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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: GADEMO WEB: UMA ABORDAGEM COMPUTACIONAL PARA SIMULAÇÃO E OTIMIZAÇÃO EVOLUTIVA EM ALGORITMOS GENÉTICOS Autor: PALOMA FERNANDA LOUREIRO SETTE
RENAN SUED OLIVEIRA CASTRO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO - ORIENTADOR
KARLA TEREZA FIGUEIREDO LEITE - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 68870
Catalogação: 19/12/2024 Liberação: 19/12/2024 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TRABALHO DE FIM DE CURSO
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=68870&idi=1
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.68870
Resumo:
Título: GADEMO WEB: UMA ABORDAGEM COMPUTACIONAL PARA SIMULAÇÃO E OTIMIZAÇÃO EVOLUTIVA EM ALGORITMOS GENÉTICOS Autor: PALOMA FERNANDA LOUREIRO SETTE
KARLA TEREZA FIGUEIREDO LEITE - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 68870
Catalogação: 19/12/2024 Liberação: 19/12/2024 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TRABALHO DE FIM DE CURSO
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=68870&idi=1
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.68870
Resumo:
Este trabalho apresenta o desenvolvimento da plataforma GADEMO Web, uma ferramenta interativa e acessível para processamento de algoritmos genéticos em ambiente web. Inspirado
na versão desktop original, o GADEMO foi modernizado com uma arquitetura de microsserviços,
integrando um backend em Python com a biblioteca DEAP para execução dos algoritmos e um
frontend em HTML, CSS e JavaScript para visualização dos resultados. A plataforma permite a
otimização de funções por meio de algoritmos genéticos com parâmetros ajustáveis, como taxa
de crossover, mutação, e tamanho da população, oferecendo uma interface intuitiva e gráficos
que facilitam o acompanhamento da evolução das soluções. Este trabalho visa contribuir para
o ensino e pesquisa na área de algoritmos evolutivos, fornecendo uma ferramenta robusta e
escalável para otimização de funções matemáticas.
Descrição | Arquivo |
NA ÍNTEGRA |