Adaptação dinâmica de parâmetros em computação evolucionária : o controle do tamanho da população em um sistema de programação genética

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Spinosa, Eduardo Jaques
Data de Publicação: 2002
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPR
Texto Completo: https://hdl.handle.net/1884/25118
Resumo: Orientadora : Aurora T. R. Pozo
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spelling Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Programa de Pós-Graduação em InformáticaRamirez Pozo, Aurora Trinidad, 1959-Spinosa, Eduardo Jaques2024-02-02T12:50:34Z2024-02-02T12:50:34Z2002https://hdl.handle.net/1884/25118Orientadora : Aurora T. R. PozoDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em InformáticaResumo: A Computação Evolucionária (CE) introduz um novo paradigma para resolver problemas em Inteligência Artificial, representando candidatos à solução como indivíduos e evoluindo-os com base na Teoria da Seleção Natural de Darwin. Algoritmos Genéticos (AG) e Programação Genética (PG), duas importantes técnicas de CE, têm sido aplicadas com sucesso tanto em cenários teóricos quanto em situações práticas. Este trabalho discute o ajuste automático dos parâmetros que controlam o processo de busca neste tipo de algoritmo. Baseado em uma pesquisa recente, um método que controla o tamanho da população em AG é adaptado e implementado em PG. Uma série de experimentos clássicos foi realizada, antes e depois das modificações, mostrando que este método pode aumentar a robustez e a confiabilidade no algoritmo. Os dados permitem uma discussão sobre o método e a importância da adaptação de parâmetros em algoritmos de CE.Abstract: Evolutionary Computation (EC) introduces a new paradigm for solving problems in Artificial Intelligence, representing solution candidates as individuals and evolving them based on Darwin's Theory of Natural Selection. Genetic Algorithms (GA) and Genetic Programming (GP), two important EC techniques, have been successfully applied both in theoretical scenarios and practical situations. This work discusses the automatic adjustment of the parameters that control the search process on this type of algorithm. Based on a recent research, a method that controls the population size in a GA is adapted and implemented in GP. A series of classic experiments has been performed before and after the modifications, showing that this method can improve the algorithms' robustness and reliability. The data allow a discussion about the method and the importance of the adaptation of parameters in EC algorithms.74p. : il., grafs., tabs.application/pdfDisponível em formato digitalProgramação genética (Computação)Algorítmos genéticosCiência da ComputaçãoAdaptação dinâmica de parâmetros em computação evolucionária : o controle do tamanho da população em um sistema de programação genéticainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALD - SPINOSA, EDUARDO JAQUES.pdfapplication/pdf4387358https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/25118/1/D%20-%20SPINOSA%2c%20EDUARDO%20JAQUES.pdf0fd9ad66783c2b4ae860964e42a455e9MD51open accessTEXTD - SPINOSA, EDUARDO JAQUES.pdf.txtExtracted Texttext/plain118708https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/25118/2/D%20-%20SPINOSA%2c%20EDUARDO%20JAQUES.pdf.txt8261dd758fd3e838dc097b5775e44c25MD52open accessTHUMBNAILD - SPINOSA, EDUARDO JAQUES.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1325https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/25118/3/D%20-%20SPINOSA%2c%20EDUARDO%20JAQUES.pdf.jpg90c5bc08d4bc4d8049d0e1a04e491feaMD53open access1884/251182024-02-02 09:50:34.768open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/25118Repositório de PublicaçõesPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestopendoar:3082024-02-02T12:50:34Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false
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