Algoritmos Genetico E Simulated Annealing
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1. Atribuição de Índices para QV Robusta usando o Algoritmo Variable Neighborhood Search
RESUMO Este trabalho aborda o problema da Quantização Vetorial Robusta no cenário de transmissão de imagens por canal binário simétrico. É introduzida uma aplicação do algoritmo Variable Neighborhood Search (VNS) para atribuição de indices para vetores-código do dicionário. Resultados de simulações revelam que o algoritmo VNS, quando comparado
TEMA (São Carlos). Publicado em: 2017-08
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2. Comparação de técnicas metaheurísticas de otimização no processo de hidrólise do amido de mandioca para obtenção de álcool. / Comparison of Optimization Metaheuristcs Techniques in the Process of Cassava Starch Hydrolysis for Obtaining Alcohol.
Sinônimo de combustível renovável que polui menos em comparação com os derivados do petróleo, o álcool voltou a ocupar um lugar de destaque no cenário energético do país e também começou a ser desejado por vários outros países. Além da cana-de-açúcar o álcool também pode ser obtido através de outras fontes de matéria-prima como por exemp
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 01/03/2012
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3. Modelagem dos algorítmos simples e Simulated Annealing por cadeias de Markov
Os Algoritmos Genético (AG) e o Simulated Annealing (SA) são algoritmos construídos para encontrar máximo ou mínimo de uma função que representa alguma característica do processo que está sendo modelado. Esses algoritmos possuem mecanismos que os fazem escapar de ótimos locais, entretanto, a evolução desses algoritmos no tempo se dá de forma com
Publicado em: 2010
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4. Um Algoritmo Auxiliar Paralelo inspirado na Fertilização in Vitro para melhorar o desempenho dos Algoritmos Genéticos
Várias são as técnicas aplicadas em problemas de otimização. No entanto, poucas alcançam desempenho satisfatório quando o problema é complexo, por exemplo multimodal ou multiobjetivo. Entre as técnicas para otimização estão as metaheurísticas, algoritmos heurísticos de base empírica que não garantem a ótimo global mas, normalmente, encontram
Publicado em: 2010
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5. Métodos heurísticos para o problema de localização de concentradores / Heuristic methods for the location problem
O problema de localização de concentradores (hubs) é comumente encontrado em redes de transporte e de telecomunicação. Trata-se de problema de Otimização Combinatória NP-difícil e que ocorre em diversas situações práticas, tais como: no transporte aéreo, nos serviços de entregas postais, nos serviços de atendimento de emergência, no abastecim
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 27/02/2009
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6. Eficiência dos métodos de otimização simulatedannealin, delineação rápida em cadeia e ramos e conexões para construção de mapas genéticos
Um mapa genético é um diagrama onde são representados os genes com suas respectivas posições no cromossomo. Eles são essenciais para o procedimento de localização de genes envolvidos no controle genético de caracteres quantitativos ou no controle de outros caracteres de interesse econômico. No presente trabalho avalia-se, via simulação computacio
Ciência e Agrotecnologia. Publicado em: 2009-12
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7. Heuristic methods for the location problem / Métodos heurísticos para o problema de localização de concentradores
O problema de localização de concentradores (hubs) é comumente encontrado em redes de transporte e de telecomunicação. Trata-se de problema de Otimização Combinatória NP-difícil e que ocorre em diversas situações práticas, tais como: no transporte aéreo, nos serviços de entregas postais, nos serviços de atendimento de emergência, no abastecim
Publicado em: 2009
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8. The use of Monte Carlo simulation via Markov chains in genetic breeding / O uso de simulação de Monte Carlo via cadeias de Markov no melhoramento genético
Este trabalho teve por objetivo fornecer um referencial teórico e aplicado sobre os principais métodos de simulação de Monte Carlo via cadeias de Markov (MCMC), buscando dar ênfase em aplicações no melhoramento genético. Assim, apresentaram-se os algoritmos de Metropolis-Hastings, simulated annealing e amostrador de Gibbs. Os aspectos teóricos dos m
Publicado em: 2009
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9. SAHGA - Um algoritmo genético híbrido com representação explícita de relacionamentos espaciais para análise de dados geoespaciais / SAHGA - A spatially aware hybrid genetic algorithm for geospatial data analysis
A dependência espacial é um conceito fundamental em análise geográfica. Tem sua origem na Primeira Lei da Geografia, assim denominada em homenagem ao geógrafo e matemático norte-americano Waldo Tobler, que enunciou que quando tratamos com fenômenos geográficos tudo está relacionado, mas as coisas próximas estão mais relacionadas do que coisas dist
Publicado em: 2009
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10. Plataforma integrada para o planejamento de sistemas de distribuição de energia eletrica utilizando metaheuristicas / Integrated platform for distribution systems planning using metaheuristics
O objetivo desse trabalho de pesquisa é desenvolver ferramentas computacionais eficientes para a otimização da operação de sistemas de distribuição de energia elétrica. A principal contribuição apresentada é fornecer uma metodologia para redução de perdas de potência ativa, baseada em reconfiguração e alocação de bancos de capacitores fixos
Publicado em: 2009
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11. Algoritmo duas fases em otimização global / Two-phase algorithm for global optimization
Neste trabalho estudamos a teoria de algumas heurísticas para otimização global, e também a generalização do algoritmo genético de Aarts, Eiben e van Hee. Propomos um algoritmo para otimização global de problemas canalizados e diferenciáveis utilizando simulated annealing e o solver local GENCAN. Experimentos numéricos com o problema OVO ( Order-
Publicado em: 2006