PCAISO-GT: uma metaheurística co-evolutiva paralela de otimização aplicada ao problema de alocação de berços

Submitted by Maicon Juliano Schmidt (maicons) on 2015-03-30T11:51:21Z
No. of bitstreams: 1
Carlos Eduardo de Jesus Guimarães Oliveira.pdf: 1236896 bytes, checksum: ef9d04e6f25aee7908b56a622411bc74 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-30T11:51:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1
Carlos Eduardo de Jesus Guimarães Oliveira.pdf: 1236896 bytes, checksum: ef9d04e6f25aee7908b56a622411bc74 (MD5)
Previous issue date: 2014-01-31 / Nenhuma / Este trabalho apresenta um algoritmo de otimização baseado na metaheurística dos Sistemas Imunológicos Artificiais, princípios de Teoria dos Jogos, Co-evolução e Paralelização. Busca-se a combinação adequada dos conceitos de Teoria dos Jogos, Co-evolução e Paralelização aplicados ao algoritmo AISO (Artificial Immune System Optimization) para resolução do Problema de Alocação de Berços (PAB). Dessa maneira, o algoritmo é formalizado a partir das técnicas citadas, formando o PCAISO-GT: Parallel Coevolutionary Artificial Immune System Optimization with Game Theory. Inicialmente, foram realizados experimentos visando à sintonia dos parâmetros empregados nas diferentes versões da ferramenta desenvolvida. Com base nas melhores configurações identificadas, foram realizados experimentos de avaliação através da solução de um conjunto de instâncias do PAB. Os resultados obtidos permitiram a indicação da versão co-evolutiva associada à teoria dos jogos como a melhor para solução do problema em estudo. / This paper presents an optimization algorithm based on metaheuristic of Artificial Immune Systems, principles of Game Theory, Co-evolution and parallelization. The objective is find the appropriate combination of the concepts of Game Theory, Co-evolution and Parallelization applied to AISO algorithm (Artificial Immune System Optimization) for solving the Berth Allocation Problem (BAP). Thus, the algorithm is formalized from the above mentioned techniques, forming the PCAISO-GT: Parallel Coevolutionary Artificial Immune System Optimization with Game Theory. Initially, experiments aiming to tune the parameters were performed using different versions of the tool developed. Based on the identified best settings, evaluation experiments were carried out by solving a set of instances of the PAB. The results obtained allowed the appointment of co-evolutionary version associated with game theory as the best solution to the problem under study.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.repositorio.jesuita.org.br:UNISINOS/3185
Date24 March 2013
CreatorsOliveira, Carlos Eduardo de Jesus Guimarães
Contributorshttp://lattes.cnpq.br/2945278651389111, Chiwiacowsky, Leonardo Dagnino
PublisherUniversidade do Vale do Rio dos Sinos, Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada, Unisinos, Brasil, Escola Politécnica
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UNISINOS, instname:Universidade do Vale do Rio dos Sinos, instacron:UNISINOS
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

Page generated in 0.0028 seconds