Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/5299
Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.creatorLima, Ednaldo Oliveira-
dc.date.accessioned2015-04-10T21:09:57Z-
dc.date.available2015-04-10T21:09:57Z-
dc.date.issued2015-04-10-
dc.date.submitted2008-07-20-
dc.identifier.citationLIMA, E. O. Algoritmo genético híbrido aplicado à otimização de funções. 2008. 73 p. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2008.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/5299-
dc.description.abstractThe present work proposes a hybrid genetic algorithm (HGA) and evaluates its performance in functions optimization. The HGA uses a binary codification for individuals, where different strings lengths are tested. The individuals in each population are hierarchically structured in binary or ternary trees. A local search is executed over the best individual found in each population. The use of multipopulation and several crossover types are also evaluated. The approaches proposed for the HGA are applied to optimize seven minimum and multiminima functions. The best results found by HGA are compared with results available in the literature.pt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.titleAlgoritmo genético híbrido aplicado à otimização de funçõespt_BR
dc.typeTCCpt_BR
dc.description.concentrationOtimizaçãopt_BR
dc.contributor.advisor1Toledo, Cláudio Fabiano Motta-
dc.contributor.referee1Pereira, Marluce Rodrigues-
dc.contributor.referee1Esmin, Ahmed Ali Abdalla-
dc.description.resumoA presente monografia propõe um algoritmo genético híbrido (AGH) e avalia seu desempenho na otimização de funções. O AGH utiliza codificação binária para indivíduos, onde cadeias binárias de diferentes tamanhos são testadas. Os indivíduos em uma população estão estruturados de forma hierárquica em árvores binária ou ternária. Uma busca local é executada sobre o melhor indivíduo de cada população. O uso de multi-populações e diversos tipos de crossover também são avaliados. As abordagens propostas para o AGH são aplicadas na otimização de sete funções uni e multi-modais. Os melhores resultados obtidos pelo AGH são comparados aos resultados existentes na literatura.pt_BR
Aparece nas coleções:PROGRAD - Ciência da Computação (Trabalhos de Conclusão de Curso)

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
MONOGRAFIA_Algoritmo_genetico_hibrido_aplicado_a_otimizacao_de_funcoes.pdf628,08 kBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.