O objetivo deste trabalho é obter parâmetros ótimos de um controlador não convencional baseado na lógica difusa para controle de vibrações em uma viga com atuadores e sensores piezelétricos. A viga e elementos piezelétricos são modelados pelo método de elementos finitos utilizando o princípio variacional eletromecânico. O sistema de controle difuso, o qual está se tornando amplamente utilizado principalmente devido à sua capacidade de representar sistemas não lineares e complexos, é baseado nos modelos difusos de Mamdani e Takagi-Sugeno-Kang. A otimização é feita através de algoritmo genético que é um processo de procura probabilística baseado nas leis de seleção natural influenciadas pelas teorias de Charles Darwin. São otimizados os valores dos ganhos de controle, bem como os suportes dos conjuntos difusos da base de conhecimento. São feitas comparações com o controlador difuso obtido por processo de ajuste manual. / Aeronautical structures are subject to a variety of loads, due mainly to the iteration with the aerodynamic flow that can present disturbances, compromising their performance. Various researches have been carried out to solve these problems. Among them, the use of piezoelectric actuators and sensors integrated to the structure, jointly with a control system, the so-called smart structure technology, has been seen with good potentiaI. A smart structure promotes active vibration control, guaranteeing a performance increase. The objective of this work is to obtain optimal control parameters of a non-conventional vibration controller based on the fuzzy logic. A smart beam with piezoelectric actuators and sensors, that has been modeled by the finite element method, has been used to controI. The fuzzy control, which is becoming broadly utilized, mainly due to its capacity to represent complex and non-linear systems, is based in Mamdani and Takagi-Sugeno-Kang fuzzy models. The optimization scheme is based on genetic algorithms, a methodology inspired on the natural selection laws influenced by the Darwin\'s theories. Gains values and membership functions are optimized. Comparisons with the fuzzy controller achieved by trial and error parameters tuning are presented.

As estruturas aeronáuticas estão sujeitas a diversas solicitações, devido principalmente às interações com o escoamento aerodinâmico, que podem causar distúrbios e vibrações, comprometendo seu desempenho. Diversas pesquisas vêm sendo realizadas para solucionar estes problemas. Dentre elas está o uso de atuadores e sensores piezelétricos integrados na estrutura, que juntamente com um sistema de controle passa a ser denominada estrutura inteligente, a qual promove o controle ativo de vibrações garantindo um aumento no desempenho. O objetivo deste trabalho é obter parâmetros ótimos de um controlador não convencional baseado na lógica difusa para controle de vibrações em uma viga com atuadores e sensores piezelétricos. A viga e elementos piezelétricos são modelados pelo método de elementos finitos utilizando o princípio variacional eletromecânico. O sistema de controle difuso, o qual está se tornando amplamente utilizado principalmente devido à sua capacidade de representar sistemas não lineares e complexos, é baseado nos modelos difusos de Mamdani e Takagi-Sugeno-Kang. A otimização é feita através de algoritmo genético que é um processo de procura probabilística baseado nas leis de seleção natural influenciadas pelas teorias de Charles Darwin. São otimizados os valores dos ganhos de controle, bem como os suportes dos conjuntos difusos da base de conhecimento. São feitas comparações com o controlador difuso obtido por processo de ajuste manual. / Aeronautical structures are subject to a variety of loads, due mainly to the iteration with the aerodynamic flow that can present disturbances, compromising their performance. Various researches have been carried out to solve these problems. Among them, the use of piezoelectric actuators and sensors integrated to the structure, jointly with a control system, the so-called smart structure technology, has been seen with good potentiaI. A smart structure promotes active vibration control, guaranteeing a performance increase. The objective of this work is to obtain optimal control parameters of a non-conventional vibration controller based on the fuzzy logic. A smart beam with piezoelectric actuators and sensors, that has been modeled by the finite element method, has been used to controI. The fuzzy control, which is becoming broadly utilized, mainly due to its capacity to represent complex and non-linear systems, is based in Mamdani and Takagi-Sugeno-Kang fuzzy models. The optimization scheme is based on genetic algorithms, a methodology inspired on the natural selection laws influenced by the Darwin\'s theories. Gains values and membership functions are optimized. Comparisons with the fuzzy controller achieved by trial and error parameters tuning are presented.

As características irrelevantes, presentes em bases de dados de diversos domínios, deterioram a acurácia de predição de classificadores induzidos por algoritmos de aprendizado de máquina. As bases de dados geradas por uma língua eletrônica são exemplos típicos onde a demasiada quantidade de características irrelevantes e redundantes prejudicam a acurácia dos classificadores induzidos. Para lidar com este problema, duas abordagens podem ser utilizadas. A primeira é a utilização de métodos para seleção de subconjuntos de características. A segunda abordagem é por meio de ensemble de classificadores. Um ensemble deve ser constituído por classificadores diversos e acurados. Uma forma efetiva para construção de ensembles de classificadores é por meio de seleção de características. A seleção de características para ensemble tem o objetivo adicional de encontrar subconjuntos de características que promovam acurácia e diversidade de predição nos classificadores do ensemble. Algoritmos genéticos são técnicas promissoras para seleção de características para ensemble. No entanto, a busca genética, assim como outras estratégias de busca, geralmente visam somente a construção do ensemble, permitindo que todas as características (relevantes, irrelevantes e redundantes) sejam utilizadas. Este trabalho apresenta uma abordagem baseada em algoritmos genéticos para construção de ensembles de redes neurais artificiais com um conjunto reduzido das características totais. Para melhorar a acurácia dos ensembles, duas abordagens diferenciadas para treinamento de redes neurais foram utilizadas. A primeira baseada na interrupção precoce do treinamento com o algoritmo back-propagation e a segunda baseada em otimização multi-objetivo. Os resultados obtidos comprovam a eficácia do algoritmo proposto para construção de ensembles de redes neurais acurados. Também foi constatada sua eficiência na redução das características totais, comprovando que o algoritmo proposto é capaz de construir um ensemble utilizando um conjunto reduzido de características. / The irrelevant features in databases of some domains spoil the accuracy of the classifiers induced by machine learning algorithms. Databases generated by an electronic tongue are examples where the huge quantity of irrelevant and redundant features spoils the accuracy of classifiers. There are basically two approaches to deal with this problem: feature subset selection and ensemble of classifiers. A good ensemble is composed by accurate and diverse classifiers. An effective way to construct ensembles of classifiers is to make it through feature selection. The ensemble feature selection has an additional objective: to find feature subsets to promote accuracy and diversity in the ensemble of classifiers. Genetic algorithms are promising techniques for ensemble feature selection. However, genetic search, as well as other search strategies, only aims the ensemble construction, allowing the selection of all features (relevant, irrelevant and redundant). This work proposes an approach based on genetic algorithm to construct ensembles of neural networks using a reduced feature subset of totality. Two approaches were used to train neural networks to improve the ensembles accuracy. The first is based on early stopping with back-propagation algorithm and the second is based on multi-objective optimization. The results show the effectiveness and accuracy of the proposed algorithm to construct ensembles of neural networks, and also, its efficiency in the reduction of total features was evidenced, proving its capacity for constructing an ensemble using a reduced feature subset.

Submitted by Cássia Santos (cassia.bcufg@gmail.com) on 2014-09-19T11:19:07Z No. of bitstreams: 2 Dissertacao Daniel Vitor de Lucena.pdf: 708978 bytes, checksum: 466a21a76649073c30364b80f17037fc (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2014-09-19T11:25:02Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertacao Daniel Vitor de Lucena.pdf: 708978 bytes, checksum: 466a21a76649073c30364b80f17037fc (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-09-19T11:25:02Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertacao Daniel Vitor de Lucena.pdf: 708978 bytes, checksum: 466a21a76649073c30364b80f17037fc (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Previous issue date: 2013-05-03 / This work proposes the use of multi-objective genetics algorithms NSGA-II and SPEA-II on the variable selection in multivariate calibration problems. These algorithms are used for selecting variables for a Multiple Linear Regression (MLR) by two conflicting objectives: the prediction error and the used variables number in MLR. For the case study are used wheat data obtained by NIR spectrometry with the objective for determining a variable subgroup with information about protein concentration. The results of traditional techniques of multivariate calibration as the Partial Least Square (PLS) and Successive Projection Algorithm (SPA) for MLR are presents for comparisons. The obtained results showed that the proposed approach obtained better results when compared with a monoobjective evolutionary algorithm and with traditional techniques of multivariate calibration. / Este trabalho propõe a utilização dos algoritmos genéticos multiobjetivo NSGA-II e SPEA-II na seleção de variáveis em problemas de calibração multivariada. Esses algoritmos são utilizados para selecionar variáveis para Regressão Linear Múltipla (MLR) com dois objetivos conflitantes: o erro de predição e do número de variáveis utilizadas na MLR. Para o estudo de caso são usado dados de trigo obtidos por espectrometria NIR com o objetivo de determinar um subgrupo de variáveis com informações sobre a concentração de proteína. Os resultados das técnicas tradicionais de calibração multivariada como dos Mínimos Quadrados Parciais (PLS) e Algoritmo de Projeções Sucessivas (APS) para a MLR estão presentes para comparações. Os resultados obtidos mostraram que a abordagem proposta obteve melhores resultados quando comparado com um algoritmo evolutivo monoobjetivo e com as técnicas tradicionais de calibração multivariada.

Nesta dissertação, discute-se o problema de otimização de carteiras de investimento para estratégia passiva de Index Tracking. Os objetivos principais são (i) apresentar um modelo de otimização de Index Tracking e (ii) a solucionar esse modelo com uso do método heurístico de Algoritmos Genéticos (AG) para formação de carteiras com número reduzido de ativos. O índice de referência utilizado é o Ibovespa, para o período de Janeiro/2009 a Julho/2012, com um total de 890 observações diárias de preços. A partir de uma amostra de 67 ativos, são formadas carteiras sem limite de ativos e limitadas a 40, 30, 20, 10 e 05 ativos; os intervalos de rebalanceamento das carteiras são 20, 40 e 60 períodos (dias úteis), ou seja, rebalanceamento mensal, bimestral e trimestral. É verificado que, para essa amostra, não é possível formar carteiras de 20 ou menos ativos via otimização direta com o solver Cplex com menos de 1 hora de processamento e gap abaixo de 5%. Com uso da heurística de Algoritmos Genéticos, são formadas carteiras de 10 e 05 ativos com tempo de processamento em torno de 5 minutos; nesse caso, o gap médio fica abaixo de 10% para ambos os tipos de carteira. E, com tempo de processamento do AG um pouco maior, em torno de 8 minutos, o algoritmo fornece soluções para carteiras de 10 e 05 ativos com gap médio abaixo de 5%. / In this master’s thesis it is discussed the portfolio optimization problem using the passive investment strategy of Index Tracking. The main goals are (i) to present an optimization model for the Index Tracking problem and (ii) to solve this model using the heuristic approach of Genetic Algorithms (GA) to create portfolios with reduced amount of stocks. The benchmark used is the Ibovespa Index (main reference for the Brazilian Stock Market), during the period from January/2009 to July/2012 (using a total of 890 daily stock prices). The sample contains 67 assets, and the model is used to build portfolios without limit in the amount of assets and portfolios limited to 40, 30, 20, 10 and 05 assets; the ranges of time to rebalance the portfolios are 20, 40, and 60 trading days, which means to rebalance monthly, bimonthly and quarterly. The results show that, considering this sample, it is not possible to build portfolios with 20 stocks (or less than 20) through direct optimization using the solver Cplex with computational processing time less than 1 hour and results with gap below 5%. On the other hand, using the Genetic Algorithms heuristic approach, portfolios limited to 10 and 05 stocks are built with computational time close to 5 minutes; for both types of portfolio, the solutions provided by the GA have average gap below 10%. Also, with a computational time slightly bigger, close to 8 minutes, the algorithm provides solutions with average gap below 5% for portfolios limited to 10 and 05 stocks.

Submitted by Maria Medeiros (maria.dilva1@ufcg.edu.br) on 2018-09-13T12:13:14Z No. of bitstreams: 1 LUCIANO MEDEIROS DE SOUZA - TESE (PPGEP) 2008.pdf: 1622133 bytes, checksum: e718708aa81aa024dab3ad2700717546 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-09-13T12:13:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 LUCIANO MEDEIROS DE SOUZA - TESE (PPGEP) 2008.pdf: 1622133 bytes, checksum: e718708aa81aa024dab3ad2700717546 (MD5) Previous issue date: 2008-05-30 / Capes / No processo de produção de soda cáustica, umas das etapas é o resfriamento da solução de hidróxido de sódio. O resfriamento da solução de hidróxido de sódio é feito em uma série de tanques que utilizam água gelada e água de torre de resfriamento para reduzir a temperatura da solução até um valor especificado. Cada tanque é dotado de agitador e serpentina de resfriamento. A água usada para resfriamento escoa no interior das serpentinas em contracorrente. Nos primeiros tanques usa-se água da torre de resfriamento e nos últimos tanques água gelada. Um dos grandes problemas dos processos industriais é a incrustação formada nos equipamentos. No sistema de resfriamento de soda cáustica, incrustações se formam devido à cristalização de sais em torno da serpentina diminuindo o coeficiente global de transferência de calor. Um modelo assintótico em função do tempo para incrustações nos tanques foi ajustado para determinar o melhor momento da limpeza do tanque. Otimizar a limpeza dos tanques em relação ao período de tempo e a escolha do tanque é e minimizar o número de limpezas periódicas são os objetivos deste trabalho. A função objetivo é calculada pelo programa baseado num modelo para a simulação deste sistema de resfriamento com modelo de incrustação assintótica desenvolvido anteriormente para este projeto e integrado a outros subprogramas desenvolvidos em MATLAB que utilizam os algoritmos genéticos para escolherem as melhores soluções para o sistema. A partir dos algoritmos genéticos determinaram-se alguns ótimos locais analisando os valores da temperatura da solução no último tanque e o número de limpezas por dia, assim como efeitos na carga térmica e na diferença de temperatura entre a água de resfriamento e a solução. Com o uso dos algoritmos genéticos está sendo possível encontrar padrões ótimos de limpeza para os tanques. / In the process of caustic soda production, one of the stages is the cooling of the sodium hydroxide solution. The cooling of the sodium hydroxide solution is made in a series of tanks that use frozen water and water of cooling tower to reduce the temperature of the solution until the specified value. Each tank is endowed with agitator and coil of cooling. The cooling water flows in the interior of the coils in countercurrent. The water of cooling tower is used in the first tanks, where as the frozen in the last tanks. One of the great problems of the industrial processes is the fouling formed in the equipment. In the system of caustic soda water cooling of the BRASKEM, fouling if they form due to crystallization of leave around the coil diminishing the global coefficient transference heat. An asymptotic model in function of the time for fouling in the tanks it was adjusted to determine optimum moment where the tank must be clean. To optimize the cleaning of the tanks in relation to the period of time and the choice of the tank is and to minimize the number of periodic cleanings they are the objectives of this work. The objective function is calculated by the program based on a model for the simulation of this system of cooling with developed previously for this project and integrated model of asymptotic fouling function to other subprograms developed in MATLAB that use the genetic algorithms to choose the best solutions for the system. From the genetic algorithms some excellent places had been determined analyzing the values of the temperature of the solution in the last tank and the number of cleaning per day, as well as effect in the thermal load and the difference of temperature enters the water of cooling and the solution. With the use of the genetic algorithms it is being possible to find optimum cleaning schedule for the tanks.

No presente trabalho propõe-se empregar algoritmos genéticos em associação com o design construtal para a otimização de geometrias em problemas de transferência de calor. O objetivo principal de todos os estudos deste trabalho é minimizar a máxima temperatura que ocorre no domínio computacional. Investigou-se, inicialmente, uma cavidade isotérmica em forma de Y inserida em um sólido retangular com geração de calor uniforme a uma taxa volumétrica constante, onde foi feita uma comparação e validação do algoritmo genético frente à busca exaustiva para poucos graus de liberdade. Após, foi feita uma otimização usando somente algoritmos genéticos considerando todos os quatro graus de liberdade do problema e diferentes valores para suas restrições geométricas. O estudo seguinte foi feito considerando a mesma geometria anteriormente discutida, porém considerou-se as paredes da cavidade Y com uma condição de contorno convectiva. Da mesma forma anterior, foi feita uma validação do algoritmo genético frente à busca exaustiva e na sequência uma otimização de todos os quatro graus de liberdade e diferentes valores do parâmetro convectivo a, empregando somente algoritmos genéticos. No terceiro caso, estudou-se um caminho assimétrico em forma de V de um material de alta condutividade. A geometria tem sua base recebendo um fluxo de calor constante e o remove através das extremidades de dois braços ligados a um sumidouro de calor. Otimizou-se a forma pelo método exaustivo considerando quatro graus de liberdade e uma restrição constante . Após, usou-se algoritmos genéticos para otimizar a geometria considerando os mesmos graus de liberdade e diferentes valores para a restrição de ocupação do material condutivo. Similarmente ao caso da cavidade convectiva em forma de Y, por fim, estudou-se a otimização geométrica de um corpo cilíndrico onde cavidades convectivas retangulares com dois pares de braços são inseridas. Realizaram-se otimizações de até sete graus de liberdade e também se estudou a influência de um parâmetro convectivo e das frações de ocupação das áreas do corpo e braços da cavidade. Deste estudo, concluiu-se que quanto maior o número de cavidades, menores são as máximas temperaturas que ocorrem no domínio. Destaca-se, também, a dependência do parâmetro convectivo, que influenciou na forma da melhor geometria encontrada. Para todos os estudos feitos, os resultados mostraram que a busca por meio de algoritmos genéticos levou a uma redução significativa do número de simulações necessárias para obter a geometria ótima com resultados concordantes aos obtidos com busca exaustiva. Além disso, foi possível estender o estudo para problemas com mais graus de liberdade, restrições e propriedades térmicas. Conclui-se que o melhor design é altamente dependente dos graus de liberdade e restrições, este sendo alcançado de acordo com o princípio construtal da ótima distribuição das imperfeições. / In this work, we propose employing genetic algorithms in association with constructal design for geometry optimization in heat transfer problems. The main objective of all studies is to minimize the maximum temperature that occurs in the computational domain. It was investigated initially an isothermal Y-shaped cavity intruded into a rectangular solid conducting wall with heat generation uniformly at a volumetric rate, where a comparison and validation of genetic algorithm against exhaustive search for few degrees of freedom was made. Then, an optimization is performed by means of genetic algorithms considering all four degrees of freedom of the problem and different values for geometric constraints. The following study has been done considering the same geometry as previously discussed, but it is considered the walls of the Y-cavity with a convective boundary condition. Thus, a dimensionless heat transfer parameter to study (a) was added. Similarly, foregoing study, a genetic algorithm validation was performed comparing to the exhaustive search. After, all four degrees of freedom and different values of a parameter only using genetic algorithms were optimized. In the next investigation, an asymmetric V-shaped pathway of high conductivity material was studied. This geometry receives a constant heat transfer rate in its base and removes it by the end of the two branches that are in touch with the heat sink. The shape was optimized by exhaustive approach considering four degree of freedom and a constraint. After, we used genetic algorithms to optimize the geometry considering the same degrees of freedom and different values for the restriction. Finally, similar to the case of the Y-shaped convective cavity, rectangular convective cavities with two pairs of arms inserted into a cylindrical solid body were optimized. Optimizations of up to seven degrees of freedom were performed and the influence of the convective parameter and of the area fractions of the body and arms of the cavity, were also investigated. From this study, it was concluded that the higher the number of cavities, the lower the maximum temperatures occurring in the domain. Also, the dependence of the convective parameter, influenced in the form of the best geometry, is highlighted. For all studies carried out, the results showed that the search using genetic algorithms led to a significant reduction of the number of simulations required to obtain the optimal geometry. Moreover, it was possible to extend the study where it was considered other degrees of freedom, constraints and thermal properties. We concluded that the best design is highly dependent of degrees of freedom and constraints, and this has been achieved according to the constructal principle of optimal distribution of imperfections.