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dc.contributor.advisorMiguel, Letícia Fleck Fadelpt_BR
dc.contributor.authorSouza, Otávio Augusto Peter dept_BR
dc.date.accessioned2021-05-28T04:25:32Zpt_BR
dc.date.issued2021pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/221623pt_BR
dc.description.abstractA otimização estrutural é atualmente uma importante área de estudo para a engenharia, visto que existe uma demanda crescente de que os projetos estruturais desenvolvidos sejam capazes de minimizar o uso de recursos e o custo da obra e, ao mesmo tempo, maximizar os parâmetros relacionados à qualidade e à resistência da estrutura. Com o avanço da tecnologia computacional, muitos algoritmos meta-heurísticos foram desenvolvidos para resolver problemas de otimização com rapidez e precisão. Todavia, a randomização presente nos algoritmos meta-heurísticos, aliada à impossibilidade de garantir que a melhor solução seja sempre alcançada, exigem um estudo constante baseado no desenvolvimento de novos algoritmos mais eficientes e no aprimoramento dos algoritmos já formulados. No presente trabalho, um novo algoritmo meta-heurístico de otimização foi proposto: O Circle-Inspired Optimization Algorithm – (CIOA), inspirado em formulações matemáticas simples relacionadas à circunferência trigonométrica e incorporando alguns aspectos de outros algoritmos metaheurísticos. O CIOA foi validado através da otimização global de 15 funções matemáticas e, em seguida, foi aplicado em problemas clássicos de otimização paramétrica e de forma de treliças. Análises estatísticas demonstraram a eficácia do CIOA, comparando o seu desempenho com o de outros algoritmos meta-heurísticos já consagrados e amplamente utilizados em problemas de otimização. Os resultados apontaram ainda que as maiores vantagens do CircleInspired Optimization Algorithm são o número reduzido de parâmetros a serem definidos pelo usuário e o baixo tempo computacional de operação.pt_BR
dc.description.abstractStructural optimization is currently an important area of study for engineering, as there is a growing demand that the structural projects developed can minimize the use of resources and the cost of the work and, at the same time, maximize the parameters related to the quality and strength of the structure. With the advancement of computational technology, many metaheuristic algorithms were developed to solve optimization problems quickly and accurately. However, the randomization present in the metaheuristic algorithms, combined with the impossibility of guaranteeing that the best solution is always achieved, requires a constant study based on the development of new and more efficient algorithms and on the improvement of the algorithms already formulated. In this work, a new metaheuristic optimization algorithm was proposed: The Circle-Inspired Optimization Algorithm – (CIOA), inspired by simple mathematical formulations related to trigonometric circumference and incorporating some aspects of other metaheuristic algorithms. The CIOA was validated through the global optimization of 15 mathematical functions and then, it was applied in classical problems of shape and size optimization of trusses. Statistical analyzes have demonstrated the effectiveness of the CIOA, comparing its performance with that of famous and widely used metaheuristic optimization algorithms. The results showed that the biggest advantages of the Circle-Inspired Optimization Algorithm are the reduced number of parameters to be defined by the user and the fast computational time of operation.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectEstruturas treliçadaspt_BR
dc.subjectStructural optimizationen
dc.subjectMetaheuristic algorithmsen
dc.subjectOtimizaçãopt_BR
dc.subjectAlgoritmospt_BR
dc.subjectTrussesen
dc.subjectCircle-Inspired Optimization Algorithmen
dc.titleElaboração de um algoritmo de otimização aplicado à engenharia estrutural : Circle-Inspired Optimization Algorithm (CIOA)pt_BR
dc.title.alternativeElaboração de um algoritmo de otimização aplicado à engenharia estrutural : Circle-Inspired Optimization Algorithmen
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.identifier.nrb001125293pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentEscola de Engenhariapt_BR
dc.degree.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Civilpt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2021pt_BR
dc.degree.levelmestradopt_BR


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