Colonia de abelhas artificiais aplicada ao problema do caixeiro viajante com vistas a recarga de combustíveis em reatores nucleares - SILVA, Patrick Vasconcelos da (Universidade Federal do Oeste do Pará, 2024)
O problema de Otimização do Gerenciamento de Combustível Intra-Núcleo (In-Core Fuel Management Optimization; OGCIN) é um problema associado à operação de recarga de combustível em um reator nuclear, que consistem em determinar a combinação de Elementos Combustíveis (EC) de forma que o desempenho do reator nuclear seja melhorado. Este é um problema clássico e uma questão de grande interesse econômico de extrema relevância para a Engenharia Nuclear, que vem sendo estudado a mais de quarenta anos. Problemas de análise combinatória são problemas de difícil solução, pois o número de possíveis soluções do problema cresce de forma exponencial de acordo com a quantidade de elementos. Além desse fato, a OGCIN se torna ainda mais difícil, pois cada solução encontrada deve ser testada por complexos cálculos de Física de Reatores. Uma abordagem que vem sendo bem-sucedida é a aplicação de Metaheurísticas de otimização. A validação de algoritmos aplicados à OGCIN é feita utilizando problemas benchmark, tais como o Problema do Caixeiro Viajante (PCV). No presente trabalho, com o intuito de fazer uma iniciação às técnicas de Inteligência Artificial que podem ser aplicadas na Engenharia Nuclear, implementamos o algoritmo Artificial Bee Colony (ABC) e o aplicamos à solução do PCV Oliver30, analisando os resultados com vistas à sua aplicação à OGCIN. O ABC foi apresentado inicialmente por Karaboga (2005) e aplicado ao OGCIN por Oliveira e Schirru (2011). O ABC baseia-se na inteligência coletiva de um enxame de abelhas melíferas reais na busca por alimento. Apresentamos os resultados preliminares do algoritmo ABC na resolução do PCV Oliver30, para posterior aplicação a outros PCVs e em seguida ao OGCIN.