Adaptação dinâmica de parâmetros em computação evolucionária
Resumo: A Computação Evolucionária (CE) introduz um novo paradigma para resolver problemas em Inteligência Artificial, representando candidatos à solução como indivíduos e evoluindo-os com base na Teoria da Seleção Natural de Darwin. Algoritmos Genéticos (AG) e Programação Genética (PG), duas impor...
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ndltd-IBICT-oai-dspace.c3sl.ufpr.br-1884-251182018-05-23T18:23:51Z Adaptação dinâmica de parâmetros em computação evolucionária Spinosa, Eduardo Jaques Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciencias Exatas. Programa de Pós-Graduaçao em Informática Ramirez Pozo, Aurora Trinidad Teses Programação genética (Computação) Algoritmos geneticos Resumo: A Computação Evolucionária (CE) introduz um novo paradigma para resolver problemas em Inteligência Artificial, representando candidatos à solução como indivíduos e evoluindo-os com base na Teoria da Seleção Natural de Darwin. Algoritmos Genéticos (AG) e Programação Genética (PG), duas importantes técnicas de CE, têm sido aplicadas com sucesso tanto em cenários teóricos quanto em situações práticas. Este trabalho discute o ajuste automático dos parâmetros que controlam o processo de busca neste tipo de algoritmo. Baseado em uma pesquisa recente, um método que controla o tamanho da população em AG é adaptado e implementado em PG. Uma série de experimentos clássicos foi realizada, antes e depois das modificações, mostrando que este método pode aumentar a robustez e a confiabilidade no algoritmo. Os dados permitem uma discussão sobre o método e a importância da adaptação de parâmetros em algoritmos de CE. 2011-02-10T19:32:45Z 2011-02-10T19:32:45Z 2011-02-10 info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/masterThesis http://hdl.handle.net/1884/25118 por info:eu-repo/semantics/openAccess application/pdf reponame:Repositório Institucional da UFPR instname:Universidade Federal do Paraná instacron:UFPR |
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Resumo: A Computação Evolucionária (CE) introduz um novo paradigma para resolver problemas em Inteligência Artificial, representando candidatos à solução como indivíduos e evoluindo-os com base na Teoria da Seleção Natural de Darwin. Algoritmos Genéticos (AG) e Programação Genética (PG), duas importantes técnicas de CE, têm sido aplicadas com sucesso tanto em cenários teóricos quanto em situações práticas. Este trabalho discute o ajuste automático dos parâmetros que controlam o processo de busca neste tipo de algoritmo. Baseado em uma pesquisa recente, um método que controla o tamanho da população em AG é adaptado e implementado em PG. Uma série de experimentos clássicos foi realizada, antes e depois das modificações, mostrando que este método pode aumentar a robustez e a confiabilidade no algoritmo. Os dados permitem uma discussão sobre o método e a importância da adaptação de parâmetros em algoritmos de CE. |
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