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Uma alternativa para resolver problemas complexos de otimização é usando algoritmos meta-heurísticos. As meta-heurísticas são métodos aproximados que oferecem soluções aceitáveis para problemas de otimização. Nos últimos anos, algumas meta-heurísticas inspiradas no comportamento de animais da natureza, em especial aqueles que vivem em grupos, vêm sendo bastante utilizadas. Este trabalho tem como objetivo apresentar um breve estudo do desempenho de duas meta-heurísticas conhecidas como Algoritmo dos Vaga-lumes e Algoritmo dos Morcegos. A comparação é realizada por meio de vários experimentos computacionais para otimizar funções de referência clássicas da literatura. Para isso, foram realizadas 30 execuções independentes, considerando diferentes dimensões e quantidade de avaliações da função objetivo. Após os experimentos, alguns dados estatísticos foram apresentados e eles evidenciaram a superioridade do Algoritmo dos Vaga-lumes quando comparado com o Algoritmo dos Morcegos.

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Inovação no processo de ensino e aprendizagem de álgebra linear usando o software geogebra Innovation into the learning and teaching process of linear algebra using geogebra software

Uma abordagem interdisciplinar para obtenção da melhor função aproximada para ajuste de dados An interdisciplinary approach for best approaching data adjustment function