Abstract

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.

Details

Title
REDES NEURAIS ARTIFICIAIS E ALGORITMOS EVOLUCIONÁRIOS MULTIPOPULAÇÃO NA OTIMIZAÇÃO MULTIOBJETIVO DA REMEDIAÇÃO DE ÁGUAS SUBTERRÂNEAS
Author
Marcos Rodrigues Pinto; Camilo Allyson Simões de Farias; Eduardo Sávio Passos Rodrigues Martins; Marco Aurélio Holanda de Castro
Section
Artigos
Publication year
2014
Publication date
2014
Publisher
Associação Brasileira de Águas Subterrâneas (ABAS)
ISSN
01017004
e-ISSN
21799784
Source type
Scholarly Journal
Language of publication
English; Portuguese; Spanish
ProQuest document ID
2269374168
Copyright
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