Ajuste de taxas de mutação e de cruzamento de algoritmos genéticos utilizando-se inferências nebulosas.

• Ano de defesa: 2009
• Autor(a) principal: Burdelis, Mauricio Alexandre Parente
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Artificial intelligence; Computação evolutiva; Computational intelligence; Dynamic parameter control; Evolutionary computation; Fuzzy (inteligência artificial); Fuzzy systems; Genetic algorithms; Hybrid intelligent systems; Inteligência artificial; Sistemas híbridos
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-14082009-180444/

Neste trabalho foi realizada uma proposta de utilização de Sistemas de Inferência Nebulosos para controlar, em tempo de execução, parâmetros de Algoritmos Genéticos. Esta utilização busca melhorar o desempenho de Algoritmos Genéticos diminuindo, ao mesmo tempo: a média de iterações necessárias para que um Algoritmo Genético encontre o valor ótimo global procurado; bem como diminuindo o número de execuções do mesmo que não são capazes de encontrar o valor ótimo global procurado, nem mesmo para quantidades elevadas de iterações. Para isso, foram analisados os resultados de diversos experimentos com Algoritmos Genéticos, resolvendo instâncias dos problemas de Minimização de Funções e do Caixeiro Viajante, sob diferentes configurações de parâmetros. Com base nos resultados obtidos a partir destes experimentos, foi proposto um modelo com a troca de valores de parâmetros de Algoritmos Genéticos, em tempo de execução, pela utilização de Sistemas de Inferência Nebulosos, de forma a melhorar o desempenho do sistema, minimizando ambas as medidas citadas anteriormente.