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http://hdl.handle.net/123456789/3502
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.contributor.author | SILVA, Artur Albuquerque | - |
dc.date.accessioned | 2019-06-06T16:25:11Z | - |
dc.date.available | 2019-06-06T16:25:11Z | - |
dc.date.issued | 2019-01-11 | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/123456789/3502 | - |
dc.description | Abstract The main tasks related to the billing process of an electrical energy distribution company are the measuring of client energy meters and invoice delivery. The energy distribuition companies have the job of organizing the measuring process by creating groups of consumers. Thus, each employee must have routes to perform the measuring and delivering invoices in each group. To solve this clustering problem, the development of computational methods is important, so that the process can be improved. Therefore, this work proposes Capacitated Growing Neural Gas (C-GNG), a modified Growing Neural Gas using capacitated clustering concepts. Applied to the electric distribution companies context in Brazil. Aiming to obtain a better clustering than the current one, that was manually generated by company experts. The obtained results, demonstrates improvements in terms of cohesion, separation and silhouette using the proposed C-GNG when compared with the manually crafted solution. | pt_BR |
dc.description.abstract | A leitura dos medidores de energia e entrega de contas para cada cliente são as atividades principais relacionadas ao processo de contas de uma empresa de distribuição de energia elétrica. As companhias de distribuição de energia elétrica têm a tarefa de organizar o processo de medição por meio de grupos de consumidores. Portanto, cada funcionário responsável pela leitura tem de ter rotas para percorrer na medição e entrega de contas de energia em cada grupo. Para resolver esse problema do agrupamento, o desenvolvimento de métodos computacionais são importantes, de forma a melhorar o processo. Portanto, este trabalho propõe o Capacitated Growing Neural Gas (C-GNG), uma alteração no Growing Neural Gas (GNG) para utilizar os conceitos do agrupamento capacitado. Aplicado no contexto de distribuição de energia das companhias elétricas do Brasil. Visando obter um agrupamento melhor que o atual, que foi gerado manualmente pelos especialistas das companhias. Os resultados obtidos para as cidades usadas na simulação, demonstram uma melhoria nos aspectos de coesão, separação e coeficiente de silhueta gerados pela solução otimizada. | pt_BR |
dc.language.iso | other | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal do Maranhão | pt_BR |
dc.subject | Agrupamento capacitado | pt_BR |
dc.subject | Growing neural gas | pt_BR |
dc.subject | Problema de distritamento | pt_BR |
dc.subject | Capacitated clustering | pt_BR |
dc.subject | Growing neural gas | pt_BR |
dc.subject | Districting problem | pt_BR |
dc.title | Implementação capacitada do Growing Neural Gas aplicada à logística de leitura em companhias de distribuição de energia elétrica | pt_BR |
dc.title.alternative | Growing Neural Gas enabled implementation of reading logistics in electricity distribution companies | pt_BR |
dc.type | Other | pt_BR |
Aparece nas coleções: | TCCs de Graduação em Ciência da Computação do Campus do Bacanga |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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ARTUR-SILVA.pdf | Trabalho de Conclusão de Curso | 3,04 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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