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Mémoire de Maîtrise
DOI
10.11606/D.3.2000.tde-05092001-141334
Document
Auteur
Nom complet
João Carlos Holland de Barcellos
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2000
Directeur
Jury
Ranzini, Edith (Président)
Cipparrone, Flavio Almeida de Magalhaes
Maruyama, Newton
Titre en portugais
Algoritmos genéticos adaptativos: um estudo comparativo.
Mots-clés en portugais
algoritmos
genéticos
IA
inteligência artificial
maximização
otimização
Resumé en portugais
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.
Titre en anglais
Genetic algorithm: a comparative study.
Mots-clés en anglais
algorithm
genetic
inteligence
minimization artificial
optimization
Resumé en anglais
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.
 
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Tag.pdf (2.64 Mbytes)
Date de Publication
2001-09-27
 
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