REDES NEURAIS ARTIFICIAIS E ALGORITMOS EVOLUCIONÁRIOS MULTIPOPULAÇÃO NA OTIMIZAÇÃO MULTIOBJETIVO DA REMEDIAÇÃO DE ÁGUAS SUBTERRÂNEAS

• Main Authors: Marcos Rodrigues Pinto, Camilo Allyson Simões de Farias, Eduardo Sávio Passos Rodrigues Martins, Marco Aurélio Holanda de Castro
• Format: Article
• Language: English
• Published: Associação Brasileira de Águas Subterrâneas 2014-06-01
• Series: Revista Águas Subterrâneas
• Subjects: aquífero, minimização, pluma contaminante, custo.
• Online Access: https://aguassubterraneas.abas.org/asubterraneas/article/view/27534
• ISSN: 0101-7004; 2179-9784

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.