dc.contributor |
Universidade Federal de Santa Catarina |
pt_BR |
dc.contributor.advisor |
Mazzucco Júnior, José |
pt_BR |
dc.contributor.author |
Maziero, Edélcio Augusto |
pt_BR |
dc.date.accessioned |
2012-10-20T16:05:26Z |
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dc.date.available |
2012-10-20T16:05:26Z |
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dc.date.issued |
2003 |
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dc.date.submitted |
2003 |
pt_BR |
dc.identifier.other |
195928 |
pt_BR |
dc.identifier.uri |
http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/85178 |
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dc.description |
Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. |
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dc.description.abstract |
Problemas combinatorias são utilizados em muitas áreas de pesquisa, devido a sua simplicidade de compreensão e a sua aplicabilidade prática em vários domínios. Porém são intratáveis devido ao elevado tempo de processamento e de armazenamento de dados, sendo assim conhecidos e classificados como problemas NP-completos. Visando resolver estes problemas, diversos algoritmos têm sido propostos ao longo de vários anos de estudo, entre eles os Algoritmos Genéticos (AG) e o Algoritmo Simulated Annealing (SA). Estes algoritmos dão um tratamento polinomial aos problemas de otimização, buscando uma boa solução próxima a ótima em um tempo de processamento aceitável. Este trabalho concentra-se no estudo do AG e do SA aplicados ao clássico "Problema do Caixeiro Viajante". Propõe-se uma abordagem híbrida baseada no desenvolvimento do algoritmo SA em ambiente distribuído acrescido do operador "crossover" dos AG. A utilização em conjunto destas abordagens busca aumentar a potencialidade de obtenção de melhores resultados quando aplicados a problemas de otimização, sendo avaliado através de testes computacionais com instâncias públicas disponíveis via internet e instâncias construídas, também com suas soluções, conhecidas a priori. |
pt_BR |
dc.format.extent |
xiv, 140 f.| il., tabs., grafs. |
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dc.language.iso |
por |
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dc.publisher |
Florianópolis, SC |
pt_BR |
dc.subject.classification |
Informatica |
pt_BR |
dc.subject.classification |
Ciência da computação |
pt_BR |
dc.subject.classification |
Otimização combinatoria |
pt_BR |
dc.subject.classification |
Algoritmos genéticos |
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dc.title |
Algoritmos Simulated Annealing em paralelo + Genético Grossover: um abordagem híbrida |
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dc.type |
Dissertação (Mestrado) |
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