Uma abordagem híbrida para solucionar problemas de otimização através dos algoritmos: genético e simulated annealing

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Raulino, Rangel Gustavo
Data de Publicação: 2002
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/83639
Resumo: Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação.
id UFSC_78842846552f0714e02633cc9852ee86
oai_identifier_str oai:repositorio.ufsc.br:123456789/83639
network_acronym_str UFSC
network_name_str Repositório Institucional da UFSC
repository_id_str 2373
spelling Universidade Federal de Santa CatarinaRaulino, Rangel GustavoMazzucco Júnior, José2012-10-20T01:56:40Z2012-10-20T01:56:40Z20022002184222http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/83639Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação.Este trabalho tem como objetivo principal o desenvolvimento de uma abordagem híbrida para a solução de problemas de otimização, em especial os combinatórios. Esta nova abordagem tem como base dois dos mais importantes modelos computacionais inteligentes utilizados na otimização de problemas, os algoritmos: genético e simulated annealing. O primeiro baseia-se na evolução natural e cromossômica das espécies vivas e o segundo no recozimento (annealing) de sólidos. Ambos são algoritmos de otimização (algoritmos que buscam por uma solução aceitável, o que não garante que a mesma seja a melhor). Nesta abordagem, o algoritmo genético é utilizado como algoritmo principal e o algoritmo simulated annealing é introduzido no processo do algoritmo genético como sendo um operador genético. Para avaliar o desempenho desta nova abordagem, foram realizados testes utilizando um dos mais conhecidos benchmarks na área de otimização, o problema do caixeiro viajante, e os resultados obtidos estão demonstrados neste trabalho.iii, 95 f.| il.porFlorianópolis, SCInformaticaCiência da computaçãoAlgoritmos genéticosOtimização matemáticaProblema do caixeiro viajanteUma abordagem híbrida para solucionar problemas de otimização através dos algoritmos: genético e simulated annealinginfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINAL184222.pdfapplication/pdf2267157https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/83639/1/184222.pdfb39836151adad0ce7ab117995de5a116MD51123456789/836392014-09-25 22:34:48.685oai:repositorio.ufsc.br:123456789/83639Repositório de PublicaçõesPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732014-09-26T01:34:48Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Uma abordagem híbrida para solucionar problemas de otimização através dos algoritmos: genético e simulated annealing
title Uma abordagem híbrida para solucionar problemas de otimização através dos algoritmos: genético e simulated annealing
spellingShingle Uma abordagem híbrida para solucionar problemas de otimização através dos algoritmos: genético e simulated annealing
Raulino, Rangel Gustavo
Informatica
Ciência da computação
Algoritmos genéticos
Otimização matemática
Problema do caixeiro viajante
title_short Uma abordagem híbrida para solucionar problemas de otimização através dos algoritmos: genético e simulated annealing
title_full Uma abordagem híbrida para solucionar problemas de otimização através dos algoritmos: genético e simulated annealing
title_fullStr Uma abordagem híbrida para solucionar problemas de otimização através dos algoritmos: genético e simulated annealing
title_full_unstemmed Uma abordagem híbrida para solucionar problemas de otimização através dos algoritmos: genético e simulated annealing
title_sort Uma abordagem híbrida para solucionar problemas de otimização através dos algoritmos: genético e simulated annealing
author Raulino, Rangel Gustavo
author_facet Raulino, Rangel Gustavo
author_role author
dc.contributor.pt_BR.fl_str_mv Universidade Federal de Santa Catarina
dc.contributor.author.fl_str_mv Raulino, Rangel Gustavo
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Mazzucco Júnior, José
contributor_str_mv Mazzucco Júnior, José
dc.subject.classification.pt_BR.fl_str_mv Informatica
Ciência da computação
Algoritmos genéticos
Otimização matemática
Problema do caixeiro viajante
topic Informatica
Ciência da computação
Algoritmos genéticos
Otimização matemática
Problema do caixeiro viajante
description Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação.
publishDate 2002
dc.date.submitted.pt_BR.fl_str_mv 2002
dc.date.issued.fl_str_mv 2002
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2012-10-20T01:56:40Z
dc.date.available.fl_str_mv 2012-10-20T01:56:40Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/83639
dc.identifier.other.pt_BR.fl_str_mv 184222
identifier_str_mv 184222
url http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/83639
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv iii, 95 f.| il.
dc.publisher.none.fl_str_mv Florianópolis, SC
publisher.none.fl_str_mv Florianópolis, SC
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFSC
instname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
instacron:UFSC
instname_str Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
instacron_str UFSC
institution UFSC
reponame_str Repositório Institucional da UFSC
collection Repositório Institucional da UFSC
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/83639/1/184222.pdf
bitstream.checksum.fl_str_mv b39836151adad0ce7ab117995de5a116
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1766805415948976128