Redes neurais profundas na computação de heurísticas para algoritmos de busca de caminhos em mapas virtuais contendo elevação e inclinação

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Neisse, Claiton
Data de Publicação: 2021
Idioma: por
Título da fonte: Manancial - Repositório Digital da UFSM
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Texto Completo: http://repositorio.ufsm.br/handle/1/21342
Resumo: Trabalho de conclusão de curso (graduação) - Universidade Federal de Santa Maria, Centro de Tecnologia, Curso de Arquitetura, RS, 2009.
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spelling Redes neurais profundas na computação de heurísticas para algoritmos de busca de caminhos em mapas virtuais contendo elevação e inclinaçãoBusca de caminhosInteligência artificialRedes neurais profundasCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOTrabalho de conclusão de curso (graduação) - Universidade Federal de Santa Maria, Centro de Tecnologia, Curso de Arquitetura, RS, 2009.Deep neural networks and pathfinding algorithms have been investigated in the area of Artificial Intelligence (AI). Despite this, these areas of research still require greater integration, mainly with a view to proposing pathfinding algorithms that explore relief information in route computations with lower distances and topographic costs. This work uses techniques of deep neural networks in the construction of heuristic functions used in the optimization of pathfinding algorithms that explore elevation and inclination represented in large virtual maps. Experiments compared such heuristics with traditional heuristics in the execution of the A pathfinding algorithm. Results showed that the use of deep neural networks can reduce the computational cost of the pathfinding algorithm in virtual maps containing topographic information.Redes neurais profundas e algoritmos de busca de caminhos (pathfinding) têm sido investigados na área de Inteligência Artificial (IA). Apesar disso, essas áreas de pesquisa ainda requerem uma maior integração, principalmente visando a proposta de algoritmos de pathfinding que exploram informações de relevo nas computações de rotas com menores distâncias e custos topográficos. Este trabalho emprega técnicas de redes neurais profundas na construção de funções heurísticas utilizadas na otimização de algoritmos de pathfinding que exploram elevação e inclinação representadas em mapas virtuais de grandes dimensões. Experimentos compararam tais heurísticas com a heurística tradicional na execução do algoritmo de pathfinding A . Resultados mostraram que o emprego de redes neurais profundas pode reduzir o custo computacional do algoritmo de pathfinding em mapas virtuais contendo informações topográficas.Universidade Federal de Santa MariaBrasilUFSMCentro de TecnologiaSilva, Luís Alvaro de LimaNeisse, Claiton2021-07-08T12:31:16Z2021-07-08T12:31:16Z2021-02-092021Trabalho de Conclusão de Curso de Graduaçãoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttp://repositorio.ufsm.br/handle/1/21342ark:/26339/0013000000wmhporAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Manancial - Repositório Digital da UFSMinstname:Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)instacron:UFSM2021-07-09T06:08:00Zoai:repositorio.ufsm.br:1/21342Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://repositorio.ufsm.br/ONGhttps://repositorio.ufsm.br/oai/requestatendimento.sib@ufsm.br||tedebc@gmail.comopendoar:2021-07-09T06:08Manancial - Repositório Digital da UFSM - Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)false
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