Uma abordagem híbrida para solucionar problemas de otimização através dos algoritmos: genético e simulated annealing

Repositório institucional da UFSC

A- A A+

Uma abordagem híbrida para solucionar problemas de otimização através dos algoritmos: genético e simulated annealing

Mostrar registro completo

Título: Uma abordagem híbrida para solucionar problemas de otimização através dos algoritmos: genético e simulated annealing
Autor: Raulino, Rangel Gustavo
Resumo: Este trabalho tem como objetivo principal o desenvolvimento de uma abordagem híbrida para a solução de problemas de otimização, em especial os combinatórios. Esta nova abordagem tem como base dois dos mais importantes modelos computacionais inteligentes utilizados na otimização de problemas, os algoritmos: genético e simulated annealing. O primeiro baseia-se na evolução natural e cromossômica das espécies vivas e o segundo no recozimento (annealing) de sólidos. Ambos são algoritmos de otimização (algoritmos que buscam por uma solução aceitável, o que não garante que a mesma seja a melhor). Nesta abordagem, o algoritmo genético é utilizado como algoritmo principal e o algoritmo simulated annealing é introduzido no processo do algoritmo genético como sendo um operador genético. Para avaliar o desempenho desta nova abordagem, foram realizados testes utilizando um dos mais conhecidos benchmarks na área de otimização, o problema do caixeiro viajante, e os resultados obtidos estão demonstrados neste trabalho.
Descrição: Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação.
URI: http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/83639
Data: 2002


Arquivos deste item

Arquivos Tamanho Formato Visualização
184222.pdf 2.162Mb PDF Visualizar/Abrir

Este item aparece na(s) seguinte(s) coleção(s)

Mostrar registro completo

Buscar DSpace


Busca avançada

Navegar

Minha conta

Estatística

Compartilhar