• JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
 
  Bookmark and Share
 
 
Dissertação de Mestrado
DOI
https://doi.org/10.11606/D.3.2000.tde-05092001-141334
Documento
Autor
Nome completo
João Carlos Holland de Barcellos
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2000
Orientador
Banca examinadora
Ranzini, Edith (Presidente)
Cipparrone, Flavio Almeida de Magalhaes
Maruyama, Newton
Título em português
Algoritmos genéticos adaptativos: um estudo comparativo.
Palavras-chave em português
algoritmos
genéticos
IA
inteligência artificial
maximização
otimização
Resumo em português
Os Algoritmos Genéticos representam, atualmente, uma poderosa ferramenta para busca de soluções de problemas com alto nível de complexidade. Esta dissertação estuda os Meta Algoritmos Genéticos, que é uma classe de Algoritmos Genéticos, e compara-os com os Algoritmos Genéticos tradicionais. Para a realização deste estudo, foi desenvolvido um programa de computador que permite, de forma automática, a realização de testes de desempenho de várias modalidades de Algoritmos Genéticos, bem como a análise dos dados por eles gerados. Os resultados obtidos mostraram que os Meta Algoritmos Genéticos são mais estáveis, com relação ao seus parâmetros de controle, do que os Algoritmos Genéticos tradicionais.
Título em inglês
Genetic algorithm: a comparative study.
Palavras-chave em inglês
algorithm
genetic
inteligence
minimization artificial
optimization
Resumo em inglês
The Genetic Algorithms nowadays are a strong tool to find solutions in problems with high level of complexity. This dissertation studies Meta Genetic Algorithms, a particular class of Genetic Algorithms, and compares them to the usual Genetic Algorithms. This was accomplished by a computer program that automatically tests the performance of some Genetic Algorithms models and analyze the data generated by them. The results show that Meta Genetic Algorithms are more stable than usual Genetic Algorithms with relation to their control parameters.
 
AVISO - A consulta a este documento fica condicionada na aceitação das seguintes condições de uso:
Este trabalho é somente para uso privado de atividades de pesquisa e ensino. Não é autorizada sua reprodução para quaisquer fins lucrativos. Esta reserva de direitos abrange a todos os dados do documento bem como seu conteúdo. Na utilização ou citação de partes do documento é obrigatório mencionar nome da pessoa autora do trabalho.
Tag.pdf (2.64 Mbytes)
Data de Publicação
2001-09-27
 
AVISO: Saiba o que são os trabalhos decorrentes clicando aqui.
Todos os direitos da tese/dissertação são de seus autores
CeTI-SC/STI
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP. Copyright © 2001-2024. Todos os direitos reservados.