Um estudo de técnicas da Inteligência Artificial aplicadas na distribuição de recursos em áreas geográficas

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dc.contributor.advisor1CARVALHO, Cedric Luiz de
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4090131106212286por
dc.creatorTELES, Ronneesley Moura
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/5291472167140786por
dc.date.accessioned2014-07-29T14:57:49Z
dc.date.available2011-11-09
dc.date.issued2011-04-28
dc.description.abstractThis paper studies a problem that is the distribution of resources in geographical areas. Many organizations, from taxis, to the military faces this problem in their daily operations. In essence, it tries to answer the question: What are the best places in which I place my assets in the geographic area X, according to a set of constraints Y? . To answer the question, we studied representation models of the problem, known techniques have been applied in Artificial Intelligence and Operations Research, such as: testing all combinations, greedy algorithms, heuristics and genetic algorithms. Algorithms were created and simulations were performed. Furthermore, Multiagent System was developed that implements one of algorithms developed. In evaluating the proposals made in this dissertation, it was considered the field of Electric Companies in the task of distributing vehicles in a city.eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2014-07-29T14:57:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao ronneesley.pdf: 3737235 bytes, checksum: 884a9f60f0c0d2442ad6a4ececddbfbe (MD5) Previous issue date: 2011-04-28eng
dc.description.resumoEste trabalho estuda um problema que consiste na distribuição de recursos em áreas geográficas. Muitas organizações, desde cooperativas de táxi até as forças armadas enfrentam este problema em suas operações diárias. Em essência, tenta-se responder a pergunta: Quais os melhores lugares em que devo posicionar meus recursos na área geográfica X, de acordo com um conjunto de restrições Y? . Para responder a pergunta, foram estudados modelos de representação do problema, foram aplicadas técnicas conhecidas da Inteligência Artificial e da Pesquisa Operacional, tais como: teste de todas combinações, algoritmos gulosos, heurísticas e algoritmos genéticos. Foram criados algoritmos e foram realizadas simulações. Além disso, foi desenvolvido um Sistema Multiagente que implementa um dos algoritmos criados. Na avaliação das propostas feitas nesta dissertação, foi considerado o domínio das Companhias Elétricas, na tarefa de distribuir viaturas em uma cidade.por
dc.formatapplication/pdfpor
dc.identifier.citationTELES, Ronneesley Moura. Resource Allocation in Geographical Areas. 2011. 138 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Exatas e da Terra - Ciências da Computação) - Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2011.por
dc.identifier.urihttp://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tde/511
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Goiáspor
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.departmentCiências Exatas e da Terra - Ciências da Computaçãopor
dc.publisher.initialsUFGpor
dc.publisher.programMestrado em Ciência da Computaçãopor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectSistemas multiagentespor
dc.subjectinteligência artificialpor
dc.subjectsimulaçõespor
dc.subjectMultiagent systemseng
dc.subjectartificial intelligenceeng
dc.subjectsimulationseng
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpor
dc.thumbnail.urlhttp://repositorio.bc.ufg.br/TEDE/retrieve/3000/dissertacao%20ronneesley.pdf.jpg*
dc.titleUm estudo de técnicas da Inteligência Artificial aplicadas na distribuição de recursos em áreas geográficaspor
dc.title.alternativeResource Allocation in Geographical Areaseng
dc.typeDissertaçãopor

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