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Estudo de par?metros ?timos em algoritmos gen?ticos elitistas

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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).

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufrn.br:123456789/24067
Date09 February 2017
CreatorsCarvalho, Wanderson Laerte de Oliveira
Contributors05539963474, Gomes, Rafael Beserra, 05155222443, Lima, Gislene Micarla Borges de, 05191228448, Pereira, Andr? Gustavo Campos, Oliveira, Roberto Teodoro Gurgel de
PublisherPROGRAMA DE P?S-GRADUA??O EM MATEM?TICA APLICADA E ESTAT?STICA, UFRN, Brasil
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFRN, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte, instacron:UFRN
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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