Análise de desempenho de algoritmos evolutivos no domínio do futebol de robôs

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2010
Autor(a) principal: Fraccaroli, Eduardo Sacogne
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: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Algoritmos genéticos
Genetic algorithm
Multiagent system
RoboCup soccer simulation 2D
Sistemas multiagentes
Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-20102010-105335/
Resumo: Muitos problemas de otimização em ambientes multiagentes utilizam os algoritmos evolutivos para encontrar as melhores soluções. Uma das abordagens mais utilizadas consiste na aplicação de um algoritmo genético, como alternativa aos métodos tradicionais, para definir as ações dos jogadores em um time de futebol de robôs. Entretanto, conforme relatado na literatura, há inúmeras possibilidades e formas de se aplicar um algoritmo genético no domínio do futebol de robôs. Assim sendo, neste trabalho buscou-se realizar uma análise comparativa dos algoritmos genéticos mono-objetivo e multi-objetivo aplicados no domínio do futebol de robôs. O problema padrão escolhido para realizar essa análise foi de desenvolver uma estratégia de controle autônomo, a fim de capacitar que os robôs tomem decisões sem interferência externa, pois, além de sua solução se encontrar ainda em aberto, o mesmo é também de suma relevância para a área de robótica.
id USP_fb7b2181a6d6f03b300de66993d2c4db
oai_identifier_str oai:teses.usp.br:tde-20102010-105335
network_acronym_str USP
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository_id_str
spelling Análise de desempenho de algoritmos evolutivos no domínio do futebol de robôsPerformance analysis of evolutionary algorithms in the robot soccer domainAlgoritmos genéticosGenetic algorithmMultiagent systemRoboCup soccer simulation 2DRoboCup soccer simulation 2DSistemas multiagentesMuitos problemas de otimização em ambientes multiagentes utilizam os algoritmos evolutivos para encontrar as melhores soluções. Uma das abordagens mais utilizadas consiste na aplicação de um algoritmo genético, como alternativa aos métodos tradicionais, para definir as ações dos jogadores em um time de futebol de robôs. Entretanto, conforme relatado na literatura, há inúmeras possibilidades e formas de se aplicar um algoritmo genético no domínio do futebol de robôs. Assim sendo, neste trabalho buscou-se realizar uma análise comparativa dos algoritmos genéticos mono-objetivo e multi-objetivo aplicados no domínio do futebol de robôs. O problema padrão escolhido para realizar essa análise foi de desenvolver uma estratégia de controle autônomo, a fim de capacitar que os robôs tomem decisões sem interferência externa, pois, além de sua solução se encontrar ainda em aberto, o mesmo é também de suma relevância para a área de robótica.Many optimization problems in multiagent environments adapt evolutionary algorithms to find the best solutions. A widely used approach consists of applying a genetic algorithm as an alternative to traditional methods, in order to define the actions of the players on a soccer team of simulated robots. However, as reported in the literature, there are many possibilities and ways to apply a genetic algorithm in the field of robot soccer. Therefore, this work attempts to make a comparative analysis of mono-objective and multi-objective genetic algorithms applied to control a robot soccer. The standard problem chosen for this analysis was to develop a strategy for autonomous control, in order to enable the robots to make decisions without external interference, because in addition to its solution is still open, it is also of utmost relevance to the area robotics.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPSilva, Ivan Nunes daFraccaroli, Eduardo Sacogne2010-09-01info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-20102010-105335/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2016-07-28T16:10:12Zoai:teses.usp.br:tde-20102010-105335Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212016-07-28T16:10:12Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
dc.title.none.fl_str_mv Análise de desempenho de algoritmos evolutivos no domínio do futebol de robôs
Performance analysis of evolutionary algorithms in the robot soccer domain
title Análise de desempenho de algoritmos evolutivos no domínio do futebol de robôs
spellingShingle Análise de desempenho de algoritmos evolutivos no domínio do futebol de robôs
Fraccaroli, Eduardo Sacogne
Algoritmos genéticos
Genetic algorithm
Multiagent system
RoboCup soccer simulation 2D
RoboCup soccer simulation 2D
Sistemas multiagentes
title_short Análise de desempenho de algoritmos evolutivos no domínio do futebol de robôs
title_full Análise de desempenho de algoritmos evolutivos no domínio do futebol de robôs
title_fullStr Análise de desempenho de algoritmos evolutivos no domínio do futebol de robôs
title_full_unstemmed Análise de desempenho de algoritmos evolutivos no domínio do futebol de robôs
title_sort Análise de desempenho de algoritmos evolutivos no domínio do futebol de robôs
author Fraccaroli, Eduardo Sacogne
author_facet Fraccaroli, Eduardo Sacogne
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Silva, Ivan Nunes da
dc.contributor.author.fl_str_mv Fraccaroli, Eduardo Sacogne
dc.subject.por.fl_str_mv Algoritmos genéticos
Genetic algorithm
Multiagent system
RoboCup soccer simulation 2D
RoboCup soccer simulation 2D
Sistemas multiagentes
topic Algoritmos genéticos
Genetic algorithm
Multiagent system
RoboCup soccer simulation 2D
RoboCup soccer simulation 2D
Sistemas multiagentes
description Muitos problemas de otimização em ambientes multiagentes utilizam os algoritmos evolutivos para encontrar as melhores soluções. Uma das abordagens mais utilizadas consiste na aplicação de um algoritmo genético, como alternativa aos métodos tradicionais, para definir as ações dos jogadores em um time de futebol de robôs. Entretanto, conforme relatado na literatura, há inúmeras possibilidades e formas de se aplicar um algoritmo genético no domínio do futebol de robôs. Assim sendo, neste trabalho buscou-se realizar uma análise comparativa dos algoritmos genéticos mono-objetivo e multi-objetivo aplicados no domínio do futebol de robôs. O problema padrão escolhido para realizar essa análise foi de desenvolver uma estratégia de controle autônomo, a fim de capacitar que os robôs tomem decisões sem interferência externa, pois, além de sua solução se encontrar ainda em aberto, o mesmo é também de suma relevância para a área de robótica.
publishDate 2010
dc.date.none.fl_str_mv 2010-09-01
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-20102010-105335/
url http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-20102010-105335/
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv
dc.rights.driver.fl_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv
dc.publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
dc.source.none.fl_str_mv
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
instname:Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
instname_str Universidade de São Paulo (USP)
instacron_str USP
institution USP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)
repository.mail.fl_str_mv virginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.br
_version_ 1815258311683997696

Registros relacionados