Ano: 2024
David Ermerson Farias Eugênio, Guilherme Marques Farias, Marco Aurelio Holanda de Castro
O estudo em questão apresenta a implementação do algoritmo PSO (Particle Swarm Optimization) com a finalidade de otimizar o trabalho de redes coletoras de esgoto de modo a reduzir o custo de implantação da mesma, tendo como variáveis de decisão a topografia do terreno e a classificação dos trechos em ponta seca ou não. O modelo de otimização foi aplicado em uma malha hipotética contendo 12 trechos e 9 singularidades. O processo de otimização do PSO resultou em um custo ótimo de R$ 30.076,92, resultando em um erro relativo de 4,42% em relação ao custo ótimo global para o problema, que é de R$ 28.801,52, o que indica um desempenho satisfatório. Todavia, ao se comparar o referido resultado com a solução trazida pelo AG (Algoritmo Genético) implementado para a mesma malha por Rodrigues et al. (2020), percebe-se um desempenho inferior do PSO, uma vez que o AG conseguiu alcançar uma solução ótima de R$ 28.894,35, sendo esta mais próxima do custo ótimo global.
