Evolutionary Algorithms
Mostrando 37-48 de 173 artigos, teses e dissertações.
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37. Spatial electric load forecasting using an evolutionary heuristic
A method for spatial electric load forecasting using elements from evolutionary algorithms is presented. The method uses concepts from knowledge extraction algorithms and linguistic rules' representation to characterize the preferences for land use into a spatial database. The future land use preferences in undeveloped zones in the electrical utility service
Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica. Publicado em: 2010-08
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38. Modelagem, simulação da operação e otimização multiobjetivo aplicadas ao problema de despacho de veículos em Minas a céu aberto
This work presents the study, analysis and an original mathematical model of the dispatch problem of vehicles in pit mines from the point of view of multiobjective optimization. In addition, is discussed and presented the development of a computer system for simulation of a virtual mine operation, which possesses several characteristics for purposes of gener
Publicado em: 2010
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39. Parallel evolutionary algorithm to the sonet/sdh ring assigment problem / Algoritmo evolutivo paralelo para o problema de atribuição de localidades a anéis em redes sonet/sdh
The telecommunications play a fundamental role in the contemporary society, having as one of its main roles to give people the possibility to connect them and integrate them into society in which they operate and, therewith, accelerate development through knowledge. But as new technologies are introduced on the market, increases the demand for new products a
Publicado em: 2010
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40. Genetic programming: crossover operators, building blocks and semantic emergence / Programação genética: operadores de crossover, blocos construtivos e emergência semântica
Evolutionary algorithms are heuristic methods used to find solutions to optimization problems. These methods use stochastic search mechanisms inspired by Natural Selection Theory. Genetic Algorithms and Genetic Programming are two of the most popular evolutionary algorithms. These techniques make intensive use of crossover operators, a mechanism responsible
Publicado em: 2010
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41. Algoritmos evolutivos e modelos simplificados de proteínas para predição de estruturas terciárias / Evolutionary algorithms and simplified models for tertiary protein structure prediction
A predição de estruturas de proteínas (Protein Structure Prediction PSP) é um problema computacionalmente complexo. Para tratar esse problema, modelos simplificados de proteínas, como o Modelo HP, têm sido empregados para representar as conformações e Algoritmos Evolutivos (AEs) são utilizados na busca por soluções adequadas para PSP. Entretanto,
Publicado em: 2010
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42. Missing value substitution: an approach based on evolutionary algorithm for clustering data / Substituição de valores ausentes: uma abordagem baseada em um algoritmo evolutivo para agrupamento de dados
The substitution of missing values, also called imputation, is an important data preparation task for data mining applications. This work proposes and evaluates an algorithm for missing values imputation that is based on an evolutionary algorithm for clustering. This algorithm is based on the assumption that clusters of (partially unknown) data can provide u
Publicado em: 2010
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43. Enhance the Van der Waals energy efficiency calculi in genetic algorithms for protein structure prediction / Aumento da eficiência do cálculo da energia de van der Waals em algoritmos genéticos para predição de estruturas de proteínas
Proteins are molecules present in the living organism and essential for their life. To understand the function of a protein, its threedimensional structure (the correct positions of all its atoms in the space) should be known. From the structure of a vital protein of an organism that causes a human disease, it is possible to develop medicines for treatment o
Publicado em: 2010
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44. Análise de desempenho de algoritmos evolutivos no domínio do futebol de robôs / Performance analysis of evolutionary algorithms in the robot soccer domain
Muitos problemas de otimização em ambientes multiagentes utilizam os algoritmos evolutivos para encontrar as melhores soluções. Uma das abordagens mais utilizadas consiste na aplicação de um algoritmo genético, como alternativa aos métodos tradicionais, para definir as ações dos jogadores em um time de futebol de robôs. Entretanto, conforme relata
Publicado em: 2010
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45. Boclusterização na análise de dados incertos / Biclustering on uncertais data analysis
O processo de aquisição de dados está sujeito a muitas fontes de incerteza e inconsistência. Essas incertezas podem fazer com que os dados se tornem ruidosos ou impedir a aquisição dos mesmos, gerando o problema de dados faltantes. A maioria das ferramentas utilizadas para tratar tais problemas age de forma global em relação às informações da base
Publicado em: 2010
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46. QUANTUM-INSPIRED EVOLUCIONARY ALGORITHM WITH MIXED REPRESENTATION APPLIED TO NEURO-EVOLUTION / ALGORITMO EVOLUCIONÁRIO COM INSPIRAÇÃO QUÂNTICA E REPRESENTAÇÃO MISTA APLICADO A NEUROEVOLUÇÃO
Esta dissertação objetivará a unificação de duas metodologias de algoritmos evolutivos consagradas para tratamento de problemas ou do tipo combinatórios, ou do tipo numéricos, num único algoritmo com representação mista. Trata-se de um algoritmo evolutivo inspirado na física quântica com representação mista binário-real do espaço de soluçõe
Publicado em: 2010
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47. 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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48. Ensaios sobre previsão de inflação e análise de dados em tempo real no Brasil
Esta tese apresenta três ensaios sobre previsão de inflação e análise de dados em tempo real no Brasil. Utilizando uma curva de Phillips, o primeiro ensaio propõe um “modelo evolucionário” para prever inflação no Brasil. O modelo evolucionário consiste em uma combinação de um modelo não-linear (que é formado pela combinação de três redes
Publicado em: 2010