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dc.contributor.advisorGorgônio, Flavius da Luz e-
dc.contributor.authorNunes, Jancleiton Rodrigues de Oliveira-
dc.date.accessioned2019-01-14T19:55:45Z-
dc.date.available2019-01-14T19:55:45Z-
dc.date.issued2018-12-12-
dc.identifier2013012067pt_BR
dc.identifier.citationNUNES, Jancleiton Rodrigues de Oliveira. Avaliação de taxas de cruzamento e mutação em um algoritmo genético baseado em ordem aplicado ao problema do caixeiro viajante. 2018. 60 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Sistemas de Informação) - Departamento de Computação e Tecnologia, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Caicó, 2018.pt_BR
dc.identifier.urihttp://monografias.ufrn.br/handle/123456789/8461-
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Rio Grande do Nortept_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectAlgoritmos genéticospt_BR
dc.subjectTaxas de cruzamento e mutaçãopt_BR
dc.subjectProblema do Caixeiro Viajante (PCV)pt_BR
dc.titleAvaliação de taxas de cruzamento e mutação em um algoritmo genético baseado em ordem aplicado ao problema do caixeiro viajantept_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.contributor.referees1Lucena, Amarildo-
dc.contributor.referees2Silva, Taciano-
dc.description.resumoAlgoritmos genéticos (AGs) são estratégias inspiradas na evolução natural com objetivo de encontrar soluções para problemas difíceis. A partir dos conceitos da evolução natural: cruzamento, mutação e seleção natural, um conjunto de soluções aleatórias evolui para um conjunto de soluções aceitáveis. O funcionamento eficiente de um AG depende da escolha de seus parâmetros, porém não há um conjuntos de valores predefinidos que garanta o bom funcionamento do algoritmo em todos os casos. Dessa forma, este trabalho avaliou o efeito da aplicação de taxas de cruzamento e mutação em relação a qualidade da solução encontrada por um AG com representação baseada em ordem. O algoritmo desenvolvido foi usado na resolução de instâncias do problema do caixeiro viajante (PCV), burma14, bays29, dantzig42 e eil51. Os resultados apontaram uma sensibilidade maior do AG ao operador de mutação, uma vez que para a maioria das instâncias a taxa de 0.5% produziu os piores resultados. Analisando o operador de cruzamento de forma isolada, foi possível perceber que em duas instância a variação da taxa não resultou em diferenças significativas nas distâncias médias. Para a instância com maior número de cidades, os resultados obtidos reforçam que diversas combinações de valores distintos dos operadores avaliados podem produzir bons resultados, o que fortalece a percepção de que não há uma combinação fixa entre os operadores que produza bons resultados para qualquer instância.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentSistemas de Informaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFRNpt_BR
Appears in Collections:CERES - Sistemas de Informação

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