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Master's Dissertation
DOI
10.11606/D.3.2009.tde-14082009-180444
Document
Author
Full name
Mauricio Alexandre Parente Burdelis
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 2009
Supervisor
Committee
Andrade, Marco Túlio Carvalho de (President)
Netto, Marcio Lobo
Silva, Flávio Soares Corrêa da
Title in Portuguese
Ajuste de taxas de mutação e de cruzamento de algoritmos genéticos utilizando-se inferências nebulosas.
Keywords in Portuguese
Computação evolutiva
Fuzzy (inteligência artificial)
Inteligência artificial
Sistemas híbridos
Abstract in Portuguese
Neste trabalho foi realizada uma proposta de utilização de Sistemas de Inferência Nebulosos para controlar, em tempo de execução, parâmetros de Algoritmos Genéticos. Esta utilização busca melhorar o desempenho de Algoritmos Genéticos diminuindo, ao mesmo tempo: a média de iterações necessárias para que um Algoritmo Genético encontre o valor ótimo global procurado; bem como diminuindo o número de execuções do mesmo que não são capazes de encontrar o valor ótimo global procurado, nem mesmo para quantidades elevadas de iterações. Para isso, foram analisados os resultados de diversos experimentos com Algoritmos Genéticos, resolvendo instâncias dos problemas de Minimização de Funções e do Caixeiro Viajante, sob diferentes configurações de parâmetros. Com base nos resultados obtidos a partir destes experimentos, foi proposto um modelo com a troca de valores de parâmetros de Algoritmos Genéticos, em tempo de execução, pela utilização de Sistemas de Inferência Nebulosos, de forma a melhorar o desempenho do sistema, minimizando ambas as medidas citadas anteriormente.
Title in English
Adjusments in genetic algorithms mutation and crossover rates using fuzzy inferences.
Keywords in English
Artificial intelligence
Computational intelligence
Dynamic parameter control
Evolutionary computation
Fuzzy systems
Genetic algorithms
Hybrid intelligent systems
Abstract in English
This work addressed a proposal of the application of Fuzzy Systems to adjust parameters of Genetic Algorithms, during execution time. This application attempts to improve the performance of Genetic Algorithms by diminishing, at the same time: the average number of necessary generations for a Genetic Algorithm to find the desired global optimum value, as well as diminishing the number of executions of a Genetic Algorithm that are not capable of finding the desired global optimum value even for high numbers of generations. For that purpose, the results of many experiments with Genetic Algorithms were analyzed; addressing instances of the Function Minimization and the Travelling Salesman problems, under different parameter configurations. With the results obtained from these experiments, a model was proposed, for the exchange of parameter values of Genetic Algorithms, in execution time, by using Fuzzy Systems, in order to improve the performance of the system, minimizing both of the measures previously cited.
 
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Publishing Date
2009-08-17
 
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