Algoritmos baseados em colônia de formigas para otimização multiobjetivo

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2008
Autor(a) principal: Angelo, Jaqueline da Silva
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: Laboratório Nacional de Computação Científica
Serviço de Análise e Apoio a Formação de Recursos Humanos
BR
LNCC
Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional
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://tede.lncc.br/handle/tede/95
Resumo: Esta dissertação apresenta os algoritmos BicriterionAnt, MACS e MONACO, disponíveis na literatura, baseados em colônia de formigas, para resolução do Problema do Caixeiro Viajante Multiobjetivo (PCVMO). São apresentadas as características do problema e de cada algoritmo utilizado. Estes algoritmos foram testados em seis instâncias bi-objetivo do PCVMO. Foram implementadas algumas alterações na estrutura original dos algoritmos na tentativa de produzir resultados melhores do que os algoritmos originais. Para a avaliação dos resultados e medição da qualidade das soluções, foram utilizadas métricas de desempenho que auxiliam na identificação dos melhores conjuntos de soluções não-dominadas.
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spelling Algoritmos baseados em colônia de formigas para otimização multiobjetivoAnt colony algorithms for multi-objective optimizationOtimização matemáticaHeurísticaOtimização multiobjetivoOtimização por colônia de formigasCombinatorial OptimizationHeuristicMulti-objective optimizationAnt Colony Optimization (ACO)CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO::COMPUTABILIDADE E MODELOS DE COMPUTACAOEsta dissertação apresenta os algoritmos BicriterionAnt, MACS e MONACO, disponíveis na literatura, baseados em colônia de formigas, para resolução do Problema do Caixeiro Viajante Multiobjetivo (PCVMO). São apresentadas as características do problema e de cada algoritmo utilizado. Estes algoritmos foram testados em seis instâncias bi-objetivo do PCVMO. Foram implementadas algumas alterações na estrutura original dos algoritmos na tentativa de produzir resultados melhores do que os algoritmos originais. Para a avaliação dos resultados e medição da qualidade das soluções, foram utilizadas métricas de desempenho que auxiliam na identificação dos melhores conjuntos de soluções não-dominadas.This dissertation presents the BicriterionAnt, MACS and MONACO Ant Colony algorithms, available in literature, to solve the Multi-Objective Traveling Salesman Problem (MOTSP). The characteristics of the problem and of each algorithm used are presented. Those algorithms were tested in six bi-objective instances of MOTSP. Changes in the original algorithms were implemented to try to produce better results than the original ones. To validate the results and to measure the quality of the solutions, metrics of performance were used which help to identify the best non-dominated solution sets.Coordenacao de Aperfeicoamento de Pessoal de Nivel SuperiorLaboratório Nacional de Computação CientíficaServiço de Análise e Apoio a Formação de Recursos HumanosBRLNCCPrograma de Pós-Graduação em Modelagem ComputacionalBarbosa, Helio José CorrêaCPF:194 306 716 34http://lattes.cnpq.br/0375745110240885Dardenne, Laurent EmmanuelCPF:49809431104http://lattes.cnpq.br/8344194525615133Raupp, Fernanda Maria PereiraCPF:00000000111http://lattes.cnpq.br/6932171005996406Takahashi, Ricardo Hiroshi Caldeirahttp://lattes.cnpq.br/4947186824317781Angelo, Jaqueline da Silva2015-03-04T18:51:05Z2008-10-302008-07-24info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfANGELO, Jaqueline da Silva. Ant Colony Algorithms for Multi-Objective Optimization. 2008. 128 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem computacional) - Laboratório Nacional de Computação Científica, Petrópolis, 2008.https://tede.lncc.br/handle/tede/95porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do LNCCinstname:Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC)instacron:LNCC2018-07-04T12:59:32Zoai:tede-server.lncc.br:tede/95Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://tede.lncc.br/PUBhttps://tede.lncc.br/oai/requestlibrary@lncc.br||library@lncc.bropendoar:2018-07-04T12:59:32Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do LNCC - Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC)false
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description Esta dissertação apresenta os algoritmos BicriterionAnt, MACS e MONACO, disponíveis na literatura, baseados em colônia de formigas, para resolução do Problema do Caixeiro Viajante Multiobjetivo (PCVMO). São apresentadas as características do problema e de cada algoritmo utilizado. Estes algoritmos foram testados em seis instâncias bi-objetivo do PCVMO. Foram implementadas algumas alterações na estrutura original dos algoritmos na tentativa de produzir resultados melhores do que os algoritmos originais. Para a avaliação dos resultados e medição da qualidade das soluções, foram utilizadas métricas de desempenho que auxiliam na identificação dos melhores conjuntos de soluções não-dominadas.
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