03589nam a2200625 a 450000100080000000500110000800800410001910000190006024500860007926000550016530000100022049000650023052015170029565000170181265000140182965000140184365000160185765000270187365300080190065300370190865300140194565300240195965300410198365300360202465300410206065300360210165300080213765300350214565300340218065300400221465300390225465300350229365300150232865300220234365300350236565300410240065300210244165300150246265300220247765300230249965300570252265300450257965300280262465300420265265300480269465300450274265300290278765300090281665300300282565300080285565300300286365300300289370000210292370000190294410078552017-10-17       2000    bl uuuu     u0uu1 u    #d1 aNARCISO, M. G.  aAlgoritmo genético construtivo (AGC)buma nova abordagem de algoritmo genético.  aCampinas: Embrapa Informática Agropecuáriac2000  a22 p.  a(Embrapa Informática Agropecuária. Relatório Tecnico, 6).  aNeste trabalho apresentamos uma aplicação da metaheurística denominada Algoritmo Genético Construtivo (AGC) ao Problema Generalizado de Atribuição (PGA) e também ao Problema das P-medianas. O AGC apresenta algumas características inovadoras em relação aos algoritmos genéticos tradicionais (AGT), tais como população formada apenas de estruturas e/ou esquemas, processo proporcional de avaliação, recombinação entre esquemas, população dinâmica, mutação em estruturas completas, e a possibilidade de uso de heurísticas na representação dos esquemas e/ou estruturas (veja &lthttp://www.lac.inpe.br/~lorena/sbpo98/agc-clust.pdf&gt para mais informações sobre o AGC). Em nossa aplicação do AGC ao PGA e ao problema das p-medianas, cada um destes é considerado como um problema de clustering. Uma representação binária é usada para esquemas e estruturas, e heurísticas de atribuição particionam os itens nas mochilas. Esquemas não levam em conta todos os dados do problema. São recombinados podendo gerar novos esquemas ou estruturas. Novos esquemas são avaliados de forma proporcional e podem entrar na população passarem por um teste de evolução (sic). Quando estruturas completas resultam da recombinação de esquemas ou quando bons esquemas são complementados, as estruturas sofrem mutação. A melhor estrutura gerada é guardada no processo. Testes computacionais foram realizados com bons resultados, usando instâncias de larga escala disponíveis na literatura.  aEstatística  aGenética  aMutação  aPerformance  aPrograma de Computador  aAGC  aAlgoritimo genético construtivo  aAlgoritmo  aAlgoritmo genético  aAlgoritmo genetico constritivo (AGC)  aAlgoritmo genético construtivo  aAlgoritmo genetico construtivo (AGC)  aAlgoritmo genético cunstrutivo  aCGA  aConstructive genetic algorithm  aConstrutive genetic algorithm  aConstrutive genetic algorithm (CGA)  aConstrutive genetic algorithm(CGA)  aConstrutive genetic algorithum  aDesempenho  aDesempenho do AGC  aGeneralized assignment problem  aGeneralized assignment problem (GAP)  aP-median problem  aP-medianas  aP-mendian problem  aPerformance of CGA  aPerformance of CGA: Uses of CGA of CGA in real cases  aProblema da P-medianas: Deemprego do AGC  aProblema das P-medianas  aProblema Generalizado de Atribuição  aProblema Generalizado de Atribuição (PGA)  aProblema generalizado de atribuicao(PGA)  aProblemas das P-medianas  aUses  aUses of CGA in real cases  aUso  aUso de AGC em casos reais  aUso do AGC em casos reais1 aLORENA, L. A. N.1 aFURTADO, J. C.