Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2015-11-27T13:12:56Z No. of bitstreams: 1 JoaoPauloQueirozDosSantos_TESE.pdf: 2943111 bytes, checksum: d4f55a9718f28707aa96893d2b66b4e5 (MD5) / Approved for entry into archive by Elisangela Moura (lilaalves@gmail.com) on 2015-11-27T14:58:26Z (GMT) No. of bitstreams: 1 JoaoPauloQueirozDosSantos_TESE.pdf: 2943111 bytes, checksum: d4f55a9718f28707aa96893d2b66b4e5 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-11-27T14:58:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JoaoPauloQueirozDosSantos_TESE.pdf: 2943111 bytes, checksum: d4f55a9718f28707aa96893d2b66b4e5 (MD5) Previous issue date: 2014-09-12 / T?cnicas de otimiza??o conhecidas como as metaheur?sticas tem conseguido resolversatisfatoriamente problemas conhecidos, mas desenvolvimento das metaheur?sticas ?caracterizado por escolha de par?metros para sua execu??o, na qual a op??o apropriadadestes par?metros (valores). Onde o ajuste de par?metro ? essencial testa-se os par?metrosat? que resultados vi?veis sejam obtidos, normalmente feita pelo desenvolvedor que estaimplementando a metaheuristica. A qualidade dos resultados de uma inst?ncia1 de testen?o ser? transferida para outras inst?ncias a serem testadas e seu feedback pode requererum processo lento de ?tentativa e erro? onde o algoritmo t?m que ser ajustado para umaaplica??o especifica. Diante deste contexto das metaheur?sticas surgiu a Busca Reativaque defende a integra??o entre o aprendizado de m?quina dentro de buscas heur?sticaspara solucionar problemas de otimiza??o complexos. A partir da integra??o que a BuscaReativa prop?e entre o aprendizado de m?quina e as metaheur?sticas, surgiu a ideia dese colocar a Aprendizagem por Refor?o mais especificamente o algoritmo Q-learning deforma reativa, para selecionar qual busca local ? a mais indicada em determinado instanteda busca, para suceder uma outra busca local que n?o pode mais melhorar a solu??ocorrente na metaheur?stica VNS. Assim, neste trabalho propomos uma implementa??o reativa,utilizando aprendizado por refor?o para o auto-tuning do algoritmo implementado,aplicado ao problema do caixeiro viajante sim?trico e ao problema escalonamento sondaspara manuten??o de po?os.