@MASTERSTHESIS{ 2018:1762859488,
 	title = {Otimiza??o de Redes de Sensores Visuais sem Fio por Algoritmos Evolutivos Multiobjetivo},
 	year = {2018},
 	url = "http://tede2.uefs.br:8080/handle/tede/675",
 	abstract = "As redes de sensores visuais sem fio podem obter, atrav?s de c?meras, informa??es importantes para aplica??es de controle e monitoramento, e tem ganhado aten??o da comunidade acad?mica nos ?ltimos anos.  Para algumas aplica??es, um conjunto de alvos deve ser coberto por sensores visuais, e por vezes com demanda de redund?ncia de  cobertura,  especialmente  quando  h?  requisitos  de  disponibilidade  ou  demandas de m?ltiplas perspectivas de cobertura para os alvos visados.  Para sensores visuais rotacion?veis, as orienta??es de detec??o podem ser ajustadas para otimizar cobertura e redund?ncia, existindo diferentes abordagens de otimiza??o dispon?veis para solucionar esse problema.  Particularmente, como diferentes par?metros de otimizac?o podem ser considerados, o problema de maximiza??o de cobertura redundante pode ser tratado como um problema multiobjetivo, com algumas solu??es potenciais a serem consideradas.  Neste contexto, dois algoritmos evolutivos diferentes s?o propostos  para  calcular  a  maximiza??o  de  cobertura  redundante  para  visualiza??o  de alvos, pretendendo ser alternativas mais eficientes para algoritmos gulosos. Os resultados da simula??o refor?am os benef?cios de empregar algoritmos evolutivos para ajustes das orienta??es dos sensores, potencialmente beneficiando a implanta??o e o gerenciamento de redes de sensores visuais sem fio para diferentes aplica??es.",
 	publisher = {Universidade Estadual de Feira de Santana},
 	scholl = {Mestrado em Computa??o Aplicada},
 	note = {DEPARTAMENTO DE TECNOLOGIA}
}