REDES NEURAIS ARTIFICIAIS E ALGORITMOS EVOLUCIONÁRIOS MULTIPOPULAÇÃO NA OTIMIZAÇÃO MULTIOBJETIVO DA REMEDIAÇÃO DE ÁGUAS SUBTERRÂNEAS
Apresenta-se um problema de otimização da remediação de águas subterrâneas por meio da técnica bombear-e-tratar. Dois objetivos são perseguidos: 1) minimizar a pluma contaminante; e 2) minimizar do custo total da remediação. A resolução desse problema é feita aplicando-se dois algoritmos evolucionár...
Main Authors: | , , , |
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Format: | Article |
Language: | English |
Published: |
Associação Brasileira de Águas Subterrâneas
2014-06-01
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Series: | Revista Águas Subterrâneas |
Subjects: | |
Online Access: | https://aguassubterraneas.abas.org/asubterraneas/article/view/27534 |
Summary: | Apresenta-se um problema de otimização da remediação de águas subterrâneas por meio da técnica bombear-e-tratar. Dois objetivos são perseguidos: 1) minimizar a pluma contaminante; e 2) minimizar do custo total da remediação. A resolução desse problema é feita aplicando-se dois algoritmos evolucionários (AE) multipopulação juntamente com a tecnologia de redes neurais artificiais (RNA). As vazões dos poços são colhidas para a RNA, que calcula a massa restante de contaminante no sítio. As respostas dadas pela rede são avaliadas pelos algoritmos evolucionários a fim de efetuar a otimização. |
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ISSN: | 0101-7004 2179-9784 |