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| Registros recuperados : 196 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
30/01/2001 |
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Data da última atualização: |
17/10/2017 |
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Autoria: |
NARCISO, M. G.; LORENA, L. A. N.; FURTADO, J. C. |
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Afiliação: |
MARCELO GONCALVES NARCISO, CNPTIA; LUIZ ANTÔNIO NOGUEIRA LORENA, INPE; JOÃO CARLOS FURTADO, INPE. |
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Título: |
Algoritmo genético construtivo (AGC): uma nova abordagem de algoritmo genético. |
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Ano de publicação: |
2000 |
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Fonte/Imprenta: |
Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2000. |
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Páginas: |
22 p. |
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Série: |
(Embrapa Informática Agropecuária. Relatório Tecnico, 6). |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Neste 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 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. |
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Palavras-Chave: |
AGC; Algoritimo genético construtivo; Algoritmo; Algoritmo genético; Algoritmo genetico constritivo (AGC); Algoritmo genético construtivo; Algoritmo genetico construtivo (AGC); Algoritmo genético cunstrutivo; CGA; Constructive genetic algorithm; Construtive genetic algorithm; Construtive genetic algorithm (CGA); Construtive genetic algorithm(CGA); Construtive genetic algorithum; Desempenho; Desempenho do AGC; Generalized assignment problem; Generalized assignment problem (GAP); P-median problem; P-medianas; P-mendian problem; Performance of CGA; Performance of CGA: Uses of CGA of CGA in real cases; Problema da P-medianas: Deemprego do AGC; Problema das P-medianas; Problema Generalizado de Atribuição; Problema Generalizado de Atribuição (PGA); Problema generalizado de atribuicao(PGA); Problemas das P-medianas; Uses; Uses of CGA in real cases; Uso; Uso de AGC em casos reais; Uso do AGC em casos reais. |
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Thesagro: |
Estatística; Genética; Mutação; Performance; Programa de Computador. |
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Categoria do assunto: |
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Marc: |
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520 $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 <http://www.lac.inpe.br/~lorena/sbpo98/agc-clust.pdf> 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.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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