Esta dissertação apresenta os algoritmos BicriterionAnt, MACS e MONACO,
disponíveis na literatura, baseados em colônia de formigas, para resolução do
Problema do Caixeiro Viajante Multiobjetivo (PCVMO). São apresentadas as
características do problema e de cada algoritmo utilizado. Estes algoritmos foram
testados em seis instâncias bi-objetivo do PCVMO. Foram implementadas algumas alterações na estrutura original dos algoritmos na tentativa de produzir resultados melhores do que os algoritmos originais. Para a avaliação dos resultados e medição da qualidade das soluções, foram utilizadas métricas de desempenho que auxiliam na identificação dos melhores conjuntos de soluções não-dominadas. / This dissertation presents the BicriterionAnt, MACS and MONACO Ant Colony algorithms, available in literature, to solve the Multi-Objective Traveling Salesman Problem (MOTSP). The characteristics of the problem and of each
algorithm used are presented. Those algorithms were tested in six bi-objective instances of MOTSP. Changes in the original algorithms were implemented to try to produce better results than the original ones. To validate the results and to measure the quality of the solutions, metrics of performance were used which help to identify the best non-dominated solution sets.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:agregador.ibict.br.BDTD_LNCC:oai:lncc.br:62 |
Date | 24 July 2008 |
Creators | Jaqueline da Silva Angelo |
Contributors | Laurent Emmanuel Dardenne, Fernanda Maria Pereira Raupp, Ricardo Hiroshi Caldeira Takahashi, Helio José Corrêa Barbosa |
Publisher | Laboratório Nacional de Computação Científica |
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:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do LNCC, instname:Laboratório Nacional de Computação Científica, instacron:LNCC |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0026 seconds