Heurísticas para localização de sensores

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Diogo Filipe Martins Ferreira da
Data de Publicação: 2013
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10451/9360
Resumo: Tese de mestrado em Investigação Operacional, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2013
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spelling Heurísticas para localização de sensoresInvestigação operacionalTeses de mestrado - 2013Tese de mestrado em Investigação Operacional, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2013Neste trabalho é desenvolvido o algoritmo de atração, uma heurística inspirada em algoritmos evolutivos, tendo como objetivo a resolução de problemas contínuos de localização e cobertura. Numa primeira parte o problema é abordado tendo em conta uma cobertura binária, tornando o problema mais simples e a explicação das ideias chave da heurística mais clara. Depois de compreendida a natureza do problema binário será introduzida a cobertura contínua, bem como a explicação do funcionamento da heurística. É apresentada a comparação de resultados entre esta heurística, um algoritmo genético e uma meta-heurística baseada em enxame de partículas. Finalmente são apresentadas conclusões acerca das vantagens e desvantagens de cada um dos métodos estudados, bem como possíveis melhoramentos futuros.In this work we developed the attraction algorithm, a heuristic inspired by evolutionary algorithms that solves sensor location problems in a continuous environment. First, the problem is addressed assuming sensor coverage is binary, making the problem easier and facilitating the explanation of the key ideas behind the heuristic. After understanding the nature of the binary problem, continuous coverage will be introduced, followed by a full explanation of the algorithm. A comparison is made between results gathered from this heuristic, a genetic algorithm and a metaheuristic based on particle swarms. Finally, conclusions are presented about the advantages and disadvantages of each method studied, as well as possible future improvements.Rodrigues, António José Lopes, 1958-Captivo, Maria Eugénia, 1954-Repositório da Universidade de LisboaSilva, Diogo Filipe Martins Ferreira da2013-10-15T13:44:33Z20132013-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10451/9360porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-11-08T15:53:41Zoai:repositorio.ul.pt:10451/9360Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T21:33:35.911396Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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