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Algoritmos genéticos aplicados na otimização de antenas refletoras

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. / Made available in DSpace on 2012-10-20T09:20:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1
188153.pdf: 1888863 bytes, checksum: 25b7695ddc81c36636f8ea46f797ee26 (MD5) / Muito se tem estudado sobre Otimização Estocástica com Algoritmos Genéticos. Sua aplicação em problemas eletromagnéticos complexos tem sido bem explorada e devidamente qualificada como de grande utilidade pela comunidade científica. Esta dissertação apresenta uma breve revisão dos Algoritmos Genéticos, descrevendo os conceitos básicos e as ferramentas usadas para a melhoria da convergência deste método de otimização. Como contribuição desta dissertação foi desenvolvida uma nova metodologia para os operadores genéticos, utilizando codificação real, com o objetivo de melhorar a varredura do espaço de busca da solução ótima. A eficácia dos Algoritmos Genéticos e destes novos operadores genéticos é verificada através de sua aplicação em diversas funções teste. Para aplicação deste método de otimização em um problema eletromagnético, optou-se pela conformação da superfície do refletor de uma antena refletora offset. O objetivo desta otimização é obter uma antena de satélite que produza um diagrama de radiação que cubra uniformemente o território brasileiro. Conforme demonstrado pelos resultados obtidos, tanto para a antena como para as funções teste, pode-se afirmar que os Algoritmos Genéticos são um método eficiente e confiável para a otimização de problemas complexos.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/84439
Date January 2002
CreatorsÁvila, Sérgio Luciano
ContributorsUniversidade Federal de Santa Catarina, Carpes Junior, Walter Pereira, Vasconcelos, João Antonio de
PublisherFlorianópolis, SC
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatii, 84 f.| il., tabs., grafs.
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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