Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2012 |
| Autor(a) principal: |
Araújo, Marcelo Lotif |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://biblioteca.sophia.com.br/terminalri/9575/acervo/detalhe/97144
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Resumo: |
Este trabalho tem por finalidade traçar um paralelo entre quatro algoritmos bio-inspirados de cunho meta-heurístico (a saber: Algoritmo Genético, Evolução Diferencial, Otimização por Enxame de Partículas e Busca Harmônica), testando-os em funções de benchmark de otimização contínua e avaliando-os com base em dados coletados sobre a qualidade das soluções geradas e sobre o modo de exploração do espaço de busca. São propostas aqui técnicas de coleta de informações sobre o modus operandi dos algoritmos que envolvem Diagramas de Voronoi e divisão do espaço de busca em regiões bidimensionais utilizando Mapas Auto-organizáveis. O uso desses mapas como ferramenta de Mineração Visual de Dados tem como objetivo avaliar os dados gerados e identificar os agrupamentos que foram formados. Procuramos entender a influência da alteração dos valores dos parâmetros das meta-heurísticas no seu comportamento ao longo do tempo, bem como a sua sensibilidade às mudanças de dimensão das funções de otimização que estão solucionando. Dessa forma, almeja-se traçar perfis de comportamento e definir a posteriori um padrão para possibilitar a análise mais detalhada das similaridades/dissimilaridades entre as abordagens. Todos os algoritmos utilizados foram implementados passo-a-passo a fim de entender as suas particularidades, esclarecer melhor seus mecanismos internos e facilitar o rastreamento do comportamento dos mesmos no ato da resolução dos problemas. Palavras-chave: Meta-heurísticas Bioinspiradas. Visualização da Informação. Mineração Visual de Dados. Mapas Auto-Organizáveis. Mapas de Kohonen. Diagramas de Voronoi. |
