Computação evolutiva aplicada a resolução do problema da arvore geradora minima com parametros fuzzy
Tiago Agostinho de Almeida
DISSERTAÇÃO
Português
(Broch.)
T/UNICAMP AL64c
[Evolutionary computation applied to solve the minimum spanning tree problem with fuzzy parameters]
Campinas, SP : [s.n.], 2006.
70f. : il.
Orientadores: Akebo Yamakami, Marcia Tomie Takahashi
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação
Resumo: Este trabalho propoe meta-heuristicas baseadas em tecnicas da computaçao evolutiva, que visam encontrar um conjunto de arvores geradoras minimas para problemas de grafos, que possuem incertezas em relaçao as informaçoes associadas aos parametros. Resolver problemas dessa natureza e um...
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Resumo: Este trabalho propoe meta-heuristicas baseadas em tecnicas da computaçao evolutiva, que visam encontrar um conjunto de arvores geradoras minimas para problemas de grafos, que possuem incertezas em relaçao as informaçoes associadas aos parametros. Resolver problemas dessa natureza e um processo NP-Completo, pois envolve um numero enorme de comparaçoes. A fim de contornar essa complexidade, este trabalho propoe um algoritmo genetico e um sistema imunologico artificial, capazes de explorar eficientemente o espaco de busca e de obter resultados satisfatorios, sem a necessidade de confrontar todas as solucoes entre si
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Abstract: This work proposes heuristical approaches based on evolutionary computation, whose goal is to find a set of minimum spanning trees in graphs that contain
uncertainties in their parameters. These kind of problems is a NP-hard one, because it involves an enormous number of comparisons. In... Ver mais Abstract: This work proposes heuristical approaches based on evolutionary computation, whose goal is to find a set of minimum spanning trees in graphs that contain
uncertainties in their parameters. These kind of problems is a NP-hard one, because it involves an enormous number of comparisons. In order to avoid this complexity, this work proposes a genetic algorithm and an artificial immune system, that explore efficiently the search space of solutions to looking for satisfactory results, without the necessity of comparing all possible solutions. Keywords: Fuzzy Graph, Fuzzy Minimum Spanning Tree, Fuzzy Set Theory, Evolutionary Computation, Genetic Algorithm, Artificial Immune System Ver menos
uncertainties in their parameters. These kind of problems is a NP-hard one, because it involves an enormous number of comparisons. In... Ver mais Abstract: This work proposes heuristical approaches based on evolutionary computation, whose goal is to find a set of minimum spanning trees in graphs that contain
uncertainties in their parameters. These kind of problems is a NP-hard one, because it involves an enormous number of comparisons. In order to avoid this complexity, this work proposes a genetic algorithm and an artificial immune system, that explore efficiently the search space of solutions to looking for satisfactory results, without the necessity of comparing all possible solutions. Keywords: Fuzzy Graph, Fuzzy Minimum Spanning Tree, Fuzzy Set Theory, Evolutionary Computation, Genetic Algorithm, Artificial Immune System Ver menos
Yamakami, Akebo, 1947-
Orientador
Takahashi, Marcia Tomie
Coorientador
Ballini, Rosangela, 1969-
Avaliador
Ohishi, Takaaki, 1955-
Avaliador
Bonfim, Tatiane Regina
Avaliador
Computação evolutiva aplicada a resolução do problema da arvore geradora minima com parametros fuzzy
Tiago Agostinho de Almeida
Computação evolutiva aplicada a resolução do problema da arvore geradora minima com parametros fuzzy
Tiago Agostinho de Almeida
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