| Processo: | 11/13985-0 |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Pesquisador Visitante - Internacional |
| Data de Início da vigência: | 15 de janeiro de 2012 |
| Data de Término da vigência: | 14 de janeiro de 2013 |
| Área do conhecimento: | Engenharias - Engenharia Elétrica - Eletrônica Industrial, Sistemas e Controles Eletrônicos |
| Pesquisador responsável: | Geraldo Nunes Silva |
| Beneficiário: | Geraldo Nunes Silva |
| Pesquisador visitante: | Weldon A. Lodwick |
| Instituição do Pesquisador Visitante: | University of Colorado, Denver (CU) , Estados Unidos |
| Instituição Sede: | Instituto de Biociências, Letras e Ciências Exatas (IBILCE). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de São José do Rio Preto. São José do Rio Preto , SP, Brasil |
| Município da Instituição Sede: | São José do Rio Preto |
| Assunto(s): | Controle ótimo Intercâmbio de pesquisadores Colaboração científica |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Controle ótimo | incertezas | inclusões diferenciais | otimização | otimização sob incerteza | Otimização e controle ótimo |
Resumo
Este trabalho envolve três componentes: 1) Para a componente computacional de sistemas dinâmicos queremos implementar algoritmos avançados baseados em lógica fuzzy combinada com equações diferenciais. Este sistema será importante para o mapeamento de áreas de risco e aparecimento de novos casos de Dengue. 2) Métodos Computacionais para Controle: Pretendemos desenvolver algoritmos para resolver problemas de controle ótimo em situações de incerteza generalizada. Começamos estendendo o trabalho de Lodwick (1980) e, em seguida, empregaremos algoritmos evolucionários, tais como Gen D. Se formos bem sucedidos, poderemos utilizar os nossos métodos em problemas de agricultura com dados reais. 3) No que diz respeito Métodos Computacionais para modelos de incerteza generalizada Optimization, como acima, pretendemos olhar para o trabalho de Buscena (2004) e desenvolver uma classe de algoritmo evolutivo com base no aprendizado participativo e transferência seletiva para resolver problemas de otimização incertos estáticos e dinâmicos. (AU)
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