Trabalho de Conclusão de Curso apresentado em 23 de setembro de 2022 para a obtenção do grau de Bacharel em Física pelo Instituto de Física da Universidade de Brasília

Nas diversas áreas do conhecimento humano é bem conhecida uma série de problemas de otimização. A solução desses problemas consiste em encontrar em um conjunto de configurações, um subconjunto, ou mesmo um elemento que melhor satisfaça um ou mais vínculos previamente determinados. Uma estratégia famosa por solucionar problemas de tal classe de forma rápida e eficiente consiste no emprego dos algoritmos genéticos. São assim chamados devido à forte inspiração em fenômenos da biologia evolutiva — como mutação, recombinação (ou crossover) e seleção — na elaboração de suas etapas de execução. Neste projeto de trabalho é proposto um algoritmo genético para a otimização de funções reais, isto é, para a procura dos pontos nos quais a função é máxima (ou mínima). Sua implementação é feita em Python com o uso da biblioteca NumPy. O algoritmo foi aplicado na otimização de algumas funções de exemplo e na busca de uma matriz Hamiltoniana do modelo k·p para o melhor ajuste das bandas de energia de condução e de valência de alguns Dicalcogenetos de Metais de Transição — CrS₂ e CrSe₂ — calculadas previamente via o método DFT. Por fim, é feita uma discussão acerca dos resultados e da eficácia e performance do programa.

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