00 CAMPUS ARISTÓTELES CALAZANS SIMÕES (CAMPUS A. C. SIMÕES) IC - INSTITUTO DE COMPUTAÇÃO Dissertações e Teses defendidas na UFAL - IC
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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisor1Luna, Henrique Pacca Loureiro-
dc.contributor.advisor1LattesLuna, H. P. L.por
dc.contributor.advisor-co1Goldbarg, Marco Cesar-
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1371199678541174por
dc.contributor.referee1Morabito Neto, Reinaldo-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4194801952934254por
dc.contributor.referee2Soletti, João Inácio-
dc.contributor.referee2LattesSOLETTI, J. I.por
dc.creatorFarias, Max Santana Rolemberg-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/9688352609644792por
dc.date.accessioned2015-08-25T18:46:25Z-
dc.date.available2011-05-09-
dc.date.available2015-08-25T18:46:25Z-
dc.date.issued2008-03-14-
dc.identifier.citationFARIAS, Max Santana Rolemberg. Algoritmos Evolucionários Aplicados ao Problema do Caixeiro Viajante Multiobjetivo.. 2008. 109 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem Computacional de Conhecimento) - Universidade Federal de Alagoas, Maceió, 2008.por
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufal.br/handle/riufal/840-
dc.description.abstractThis work presents a general vision about the main concepts of combinatorial multi-objective optimization, where we present the more used technique for the resolution of problems of this nature. To the speech of the techniques we will also argue important aspects how much to the involved parameters in each technique, swing the main used boardings. Initially we implement and test the Multiple Objective Genetic Algorithm MOGA to generate a set of dominant solutions near to the Pareto optimal set for the biobjective Traveling Salesman Problems. In a second phase, we will go to implement the Strength Pareto Evolutionary Algorithm (SPEA) applied to biobjective Traveling Salesman Problemseng
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Alagoaspor
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.departmentModelagem Computacional de Conhecimentopor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Modelagem Computacional de Conhecimentopor
dc.publisher.initialsUFALpor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectEvalutionary algorithmseng
dc.subjectMultiple objetiveeng
dc.subjectOptmizationseng
dc.subjectTraveling salesmaneng
dc.subjectAlgoritmos evolucionáriospor
dc.subjectOtimização combinatóriapor
dc.subjectMultiobjetivopor
dc.subjectProblema do caixeiro viajantepor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpor
dc.titleAlgoritmos Evolucionários Aplicados ao Problema do Caixeiro Viajante Multiobjetivo.por
dc.typeDissertaçãopor
dc.description.resumoEste trabalho apresenta uma visão geral sobre os principais conceitos da otimização combinatória multiobjetivo, onde apresentamos as técnicas mais utilizadas para a resolução de problemas desta natureza. Ao falarmos das técnicas, discutiremos também aspectos importantes quanto aos parâmetros envolvidos em cada técnica, mostrando as principais abordagens utilizadas. Inicialmente, implementamos e testamos o Multiple Objective Genetic Algorithm (MOGA) para gerar um conjunto de soluções dominantes próximo ao conjunto de Pareto ótimo para o problema do caixeiro viajante biobjetivo. Em uma segunda fase, implementamos o Strength Pareto Evolutionary Algorithm (SPEA) aplicado ao caixeiro viajante biobjetivopor
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