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Navegando por Autor "Cezario, Sidemar Fideles"

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    Tese
    Aplicação do operador OWA com meta-heurísticas nos problemas da otimização de ângulo de feixe e da intensidade em IMRT
    (Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2024-04-26) Cezario, Sidemar Fideles; Goldbarg, Elizabeth Ferreira Gouvea; http://lattes.cnpq.br/2888641121265608; https://orcid.org/0000-0001-9786-7134; http://lattes.cnpq.br/8487580946899407; Fernandes, Islame Felipe da Costa; Menezes, Matheus da Silva; Maia, Silvia Maria Diniz Monteiro; Souza, Thatiana Cunha Navarro de
    A utilização da radioterapia no tratamento do câncer é de suma importância para o combater essa doença. O desafio reside em atingir a dose mínima prescrita para o tumor, ao mesmo tempo em que se evita a exposição dos órgãos saudáveis a níveis de radiação superiores aos limites permitidos. Um dos principais enfoques terapêuticos nesse campo é a teleterapia de intensidade modulada (IMRT). Esse trabalho se propôs a otimizar o Problema da Otimização de Ângulo de Feixe e a Otimização do Mapa de Fluências utilizando algoritmos meta-heurísticos. São apresentados três algoritmos: algoritmo genético, memético OWA-OMF e memético multimodelos. Todos são utilizados em combinação com modelos de programação matemática. Esses modelos incluem a utilização do operador Ordered Weighted Averaging (OWA). O memético multimodelos utiliza diferentes funções OWA para determinar o melhor mapa de fluência de uma solução. Os algoritmos foram comparados usando um novo indicador de qualidade composto por dois novos índices propostos neste trabalho. Testes estatísticos foram conduzidos para comparar a eficácia desses algoritmos, revelando a superioridade do algoritmo memético multimodelos sobre os demais. Com esses algoritmos, foi possível encontrar soluções clinicamente viáveis para a maioria das instâncias.
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    Dissertação
    Aplicação do operador OWA nos problemas da otimização de ângulo de feixe e da intensidade em IMRT
    (2019-07-23) Cezario, Sidemar Fideles; Goldbarg, Elizabeth Ferreira Gouvea; Maia, Silvia Maria Diniz Monteiro; ; ; ; Obal, Thalita Monteiro; ; Goldbarg, Marco Cesar;
    A radioterapia é um método extremamente importante no tratamento do câncer. O principal desafio é entregar pelo menos a dose prescrita para o tumor, enquanto evita expor os órgãos saudáveis à radiação além do permitido. Um dos principais modos de tratamento nesta área é a teleterapia de intensidade modulada (IMRT). Ao longo dos anos, muitos pesquisadores apresentaram algoritmos para resolver a principal dificuldade da IMRT que consiste em automatizar a seleção de ângulos de feixes para uma melhor distribuição de dose. Nesta pesquisa é apresentado um algoritmo que busca o balanceamento ideal, entre um conjunto de ângulos e uma distribuição de dose que respeite as prescrições médicas inerentes ao tratamento. O algoritmo proposto utiliza dois novos modelos matemáticos e o operador Ordered Weighted Average (OWA) como critério de preferência na escolha da melhor solução.
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    TCC
    Investigação de algoritmos híbridos para o problema da Árvore Geradora Multiobjetivo
    (Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2017) Cezario, Sidemar Fideles; Goldbarg, Elizabeth Ferreira Gouvêa; Goldbarg, Elizabeth Ferreira Gouvêa; Goldbarg, Marco Cesar; Maia, Silvia Maria Diniz Monteiro
    O Problema da Árvore Geradora Multiobjetivo (AGMO) é uma extensão do Problema da Árvore Geradora Mínima (AGM). O problema da Árvore Geradora Mínima considera apenas um único objetivo, no entanto, muitas aplicações reais podem ser modeladas a partir da inclusão de mais objetivos, que devem ser otimizados simultaneamente, para tais aplicações existe a necessidade de resolver o problema da AGMO. Diversas abordagens foram propostas por muitos autores, como métodos algoritmos exatos e heurísticos. Este trabalho apresenta técnicas de hibridização de métodos exatos e meta-heurísticas para resolver o Problema da AGMO, bem como propõe novos algoritmos que utilizam tais técnicas de hibridização. Nesse trabalho também são feitas comparações entre os algoritmos existentes na literatura com novos algoritmos propostos.
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    TCC
    Investigação sobre meta-heurísticas híbridas para o problema de otimização associado ao Gas Lift
    (Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2023-07-07) Leite, Gabriel Lucas de Medeiros; Goldbarg, Elizabeth Ferreira Gouvea; Maia, Silvia Maria Diniz Monteiro; http://lattes.cnpq.br/1498104590221901; http://lattes.cnpq.br/2888641121265608; http://lattes.cnpq.br/6707442317393082; Cezario, Sidemar Fideles; 0000-0001-9786-7134; http://lattes.cnpq.br/8487580946899407; Marques, Thiago Soares
    Gas lift é uma técnica que usa uma fonte externa para suplementar a formação de gás para elevar fluidos em poços de petróleo. A quantidade de gás injetada não pode ser excessiva, sob pena de diminuir a produção. Um dos objetivos neste contexto é a otimização da alocação de gás a fim de maximizar a produção de óleo. Alguns algoritmos apresentados para este problema baseiam-se em meta-heurísticas. Cada técnica tem potencialidades e pontos fracos. A hibridização de meta-heurísticas tem por objetivo extrair o melhor da potencialidade de cada técnica e minimizar pontos fracos. Esta monografia de graduação apresenta algoritmos meméticos baseados na hibridização entre o algoritmo genético e os algoritmos Simulated Annealing e Multi-start.
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