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metadata.dc.type: Tese
Issue Date: 20-Apr-2012
metadata.dc.creator: SILVA, Deam James Azevedo da
metadata.dc.contributor.advisor1: OLIVEIRA, Roberto Célio Limão de
Title: Algoritmos culturais com abordagem memética e multipopulacional aplicados a problemas de otimização
metadata.dc.description.sponsorship: CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
FAPESPA - Fundação Amazônia de Amparo a Estudos e Pesquisas
Citation: SILVA, Deam James Azevedo da. Algoritmos culturais com abordagem memética e multipopulacional aplicados a problemas de otimização. 2012. 134 f. Tese (Doutorado) - Universidade Federal do Pará, Instituto de Tecnologia, Belém, 2012. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica.
metadata.dc.description.resumo: Em muitos problemas de otimização há dificuldades em alcançar um resultado ótimo ou mesmo um resultado próximo ao valor ótimo em um tempo viável, principalmente quando se trabalha em grande escala. Por isso muitos desses problemas são abordados por heurísticas ou metaheurísticas que executam buscas por melhores soluções dentro do espaço de busca definido. Dentro da computação natural estão os Algoritmos Culturais e os Algoritmos Genéticos, que são considerados metaheurísticas evolutivas que se complementam devido ao mecanismo dual de herança cultura/genética. A proposta do presente trabalho é estudar e utilizar tais mecanismos acrescentando tanto heurísticas de busca local como multipopulações aplicados em problemas de otimização combinatória (caixeiro viajante e mochila), funções multimodais e em problemas restritos. Serão executados alguns experimentos para efetuar uma avaliação em relação ao desempenho desses mecanismos híbridos e multipopulacionais com outros mecanismos dispostos na literatura de acordo com cada problema de otimização aqui abordado.
Abstract: In many optimization problems is hard to reach a good result or a result close to the optimum value in a feasible time, especially when working on large scale. So, many of these problems are addressed by heuristics or metaheuristics running search for better solutions within the defined search space. Within the natural computing algorithms there are the cultural and genetic algorithms. These are evolutionary metaheuristics complement each other due to the dual mechanism of cultural heritage/genetic. The purpose of this paper is to study and use such mechanisms adding local search heuristics and multipopulation applied to combinatorial optimization problems (knapsack and travel salesman problems), constrained problems and multimodal functions. Some experiments have been conducted to assess the performance of the proposed combination of meta-heuristisc and heuristics mechanisms against approaches found in literature as applied to problem addressed here.
Keywords: Algoritmos genéticos
Algoritmo cultural
Algoritmo memético
Modelo de otimização
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal do Pará
metadata.dc.publisher.initials: UFPA
metadata.dc.publisher.department: Instituto de Tecnologia
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
Appears in Collections:Teses em Engenharia Elétrica (Doutorado) - PPGEE/ITEC

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