Operador de recombinação EHR aplicado ao problema da árvore máxima

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dc.contributor.advisor1Soares, Telma Woerle de Lima
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6296363436468330por
dc.contributor.referee1Soares, Telma Woerle de Lima
dc.contributor.referee2Soares, Anderson da Silva
dc.contributor.referee3Delbem, Alexandre Cláudio Botazzo
dc.creatorFaria, Danilo Alves Martins de
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/6389001801524739por
dc.date.accessioned2014-11-20T14:17:45Z
dc.date.issued2013-10-23
dc.description.abstractNetwork Design Problems (NDPs) are present in many areas, such as electric power distribution, communication networks, vehicle routing, phylogenetic trees among others. Many NDPs are classified as NP-Hard problems. Among the techniques used to solve them, we highlight the Evolutionary Algorithms (EA). These algorithms simulate the natural evolution of the species. However, in its standard form EAs have limitations to solve large scale NDPs, or with very specific characteristics. To solve these problems, many researchers have studied specific forms of representation of NDPs. Among these stands we show Node-Depth-Degre Encoding (NDDE). This representation produces only feasible solutions, regardless of the network characteristics. NDDE has two mutation operators Preserve Ancestor Operator (PAO) and Ancestor Change Operator (CAO) and the recombination operator EHR (Evolutionary History Recombination Operator) that uses historical applications of mutation, and was applied to NDPs more than one tree and had good results. Thus, this work proposes adapt EHR for NDPs classics represented by a single tree. In addition, two evolutionary algorithms are developed: the AE-RNPG, which uses only NDDE, with mutation operators. And the AE-EHR, which makes use of mutation operators and recombination operator EHR to the One Max Tree Problem. The results showed that the AE-EHR obtained better solutions than the EA-RNPG for most instances analyzed.por
dc.description.provenanceSubmitted by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2014-11-20T11:31:40Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Danilo Alves Martins de Faria - 2013.pdf: 1188393 bytes, checksum: c56b169690f22bbbeaa2ee6fa46ade1c (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5)eng
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2014-11-20T14:17:45Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Danilo Alves Martins de Faria - 2013.pdf: 1188393 bytes, checksum: c56b169690f22bbbeaa2ee6fa46ade1c (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5)eng
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dc.description.resumoProblemas de Projeto de Redes (PPRs) estão presentes em diversas áreas, tais como reconfiguração de sistemas de distribuição de energia elétrica, projetos de redes de comunicação, roteamento de veículos, reconstrução de árvores filogenéticas entre outros. Vários PPRs pertencem à classe de problemas NP-Difíceis. Dentre as técnicas utilizadas para resolvê-los, destacam-se os Algoritmos Evolutivos (AE), cujo processo de resolução de um problema simula a evolução natural das espécies. Entretanto, os AEs em sua forma padrão também possuem limitações quanto a PPRs de larga escala, ou com características muito específicas. Para solucionar esses problemas, diversas pesquisas têm estudado formas específicas de estruturas de dados dos PPRs. Dentre essas destaca-se a representação Nó-Profundidade-Grau (RNPG). Essa representação produz apenas soluções factíveis, independente da característica da rede. A RNPG possui dois operadores de mutação Preserve Ancestor Operator (PAO) e Change Ancestor Operator (CAO) e o operador de recombinação EHR (Evolutionary History Recombination Operator), que utiliza o histórico de aplicações dos operadores de mutação, o qual tem sido aplicado a PPRs com mais de uma árvore com bons resultados. Este trabalho propõem a adequação do EHR para PPRs clássicos de uma única árvore. Além disso, são desenvolvidos dois algoritmos evolutivos: o AE-RNPG, que utiliza a RNPG somente com os operadores de mutação; e o AE-EHR, que faz uso tanto dos operadores de mutação quanto do operador de recombinação EHR para o problema da Árvore máxima. Os resultados obtidos mostram que o AE-EHR obtém melhores soluções do que o AE-RNPG para a maioria das instâncias analisadas.por
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESpor
dc.formatapplication/pdf*
dc.identifier.citationFARIA, Danilo Alves Martins de. Operador de recombinação EHR aplicado ao problema da árvore máxima. 2013. 86 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2013.por
dc.identifier.urihttp://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/3655
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Goiáspor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.departmentInstituto de Informática - INF (RG)por
dc.publisher.initialsUFGpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Ciência da Computação (INF)por
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectNó-profundidade-graupor
dc.subjectAlgoritmos evolutivospor
dc.subjectProjeto de redepor
dc.subjectProblema da árvore máximapor
dc.subjectNode-deep-degree encodingeng
dc.subjectEvolutionary algorithmseng
dc.subjectNetwork designeng
dc.subjectOne-max tree problemeng
dc.subject.cnpqCIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAOpor
dc.thumbnail.urlhttp://repositorio.bc.ufg.br/tede/retrieve/12660/Disserta%c3%a7%c3%a3o%20-%20Danilo%20Alves%20Martins%20de%20Faria%20-%202013.pdf.jpg*
dc.titleOperador de recombinação EHR aplicado ao problema da árvore máximapor
dc.typeDissertaçãopor

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