Inversão de dados em eletrorresistividade 1D usando o algoritmo de otimização global Harris Hawks (HHO)

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Dutra, Thâmerson Tomé Filgueiras
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/50605
Resumo: O problema de inversão (1D) em eletrorresistividade será tratado usando algoritmo de otimização global Harris Hawks (HHO), nas últimas duas décadas, os métodos de otimização global estão se tornando mais populares na geofísica, pois não requerem informações de gradiente e nenhum modelo inicial para obter um bom resultado para inferir características da distribuição de resistividade do subsolo. Neste trabalho, implementamos um algoritmo de otimização de Harris Hawks (HHO) que simula o comportamento de caça dos gaviões da espécie (Parabuteo unicinctus), também conhecido como Falcão de Harris. Para demonstrar o funcionamento do HHO, foi testado em dados sintéticos com 5% de ruído gaussiano e dados reais. Os resultados obtidos se mostram aceitáveis e o algorítimo demonstrou ser robusto para a resolução do problema.
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Neste trabalho, implementamos um algoritmo de otimização de Harris Hawks (HHO) que simula o comportamento de caça dos gaviões da espécie (Parabuteo unicinctus), também conhecido como Falcão de Harris. Para demonstrar o funcionamento do HHO, foi testado em dados sintéticos com 5% de ruído gaussiano e dados reais. Os resultados obtidos se mostram aceitáveis e o algorítimo demonstrou ser robusto para a resolução do problema.The problem of inversion (1D) in electroresistivity will be treated using Harris Hawks global optimization algorithm (HHO), in the last two decades, global optimization methods are becoming more popular in geophysics as they do not require gradient information and no initial model to obtain a good result for inferring characteristics of the underground resistivity distribution. In this work, we implemented a Harris Hawks optimization (HHO) algorithm that simulates the hunting behavior of hawks of the species (Parabuteo unicinctus), also known as Harris's Hawk. To demonstrate how HHO works, it was tested on synthetic data with 5% of Gaussian noise and real data. The obtained results are acceptable and the algorithm proved to be robust for solving the problem.Universidade Federal do Rio Grande do NorteBacharelado em Sistemas de InformaçãoUFRNBrasilComputação e TecnologiaCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRAEletrorresistividadeInversãoHarris HawksOtimização GlobalInversão de dados em eletrorresistividade 1D usando o algoritmo de otimização global Harris Hawks (HHO)Data inversion in 1D resistivity using Harris Hawks global optimization algorithminfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisporreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNinfo:eu-repo/semantics/openAccessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81484https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/50605/2/license.txte9597aa2854d128fd968be5edc8a28d9MD52ORIGINALtccfinalthamerson.pdftccfinalthamerson.pdfapplication/pdf1859974https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/50605/1/tccfinalthamerson.pdfb2b6960831b31105413535c47c1178fbMD51123456789/506052022-12-23 14:48:56.006oai:https://repositorio.ufrn.br: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Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2022-12-23T17:48:56Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false
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