Avaliação de taxas de cruzamento e mutação em um algoritmo genético baseado em ordem aplicado ao problema do caixeiro viajante

• Autor(a) principal: Nunes, Jancleiton Rodrigues de Oliveira
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
• Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/42864
• topic: Algoritmos genéticos; Taxas de cruzamento e mutação; Problema do Caixeiro Viajante (PCV)

Algoritmos genéticos (AGs) são estratégias inspiradas na evolução natural com objetivo de encontrar soluções para problemas difíceis. A partir dos conceitos da evolução natural: cruzamento, mutação e seleção natural, um conjunto de soluções aleatórias evolui para um conjunto de soluções aceitáveis. O funcionamento eficiente de um AG depende da escolha de seus parâmetros, porém não há um conjuntos de valores predefinidos que garanta o bom funcionamento do algoritmo em todos os casos. Dessa forma, este trabalho avaliou o efeito da aplicação de taxas de cruzamento e mutação em relação a qualidade da solução encontrada por um AG com representação baseada em ordem. O algoritmo desenvolvido foi usado na resolução de instâncias do problema do caixeiro viajante (PCV), burma14, bays29, dantzig42 e eil51. Os resultados apontaram uma sensibilidade maior do AG ao operador de mutação, uma vez que para a maioria das instâncias a taxa de 0.5% produziu os piores resultados. Analisando o operador de cruzamento de forma isolada, foi possível perceber que em duas instância a variação da taxa não resultou em diferenças significativas nas distâncias médias. Para a instância com maior número de cidades, os resultados obtidos reforçam que diversas combinações de valores distintos dos operadores avaliados podem produzir bons resultados, o que fortalece a percepção de que não há uma combinação fixa entre os operadores que produza bons resultados para qualquer instância.