J.A.C.C. Medeiros

EMPLOYMENT OF RESOURCES ON ADEQUATE MEASURE: A COMPUTATIONAL TOOL FOR AGRICULTURAL OPTIMIZATION

O presente artigo foi apresentado oralmente no VII CNEG, sendo revisado e expandido. Ele descreve um projeto, que esta sendo desenvolvido como tese de doutoramento no programa de pos-graduacao binacional em Ciencia, Tecnologia e Inovacao em Agropecuaria – PPGCTIA / UFRRJ, cujo objetivo e a construcao de um codigo computacional, utilizando a filosofia “user friendly” (amiga do usuario), para otimizar a gestao do agronegocio, minimizando custos e aumentando a producao e ampliando as possibilidades de acesso mais facil mesmo a usuarios com pouca experiencia na utilizacao do computador. O sistema permitira escolher dentre as alternativas de producao disponiveis, a mais eficiente na utilizacao dos recursos produtivos que satisfacam certos objetivos preestabelecidos referentes ao solo, a umidade e meio ambiente em geral. Hoje em dia ja se dispoe de muita informacao tecnico-agricola, mas persiste um grande problema a ser enfrentado: como consolidar estas informacoes de forma clara e simples e transmiti-las, visando sua utilizacao, com a menor intermediacao possivel para o produtor? A necessidade de se reduzir a complexidade da gestao do agronegocio, foi o motor da investigacao sobre tecnicas de otimizacao agricola.

Computação evolucionária aplicada ao problema da recarga de reatores nucleares

The objective of this chapter is to present the Nuclear Reactor Reload Problem (NRRP), demonstrating the feasibility of using some Computational Intelligence methods to solve this problem. The methods discussed here correspond to optimization strategies by ant colony, colony of bees, particle swarm, genetic algorithms, and a quantum-inspired approach for the ant colony algorithm. Here we introduce the main aspects of NRRP as well as the main features of each method. The results presented here demonstrate the feasibility and e ciency of these methods as techniques for problem solving in the nuclear area.