[pt] Esta dissertação objetivará a unificação de duas metodologias de algoritmos
evolutivos consagradas para tratamento de problemas ou do tipo combinatórios,
ou do tipo numéricos, num único algoritmo com representação mista. Trata-se de
um algoritmo evolutivo inspirado na física quântica com representação mista
binário-real do espaço de soluções, o AEIQ-BR. Este algoritmo trata-se de uma
extensão do modelo com representação binária de Jang, Han e Kin, o AEIQ-B
para otimizações combinatoriais, e o de representação real de Abs da Cruz, o
AEIQ-R para otimizações numéricas. Com fins de exemplificação do novo
algoritmo proposto, o discutiremos no contexto de neuroevolução, com o
propósito de configurar completamente uma rede neural com alimentação adiante
em termos: seleção de variáveis de entrada; números de neurônios na camada
escondida; todos os pesos existentes; e tipos de funções de ativação de cada
neurônio. Esta finalidade em se aplicar o algoritmo AEIQ-BR à neuroevolução – e
também, numa analogia ao modelo NEIQ-R de Abs da Cruz – receberá a
denominação NEIQ-BR. N de neuroevolução, E de evolutivo, IQ de inspiração
quântica, e BR de binário-real. Para avaliar o desempenho do NEIQ-BR, utilizarse-
á um total de seis casos benchmark de classificação, e outros dois casos reais,
em campos da ciência como: finanças, biologia e química. Resultados serão
comparados com algoritmos de outros pesquisadores e a modelagem manual de
redes neurais, através de medidas de desempenho. Através de testes estatísticos
concluiremos que o algoritmo NEIQ-BR apresentará um desempenho
significativo na obtenção de previsões de classificação por neuroevolução. / [en] This work aimed to unify two methodologies of evolutionary algorithms to
treat problems with or combinatorial characteristics, or numeric, on a unique
algorithm with mix representation. It is an evolutionary algorithm inspired in
quantum physics with mixed representation of the solutions space, called QIEABR.
This algorithm is an extension of the model with binary representation of the
chromosome from Jang, Han e Kin, the QIEA-B for combinatorial optimization,
and numeric representation from Abs da Cruz, the QIEA-R for numerical
optimizations. For purposes of exemplification of the new algorithm, we will
introduce the algorithm in the context of neuro-evolution, in order to completely
configure a feed forward neural network in terms of: selection of input variables;
numbers of neurons in the hidden layer; all existing synaptic weights; and types of
activation functions of each neuron. This purpose when applying the algorithm
QIEA-BR to neuro-evolution receive the designation of QIEN-BR. QI for
quantum-inspired, E for evolutive, N for neuro-evolution, and BR for binary-real
representation. To evaluate the performance of QIEN-BR, we will use a total of
six benchmark cases of classification, and two real cases in fields of science such
as finance, biology and chemistry. Results will be compared with algorithms of
other researchers and manual modeling of neural networks through performance
measures. Statistical tests will be provided to elucidate the significance of results,
and what we can conclude is that the algorithm QIEN-BR better performance
others researchers in terms of classification prediction.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:17224 |
| Date | 06 April 2011 |
| Creators | ANDERSON GUIMARAES DE PINHO |
| Contributors | MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | TEXTO |
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