Algoritmos genéticos aplicados na otimizaçao de antenas

Orientador: Wilson A. Artuzi JuniorDissertaçao (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduaçao em Engenharia Elétrica. Defesa: Curitiba, 2004Inclui bibliografiaÁrea de concentraçao: TelecomunicaçoesResumo: Os algoritmos genéticos têm sido amplamente estudados pela comunidade científica e figuram como um processo de otimização estocástico com alta aplicabilidade em diversas áreas. O eletromagnetismo é uma área promissora para emprego dessa técnica, devido à ampla coleção de complexos problemas de otimização que, muitas vezes, não apresentam soluções analíticas praticáveis. Uma breve revisão dos Algoritmos Genéticos é apresentada nesta dissertação, descrevendo os conceitos básicos e algumas comparações essenciais entre as diversas implementações. Como uma das contribuições desta dissertação, é desenvolvida uma nova metodologia através da modificação do operador genético de mutação, com o objetivo de melhorar o processo de convergência. É implementado um ambiente de simulação para otimização de arranjos de antenas, com o objetivo de reduzir o nível dos lóbulos laterais característicos destas antenas e posicionar o lóbulo principal de radiação em uma direção desejada. Os parâmetros de configuração do algoritmo são analisados para arranjos lineares. Finalmente, o algoritmo estabelecido é aplicado a dois outros tipos de arranjos, cujas análises são mais complexas: arranjo retangular e arranjo circular. Conforme demonstrado pelos resultados obtidos para os casos estudados, pode-se afirmar que os Algoritmos Genéticos compõem um método eficiente e confiável para a otimização de problemas complexos.Abstract: Genetic algorithms have been widely studied by the scientific community and represents a stochastic process of optimization with high applicability in several areas. Electromagnetism is a promissory area to apply this technique, due the ample collection of complex optimization problems, which do not have practical analytical solution. A brief revision of genetic algorithm is presented in this dissertation, describing the basic concepts and some essential comparisons between the several implementations. A contribution of this dissertation is the development of a new methodology by changing the genetic operator of mutation in order to improve the convergence process. It was created a simulation environment to optimize array antennas. The purpose is to reduce the side lobe level of this antenna and track the main lobe to a desired direction. The configuration parameters of the algorithm are analyzed for linear arrays. Finally, the established algorithm is applied in two other arrays, whose analyses are more complex: planar array and circular array. The results achieved in all cases demonstrated that the genetic algorithms are efficient and that they are reliable methods for optimization of complex problems