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Disertación de Maestría
DOI
10.11606/D.3.2006.tde-01122006-160736
Documento
Autor
Nombre completo
Gilberto de Menezes Camargo
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Paulo, 2006
Director
Tribunal
Camargo Junior, Joao Batista (Presidente)
Cugnasca, Paulo Sergio
Cunha, Adilson Marques da
Título en portugués
Controle da pressão seletiva em algoritmo genético aplicado a otimização de demanda em infra-estrutura aeronáutica.
Palabras clave en portugués
Aeronáutica (infra-estrutura - demanda - otimização)
Algoritmos genéticos (aplicações)
Pressão seletiva
Resumen en portugués
A busca por entender e copiar o majestoso mundo que nos cerca fez do homem um curioso por natureza. Santos Dumont realizou a proeza de alcançar um dos sonhos mais antigos do homem, voar. Charles Darwin escreveu a Teoria da Evolução como um paradigma para a nossa existência, inspirando John Holland a desenvolver os Algoritmos Genéticos. Atualmente, com o grande crescimento da demanda no transporte aéreo, o homem volta seus esforços na busca por soluções que garantam a segurança da sociedade. Recentemente o pesquisador Naufal reuniu todos esses conceitos e desenvolveu um Modelo de Otimização de Demanda para o setor aeronáutico. Tal modelo visa amenizar a carga de trabalho dos controladores de tráfego aéreo na busca por aumentar a qualidade do serviço prestado por esse profissional, garantindo dessa forma níveis aceitáveis de segurança. Embora o modelo tenha se mostrado eficiente, ele apresentou uma deficiência quanto aos tempos despendidos para alcançar bons resultados. Na tentativa de otimizar os tempos do modelo atual, este trabalho de pesquisa adicionou o conceito de pressão seletiva, que representa a influência do meio ambiente. A representação da influência que o meio ambiente tem dentro da teoria da evolução de Darwin pode gerar uma implementação mais realista dos algoritmos genéticos. Este trabalho propõe a aplicação dos métodos de controle da pressão seletiva como alternativa de diminuir os tempos despendidos pelo modelo de otimização de demanda na busca por aumentar a segurança do setor aeroviário.
Título en inglés
Selective pressure control in genetic algorithms applied to demand optimization in aeronautical infraestructure.
Palabras clave en inglés
Aeronautics (infraestructure - demand - optmization)
Genetic algorithms (applications)
Selective pressure
Resumen en inglés
The search for understanding and copying the magnificent world that surrounds us has made man curious by nature. Santos Dumont achieved one of man?s most ancient dreams, to fly. Charles Darwin wrote the Theory of Evolution as a paradigm of our existence, inspiring John Holland to develop genetic algorithms. Presently, because of the growth of demand in air transportation, men concentrate their efforts in the search for solutions that can guarantee the safety of our society. Recently, researcher Naufal has gathered all these concepts and developed a Demand Optimization Model for the aeronautical sector. This model aims to ease the workload of air traffic controllers, in a search for increasing the quality of this service and guaranteeing acceptable levels of safety. Although his model has proved to be efficient, it has presented a weak point when it comes to time spent to reach good results. In an attempt to optimize time in the existing model, this research added the concept of selective pressure, which represents the influence of the environment. The representation of the influence that the environment has inside Darwin?s Theory of Evolution can generate a more realistic implementation of genetic algorithms. This work proposes an application of selective pressure control methods as an alternative to diminish time spent by the Demand Optimization Model in a search for increasing safety for the aeronautical sector.
 
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FichaCatalografica.pdf (14.36 Kbytes)
Fecha de Publicación
2006-12-19
 
ADVERTENCIA: El material descrito abajo se refiere a los trabajos derivados de esta tesis o disertación. El contenido de estos documentos es responsabilidad del autor de la tesis o disertación.
  • CAMARGO, G. M., et al. Definition of Selective Pressure Control Methods for Optimization of Genetic Algorithms in Air Traffic Control. In 10th IASTED International Conference on Artificial Inteligence and Soft Computing, Palma de Mallorca, 2006. Proceedings of the IASTED International Conference on Artificial Inteligence and Soft Computing.Anaheim-Calgary-Zurich : ACTA Press, 2006.
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