Resoluções do problema do caixeiro viajante aplicando algoritmos de aproximação, randomização e heurísticas da inteligência artificial com computação paralela

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2014
Autor(a) principal: Galuppo, Fabio Razzo lattes
Orientador(a): Omar, Nizam lattes
Banca de defesa: Vallim Filho, Arnaldo Rabello de Aguiar lattes, Panetta, Jairo lattes, Oliveira, Pedro Paulo Balbi de lattes, Pimentel, Edson Pinheiro lattes
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Presbiteriana Mackenzie
Programa de Pós-Graduação: Engenharia Elétrica
Departamento: Escola de Engenharia Mackenzie (EE)
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
computação paralela
desempenho e otimização de algoritmos
metaheurística
inteligência artificial
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Link de acesso: http://dspace.mackenzie.br/handle/10899/24449
Resumo: This work has as its essence the application of techniques collectively called parallel metaheuristic in the context of a Travelling Salesman Problem (TSP), one of the most important problems in combinatorial optimization. The approach of this work contains a compositional proposal that allows the creation of pipelines to address the problem. These techniques extracted from the Parallel Computing associated with the search algorithms of Arti cial Intelligence allow great opportunities for exploring the state space of the problem in question. Using the proposed combinations, good solutions or even optimal solutions will emerge within a satisfactory processing time, allowing its application in real-world problems. It is essential to revisit the existing solutions and provide the best alternatives for the industry to solve the TSP using contemporary computing capabilities and varieties of available equipments. In this work, are included the implementation, analysis and measurement algorithms applied to the referenced context.
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