Aplicações de meta-heuristica genetica e fuzzy no sistema de colonia de formigas para o problema do caixeiro viajante

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2007
Autor(a) principal: Carvalho, Marcia Braga de
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: [s.n.]
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1604899
Resumo: Orientador: Akebo Yamakami
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spelling Aplicações de meta-heuristica genetica e fuzzy no sistema de colonia de formigas para o problema do caixeiro viajanteAplications of genetic and fuzzy metaheusistic in the ant colony system for the traveling salesman problemAlgoritmo da formigaAlgoritmos genéticosConjuntos fuzzyProblema do caixeiro viajanteAnt algorithmsGenetic algorithmFuzzy set theoryTraveling salesman problemOrientador: Akebo YamakamiDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de ComputaçãoResumo: Dentre as várias técnicas heurísticas e exatas existentes para a resolução de problemas combinatórios, os algoritmos populacionais de otimização por colônia de formigas e genéticos têm se destacado devido à sua boa performance. Em especial os algoritmos de colônia de formigas são considerados atualmente como uma das técnicas mais bem sucedidas para a resolução de vários problemas combinatórios, dentre eles o problema do caixeiro viajante. Neste trabalho é apresentado um algoritmo híbrido que trabalha com as meta-heurísticas de sistema de colônia de formigas e genético conjuntamente aplicados no problema do caixeiro viajante simétrico. Além disso, apresentamos uma proposta para o algoritmo de formigas quando temos incertezas associadas aos parâmetros do problema. Os resultados obtidos com as metodologias propostas apresentam resultados satisfatórios para todas as instâncias utilizadasAbstract: Amongst the several existing heuristical and accurate techniques for the resolution of combinatorial problems, the population algorithms ant colony optimization and genetic have been detached due to their good performance. In special the ant colony algorithms are considered currently as one of the techniques most succeeded for the resolution of some combinatorial problems, amongst them the travelling salesman problem. In this work is presented a hybrid algorithm which works with the ant colony system and genetic metaheuristics jointly applied in the symmetric travelling salesman problem. Moreover, we presented a proposal for the ant algorithm when we have uncertainties associated to problem parameters. The results gotten with the methodology proposals present resulted satisfactory for all the used instancesMestradoAutomaçãoMestre em Engenharia Elétrica[s.n.]Yamakami, Akebo, 1947-Santos Júnior, Anésio dosOhishi, TakaakiBonfim, Tatiane ReginaUniversidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASCarvalho, Marcia Braga de20072007-07-27T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf66f. : il.(Broch.)https://hdl.handle.net/20.500.12733/1604899CARVALHO, Marcia Braga de. Aplicações de meta-heuristica genetica e fuzzy no sistema de colonia de formigas para o problema do caixeiro viajante. 2007. 66f. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1604899. Acesso em: 15 mai. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/400324porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2017-02-18T04:52:10Zoai::400324Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2017-02-18T04:52:10Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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