Métodos de seleção em algoritmos genéticos inspirados em torneios esportivos : Selection operators in genetic algorithms inspired by sport tournaments
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2017 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) |
Texto Completo: | https://hdl.handle.net/20.500.12733/457 |
Resumo: | Orientador: Cristiano Torezzan |
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Métodos de seleção em algoritmos genéticos inspirados em torneios esportivos : Selection operators in genetic algorithms inspired by sport tournamentsSelection operators in genetic algorithms inspired by sport tournamentsAlgoritmos genéticosTorneios esportivosQuebra-cabeçasSimulação (Computadores)Genetic algorithmSports tournamentsPuzzleSimulation (Computers)Orientador: Cristiano TorezzanDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Ciências AplicadasResumo: Um algoritimo genético (AG) é uma meta-heurística inspirada no processo biológico de seleção natural utilizada para encontrar soluções de alta qualidade para problemas de otimização. A fase de seleção de soluções em algoritmos genéticos tem importante impacto na convergência dos métodos. Em geral, busca-se uma estratégia de seleção que priorize a melhora dos indivíduos ao longo das gerações, ao mesmo tempo em que mantenha uma área de busca ampla para evitar mínimos locais. Este trabalho investiga a influência das diferentes formas de seleção de indivíduos no desempenho de algoritmos genéticos. Além das estratégias clássicas de seleção, como roleta, ranking e torneios binários, propõe-se novas abordagens inspiradas em torneios esportivos. As diferentes estratégias são comparadas através de testes numéricos, realizados com base em uma biblioteca de funções de otimização. Posteriormente, como outro tipo de teste, os métodos de seleção são implementados para a resolução de diferentes Sudokus, um quebra-cabeça popular. Os resultados indicam que uma das novas estratégias propostas, denominada torneio de chaves, possui vantagens sobre as demais, sobretudo em problemas multimodais com muitos mínimos locais, e pode ser utilizada como uma boa alternativa aos métodos de seleção tradicionaisAbstract: A genetic algorithm (GA) is a metaheuristic inspired by the biological process of natural selection used to generate high-quality solutions to optimization problems. The selection stage in genetic algorithms has an importante impact on the method's convergence. In general, we look for a selection strategy that prioritizes the solution's improvement throughout the generations, while exploring a broad search space to avoid local minimums. This master thesis investigate how diferent methods of selection can influence the genetic algorithm performance. The classical methods of selection, such as roulette, ranking and binary tournaments are tested and new approaches are proposed, inspired by competitive sport tournaments. The strategies are compared by numerical tests, based on a library of optimization functions. Afterwards, as another test, the selection methods are implemented to solve different Sudokus, a popular puzzle. The results indicate that one of the new strategies proposed, called bracket tournaments, has advantages over the classic ones, especially in multimodal problems with many local minimum, and can be used as a good alternative over the tradicional selection methodsMestradoPesquisa Operacional e Gestão de ProcessosMestre em Pesquisa Operacional[s.n.]Torezzan, Cristiano, 1976-Azevedo, Anibal Tavares dePoldi, Kelly CristinaUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Ciências AplicadasPrograma de Pós-Graduação em Pesquisa OperacionalUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASSantana, Ivan Cunha, 198320172017-10-20T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf1 recurso online (78 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/457SANTANA, Ivan Cunha. Métodos de seleção em algoritmos genéticos inspirados em torneios esportivos: Selection operators in genetic algorithms inspired by sport tournaments. 2017. 1 recurso online (78 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Ciências Aplicadas, Limeira, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/457. Acesso em: 3 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/990961Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2021-11-12T10:48:38Zoai::990961Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2021-11-12T10:48:38Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false |
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