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Previous issue date: 2010-04-16 / Os Algoritmos Gen?tico (AG) e o Simulated Annealing (SA) s?o algoritmos constru?dos para encontrar m?ximo ou m?nimo de uma fun??o que representa alguma caracter?stica do processo que est? sendo modelado. Esses algoritmos possuem mecanismos que os fazem escapar de ?timos locais, entretanto, a evolu??o desses algoritmos no
tempo se d? de forma completamente diferente. O SA no seu processo de busca trabalha com apenas um ponto, gerando a partir deste sempre um nova solu??o que ? testada e que pode ser aceita ou n?o, j? o AG trabalha com um conjunto de pontos, chamado popula??o, da qual gera outra popula??o que sempre ? aceita. Em comum com esses dois algoritmos temos que a forma como o pr?ximo ponto ou a pr?xima popula??o ? gerada obedece propriedades estoc?sticas. Nesse trabalho mostramos que a teoria matem?tica que descreve a evolu??o destes algoritmos ? a teoria das cadeias de Markov. O AG ? descrito por uma cadeia de Markov homog?nea enquanto que o SA ? descrito por uma cadeia de Markov n?o-homog?nea, por fim ser?o feitos alguns exemplos computacionais comparando o desempenho desses dois algoritmos
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufrn.br:123456789/18632 |
| Date | 16 April 2010 |
| Creators | Rosa Neto, Jos? Cec?lio |
| Contributors | CPF:71345663404, http://lattes.cnpq.br/7174877398310072, Cruz, Juan Alberto Rojas, CPF:69121281149, http://lattes.cnpq.br/0061270564581180, Silva, Michelli Karinne Barros da, CPF:03252513471, http://lattes.cnpq.br/5153188030285416, Pereira, Andr? Gustavo Campos |
| Publisher | Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Programa de P?s-Gradua??o em Matem?tica Aplicada e Estat?stica, UFRN, BR, Probabilidade e Estat?stica; Modelagem Matem?tica |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFRN, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte, instacron:UFRN |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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