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Previous issue date: 2017-02-09 / O algoritmo gen?tico ? um processo iterativo de busca, utilizado para encontraro m?ximo global no dom??nio de fun??es n?o convencionais. Esse algoritmo se baseiaem fundamentos naturalistas, evoluindo uma amostra de candidatos a m?ximo globala cada itera??o. Essa evolu??o ? consequ?ncia de tr?s operadores (Sele??o, Muta??oe Cruzamento) que vasculham o dom??nio da fun??o e ao mesmo tempo selecionam osmelhores candidatos obtidos. Nesse estudo, apresentaremos uma cadeia de Markovque modela a evolu??o desse algoritmo, e demonstraremos algumas propriedades dessacadeia que justificam a converg?ncia do algoritmo. Realizaremos uma simula??o paramodelar o efeito da parametriza??o do algoritmo em sua velocidade de converg?ncia,estimada pelo n?mero de itera??es at? obten??o do m?ximo global. Nessas simula??esobservaremos esse efeito em fun??es: unidimensionais, bidimensionais, com um ?nicom?ximo local (o m?ximo global) e com v?rios m?ximos locais. Finalmente, esse tra-balho apresenta resultados que questionam a relev?ncia do operador cruzamento nasfun??es estudadas e argumentos para acreditar que o operador muta??o otimiza a ve-locidade de converg?ncia do algoritmo quando ocorre com probabilidade de muta??opr?xima a 0, 2).
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufrn.br:123456789/24067 |
Date | 09 February 2017 |
Creators | Carvalho, Wanderson Laerte de Oliveira |
Contributors | 05539963474, Gomes, Rafael Beserra, 05155222443, Lima, Gislene Micarla Borges de, 05191228448, Pereira, Andr? Gustavo Campos, Oliveira, Roberto Teodoro Gurgel de |
Publisher | PROGRAMA DE P?S-GRADUA??O EM MATEM?TICA APLICADA E ESTAT?STICA, UFRN, Brasil |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | Portuguese |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
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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