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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.creatorSILVA, Deam James Azevedo da-
dc.date.accessioned2013-01-28T17:07:35Z-
dc.date.available2013-01-28T17:07:35Z-
dc.date.issued2012-04-20-
dc.identifier.citationSILVA, Deam James Azevedo da. Algoritmos culturais com abordagem memética e multipopulacional aplicados a problemas de otimização. 2012. 134 f. Orientador: Roberto Célio Limão de Oliveira. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Instituto de Tecnologia, Universidade Federal do Pará, Belém, 2012. Disponível em: http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/3391. Acesso em:.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/3391-
dc.description.abstractIn 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.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Irvana Coutinho (irvana@ufpa.br) on 2013-01-28T13:46:14Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Tese_AlgoritmosCulturaisAbordagem.pdf: 1360669 bytes, checksum: 17fb217e7255ede1a2f4ac1767703825 (MD5)en
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Ana Rosa Silva(arosa@ufpa.br) on 2013-01-28T17:07:35Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Tese_AlgoritmosCulturaisAbordagem.pdf: 1360669 bytes, checksum: 17fb217e7255ede1a2f4ac1767703825 (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2013-01-28T17:07:35Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Tese_AlgoritmosCulturaisAbordagem.pdf: 1360669 bytes, checksum: 17fb217e7255ede1a2f4ac1767703825 (MD5) Previous issue date: 2012en
dc.description.sponsorshipCAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior-
dc.description.sponsorshipFAPESPA - Fundação Amazônia de Amparo a Estudos e Pesquisas-
dc.language.isoporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Pará-
dc.rightsAcesso Aberto-
dc.subjectAlgoritmos genéticospt_BR
dc.subjectAlgoritmo culturalpt_BR
dc.subjectAlgoritmos meméticospt_BR
dc.subjectModelo de otimizaçãopt_BR
dc.subjectMultipopulaçãopt_BR
dc.subjectProblemas multimodaispt_BR
dc.subjectproblemas com restriçõespt_BR
dc.subjectProblemas do caixeiro viajantept_BR
dc.subjectProblemas da mochila multidimensionalpt_BR
dc.subjectGenetics algorithmsen
dc.subjectCultural algorithmsen
dc.subjectMemetics algorithmsen
dc.subjectMultipopulationen
dc.subjectProblems with constraintsen
dc.subjectTraveling salesman problemen
dc.subjectMultidimensional knapsack problemen
dc.titleAlgoritmos culturais com abordagem memética e multipopulacional aplicados a problemas de otimizaçãopt_BR
dc.typeTesept_BR
dc.publisher.countryBrasil-
dc.publisher.departmentInstituto de Tecnologia-
dc.publisher.initialsUFPA-
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO-
dc.contributor.advisor1OLIVEIRA, Roberto Célio Limão de-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4497607460894318-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/8540875293894747-
dc.description.resumoEm 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.-
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica-
Aparece en las colecciones: Teses em Engenharia Elétrica (Doutorado) - PPGEE/ITEC

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