Estrat?gias de busca reativa utilizando aprendizagem por refor?o e algoritmos de busca local

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Previous issue date: 2014-09-12 / T?cnicas de otimiza??o conhecidas como as metaheur?sticas tem conseguido resolversatisfatoriamente problemas conhecidos, mas desenvolvimento das metaheur?sticas ?caracterizado por escolha de par?metros para sua execu??o, na qual a op??o apropriadadestes par?metros (valores). Onde o ajuste de par?metro ? essencial testa-se os par?metrosat? que resultados vi?veis sejam obtidos, normalmente feita pelo desenvolvedor que estaimplementando a metaheuristica. A qualidade dos resultados de uma inst?ncia1 de testen?o ser? transferida para outras inst?ncias a serem testadas e seu feedback pode requererum processo lento de ?tentativa e erro? onde o algoritmo t?m que ser ajustado para umaaplica??o especifica. Diante deste contexto das metaheur?sticas surgiu a Busca Reativaque defende a integra??o entre o aprendizado de m?quina dentro de buscas heur?sticaspara solucionar problemas de otimiza??o complexos. A partir da integra??o que a BuscaReativa prop?e entre o aprendizado de m?quina e as metaheur?sticas, surgiu a ideia dese colocar a Aprendizagem por Refor?o mais especificamente o algoritmo Q-learning deforma reativa, para selecionar qual busca local ? a mais indicada em determinado instanteda busca, para suceder uma outra busca local que n?o pode mais melhorar a solu??ocorrente na metaheur?stica VNS. Assim, neste trabalho propomos uma implementa??o reativa,utilizando aprendizado por refor?o para o auto-tuning do algoritmo implementado,aplicado ao problema do caixeiro viajante sim?trico e ao problema escalonamento sondaspara manuten??o de po?os.

Links & Downloads

1. SANTOS, Jo?o Paulo Queiroz dos. Estrat?gias de busca reativa utilizando aprendizagem por refor?o e algoritmos de busca local. 2014. 111f. Tese (Doutorado em Engenharia El?trica e de Computa??o) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2014.
2. http://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/19393

Tags

CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA

Aprendizagem por refor?o

Busca reativa

Otimiza??o combinat?ria

Busca local

Busca em vizinhan?a vari?vel

Additional Fields

Identifer	oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufrn.br:123456789/19393
Date	12 September 2014
Creators	Santos, Jo?o Paulo Queiroz dos
Contributors	09463097449, http://lattes.cnpq.br/7325007451912598, D?ria Neto, Adri?o Duarte, 10749896434, http://lattes.cnpq.br/1987295209521433, Aloise, Daniel, 03553729406, http://lattes.cnpq.br/5093210888872414, Aloise, Dario Jos?, 05763088468, http://lattes.cnpq.br/7266011798625538, Lima J?nior, Francisco Chagas de, 75046105420, http://lattes.cnpq.br/9342041276186254, Cavalcanti, George Darmiton da Cunha, 93568347415, http://lattes.cnpq.br/8577312109146354, Melo, Jorge Dantas de
Publisher	Universidade Federal do Rio Grande do Norte, PROGRAMA DE P?S-GRADUA??O EM ENGENHARIA EL?TRICA E DE COMPUTA??O, UFRN, Brasil
Source Sets	IBICT Brazilian ETDs
Language	Portuguese
Detected Language	Portuguese
Type	info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Source	reponame:Repositório Institucional da UFRN, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte, instacron:UFRN
Rights	info:eu-repo/semantics/openAccess