dc.contributor.advisor1 | MENESES, Anderson Alvarenga de Moura | |
dc.date.accessioned | 2024-03-19T21:18:20Z | |
dc.date.available | 2024-03-19T21:18:20Z | |
dc.date.issued | 2016 | |
dc.identifier.citation | SILVA, Patrick Vasconcelos. Colonia de abelhas artificiais aplicada ao problema do caixeiro viajante com vistas a recarga de combustíveis em reatores nucleares. Orientador: Anderson Alvarenga de Moura Meneses. 2016. 11 f. Artigo (Bacharelado Interdisciplinar em Ciência e Tecnologia) - Universidade Federal do Oeste do Pará, Santarém, 2016. Disponível em: https://repositorio.ufopa.edu.br/jspui/handle/123456789/1555 | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufopa.edu.br/jspui/handle/123456789/1555 | |
dc.language | pt_BR | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal do Oeste do Pará | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.source | 1 PDF | pt_BR |
dc.subject | Gerenciamento de Combustível | pt_BR |
dc.subject | recarga de combustível | pt_BR |
dc.subject | reator nuclear | pt_BR |
dc.subject | Inteligência Artificial | pt_BR |
dc.title | Colonia de abelhas artificiais aplicada ao problema do caixeiro viajante com vistas a recarga de combustíveis em reatores nucleares | pt_BR |
dc.type | Article | pt_BR |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/7498805964133005 | pt_BR |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/6272872215125680 | pt_BR |
dc.contributor.advisor1ORCID | https://orcid.org/0000-0003-1461-2772 | pt_BR |
dc.description.resumo | O problema de Otimização do Gerenciamento de Combustível Intra-Núcleo (In-Core Fuel Management
Optimization; OGCIN) é um problema associado à operação de recarga de combustível em um reator nuclear, que
consistem em determinar a combinação de Elementos Combustíveis (EC) de forma que o desempenho do reator
nuclear seja melhorado. Este é um problema clássico e uma questão de grande interesse econômico de extrema
relevância para a Engenharia Nuclear, que vem sendo estudado a mais de quarenta anos. Problemas de análise
combinatória são problemas de difícil solução, pois o número de possíveis soluções do problema cresce de forma
exponencial de acordo com a quantidade de elementos. Além desse fato, a OGCIN se torna ainda mais difícil,
pois cada solução encontrada deve ser testada por complexos cálculos de Física de Reatores. Uma abordagem que
vem sendo bem-sucedida é a aplicação de Metaheurísticas de otimização. A validação de algoritmos aplicados à
OGCIN é feita utilizando problemas benchmark, tais como o Problema do Caixeiro Viajante (PCV). No presente
trabalho, com o intuito de fazer uma iniciação às técnicas de Inteligência Artificial que podem ser aplicadas na
Engenharia Nuclear, implementamos o algoritmo Artificial Bee Colony (ABC) e o aplicamos à solução do PCV
Oliver30, analisando os resultados com vistas à sua aplicação à OGCIN. O ABC foi apresentado inicialmente por
Karaboga (2005) e aplicado ao OGCIN por Oliveira e Schirru (2011). O ABC baseia-se na inteligência coletiva
de um enxame de abelhas melíferas reais na busca por alimento. Apresentamos os resultados preliminares do
algoritmo ABC na resolução do PCV Oliver30, para posterior aplicação a outros PCVs e em seguida ao OGCIN. | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.program | Others | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFOPA | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ:: ENGENHARIAS | pt_BR |
dc.creator | SILVA, Patrick Vasconcelos da | |
dc.publisher.department | Instituto de Engenharia e Geociências | pt_BR |