algoritmo genético

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Especificação e implementação de um algoritmo genético para otimização de projetos de iluminação pública

Especificação e implementação de um algoritmo genético para otimização de projetos de iluminação pública

Neste trabalho é apresentado um modelo, incluindo a sua implementação com o uso do Matlab, para o cálculo de projeto de Iluminação Pública. Este novo modelo é capaz de gerar vários projetos e verificar se os mesmo atendem os critérios de iluminância, luminância e suas uniformidades estabelecidas na NBR 5101 (2012). Os projetos são gerados, através das técnicas de Algoritmo Genético, a partir de informações passadas pelo usuário/projetista, tais como: comprimento da via, largura da faixa de rolamento, quantidade de faixas de rolamento, largura do acostamento, largura do canteiro central (caso existir), recuo do poste, configuração da distribuição dos postes na via (Unilateral, Bilateral Oposta, Central), tipo de via (trânsito local rápida, arterial, coletora, locais, rodovias, estradas) e classificação de tráfego (leve, médio, pesado) e dos dados fotométricos dos conjuntos lâmpadas/luminárias inseridos em um bando de dados criado com as informações fornecidas pelos fabricantes desses materiais.
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Um algoritmo genético para estimar matrizes de tráfego de fluxos origemdestino

Um algoritmo genético para estimar matrizes de tráfego de fluxos origemdestino

No caso 2, tabela 2 tem-se os resultados da estimação usando algoritmo genético para rede GÉANT. Estes resultados são comparados com os valores reais do tráfego da rede. A coluna ERRO, da mesma forma, mostra a diferença percentual entre os resultados estimados pelo modelo e os valores reais. A ilustração dos dados fora suprimida por se tratar de um expressivo número de fluxo OD contido nessa rede. Diferentemente dos resultados apresentados no caso 1, a aplicação do resultado na rede GÉANT trouxe valores altos de taxa de erro o que gerou um valor médio acima de 60%. O erro individual variou de 1,1% até 295%. Ao ser considerado dados reais podem existir fluxos com valor zero para um fluxo OD, indicando que no momento de coleta dos dados não havia fluxo entre um determinado par. Esses casos são tratados pelo AG proposto.
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Algoritmo genético e espectroscopia no infravermelho - algumas aplicações na indústria...

Algoritmo genético e espectroscopia no infravermelho - algumas aplicações na indústria...

O bem sucedido desenvolvimento de uma variante do algoritmo genético, implementada em Excel, utilizando programação em Visual Basic (VBA) é demonstrado nesta dissertação. As etapas básicas do algoritmo genético clássico foram mantidas, porém algumas modificações foram feitas de forma a melhorar o desempenho em relação às aplicações testadas. As modificações relevantes incluem o uso da codificação real (em substituição à codificação binária), a implementação pseudo-paralela, que permite a quantificação de mais de um analito simultaneamente, e o uso de altas taxas de elitismo que, aliadas aos critérios de classificação e seleção utilizados, procura maximizar a diversidade de soluções e, ao mesmo tempo, mantém a busca orientada de soluções. O algoritmo desenvolvido também é bastante flexível, permitindo a fácil configuração de vários parâmetros, como tamanho da população inicial, número de genes no cromossomo, número de gerações, porcentagem de elitismo, probabilidade de mutação, número de populações, taxa de migração, etc.
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Algoritmo genético de agrupamento para formação de módulos de arranjo físico.

Algoritmo genético de agrupamento para formação de módulos de arranjo físico.

O algoritmo genético de agrupamento (AGA) desen- volvido neste trabalho permite ao usuário tanto especificar a priori o número desejado de módulos (problema de K-agrupamentos), como trabalhar de forma que o número e a formação dos módulos sejam variáveis de decisão do problema (problema de agrupamento automático). Além disso, o AGA é altamente flexível, pois possibilita ao usuário interagir com o método de solução através da escolha de diferentes codificações do cromossomo, de medidas de similaridade e de métodos de geração da nova população.
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Um Algoritmo genético multiobjetivo para a programação integrada de veículos e tripulações

Um Algoritmo genético multiobjetivo para a programação integrada de veículos e tripulações

Resumo: O Vehicle and Crew Scheduling Problem (VCSP) é um difícil problema de Otimização Combinatória, objeto de pesquisa continuada ao longo dos últimos anos. Tendo em consideração a gama de variáveis relacionadas com o VCSP, há uma série de características práticas do problema que não têm sido contempladas nas soluções geradas computacionalmente. Os modelos existentes na literatura focam somente na minimização de custos. No entanto, outros objetivos ou critérios devem ser considerados como, por exemplo, a redução nos intervalos de lanche dos tripulantes. Este artigo tem como objetivo repor- tar o desenvolvimento de uma abordagem multiobjetivo, baseada em um Algoritmo Genético, para a otimização integrada da programação de veículos e tripulações em sistemas de transporte público. Experimentos computacionais são apresentados e discutidos. Os resultados obtidos apontam para a possibilidade de, com o uso da abordagem proposta, se obter ganhos signi- icativos em termos de custos de operação e em termos da redução dos tempos de planejamento.
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econômico de redes de distribuição de água aplicando algoritmo genético

econômico de redes de distribuição de água aplicando algoritmo genético

Savic e Walters (1997) desenvolveram um modelo computacional GANET baseado em algoritmo genético (AG) para solução do problema de dimensionamento de mínimo custo de redes de distribuição d’água. O AG representou um método eficiente de pesquisa para o problema de otimização não linear, compartilhando os atributos favoráveis do procedimento de Monte Carlo sobre os métodos de otimização local, não requerendo as supostas linearizações, nem o cálculo de derivadas parciais, evitando instabilidades numéricas com as inversões de matrizes. E mais, sua abordagem global em vez de local, reduz a tendência de se tornar preso num mínimo local evitando a dependência de um ponto de partida.
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Estimação de matrizes de tráfego origemdestino utilizando algoritmo genético

Estimação de matrizes de tráfego origemdestino utilizando algoritmo genético

Resumo. A estimação precisa da matriz de tráfego origem-destino a partir do tráfego medido nos enlaces de uma rede IP é um problema complexo para o qual ainda não foi encontrada solução satisfatória. Este trabalho aplica algoritmos genéticos (AG) a este problema de estimação e compara os resultados com aqueles obtidos através de três outras técnicas aplicadas anteriormente: Programação Linear, Estimação Bayesiana e aproximação pelo algoritmo Esperança-Maximização (EM). Além da utilização de AG, uma outra contribuição deste trabalho é um algoritmo de inicialização de parâmetros que diminui o esforço computacional e auxilia a convergência para o resultado esperado. Os experimentos apontam para um melhor desempenho do algoritmo genético do ponto de vista do erro de estimação.
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Otimização da capacidade de arranjos MIMO usando algoritmo genético

Otimização da capacidade de arranjos MIMO usando algoritmo genético

U m a questão bastante complicada no projeto de sistemas MIMO é acomodar as múltiplas antenas no dispositivo móvel sem comprometer a capacidade do sistema, devido a restrições elétricas e de espaço. Neste trabalho é desenvolvida a caracterização de um canal MIMO sem fio em ambiente externo para o estudo dos diferentes fatores que afetam a capacidade de comunicação. Os dados adquiridos em campanhas de medição feitas em Estocolmo foram utilizados para modelar o impacto da distribuição de DOA e da diversidade de polarização na capacidade do canal, escolhendo rotas específicas de medida e diferentes configurações de arranjos de antena. Essa tese propõe um algoritmo genético para obter a posição e orientação de cada antena do arranjo MIMO que maximizem a capacidade ergótica para um dado cenário de propagação. Baseando-se em uma interface entre o modelo de antena e o modelo de propagação do canal, a capacidade ergódica é usada como função objetivo da otimização do arranjo MIMO.
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Algoritmo de RWA com considerações de sobrevivência baseado em Heurística-Algoritmo Genético para Redes IP/WDM

Algoritmo de RWA com considerações de sobrevivência baseado em Heurística-Algoritmo Genético para Redes IP/WDM

Neste mecanismo, as heurísticas propostas fazem a seleção dos melhores caminhos de trabalho com seus respectivos caminhos backup e o Algoritmo Genético faz o aprovisionamento para o “mel[r]

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Controlador neural com camada oculta definida por meio de algoritmo genético aplicado ao posicionamento de um manipulador robótico

Controlador neural com camada oculta definida por meio de algoritmo genético aplicado ao posicionamento de um manipulador robótico

No presente trabalho trata-se do controle de posicionamento de um manipulador robótico com dois graus de liberdade. Tal controle é realizado por meio da aplicação de uma rede neural multicamadas, emulando um controlador do tipo PD2. A escolha do número de neurônios na camada oculta é feita com auxílio de um Algoritmo Genético, cujo papel é gerar populações em que os indivíduos serão o número de neurônios na camada oculta e avaliar o desempenho do sistema de controle quando submetido a diferentes referências. Os dois melhores indivíduos de cada geração darão origem a população da iteração seguinte, observando as probabilidades de cruzamento e mutação, utilizando assim o critério do elitismo como garantia de otimização. A avaliação do desempenho geral do sistema de controle, por sua vez, é feita com base na resposta ao acompanhamento de trajetória (sinais senoidais) e a resposta de posicionamento (sinais do tipo degrau).
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Identificação de vazamento em redes de distribuição de água por meio de algoritmo genético com dados transientes

Identificação de vazamento em redes de distribuição de água por meio de algoritmo genético com dados transientes

A utilização do algoritmo genético é uma ferramenta eficaz empregada em muitos estudos para calibrar redes hidráulicas na busca das soluções ótimas de problemas inversos. A aplicação do AG neste estudo foi compensadora e motivadora, pois as soluções encontradas para a identificação de vazamento em uma rede exemplo apresentaram valores muito aproximados dos sugeridos. Como anteriormente exposto, os AG´s apresentam vantagens e desvantagens. Entre as vantagens, ressalta-se a não-exigência de conhecimentos matemáticos muito complexos para a sua aplicação. O método é bastante flexível, permitindo a aplicação de seus operadores em diferentes formas, como seleção (randômica, determinística, mista), com ou sem elitismo, codificação (real, binária), cruzamento (n pontos, uniforme, aritmético) e mutação (simples, uniforme), assim como uso de tipos diferente de função objetivo, permitindo a sua aplicação na melhor forma ao problema estudado. Uma das desvantagens consiste na velocidade de convergência para encontrar a solução ótima, se comparado a outros métodos de otimização convencionais.
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UM ALGORITMO GENÉTICO PARA FORMAÇÃO DE GRUPOS HETEROGÊNEOS NA APRENDIZAGEM COLABORATIVA

UM ALGORITMO GENÉTICO PARA FORMAÇÃO DE GRUPOS HETEROGÊNEOS NA APRENDIZAGEM COLABORATIVA

Yannibelli e Amandi (2012) propõem a formação de grupos heterogêneos baseados em papéis preferidos dos estudantes. As autoras utilizam o modelo proposto por Belbin (1981 e 1993) e os dados foram coletados através do Belbin Team-Papel Self-Perception Inventory (BTRSPI), que determina os papéis preferidos dos estudantes através de questionário de auto- -avaliação. O algoritmo genético busca maximizar o equilíbrio dos papéis nos grupos, isto é, busca que cada grupo tenha um membro desempenhando cada um dos papéis propostos (9 diferentes papéis). A representação adotada foi a representação inteira, utilizando a permutação, o que é interessante uma vez que é uma forma simples e adequada ao problema, pois os estudantes não podem se repetir em mais de um grupo e são rearranjados em diferentes grupos para avaliar qual a melhor formação. Outro ponto interessante do trabalho é a avaliação feita em dez diferentes bases de dados, contendo de 18 a 3000 estudantes. Os resultados obtidos são promissores, pois o algoritmo encontrou a solução ótima nas quatro primeiras bases de dados e a solução quase ótima nas seis demais, em tempo considerado aceitável pelas autoras. Além disso, em comparação com o método exaustivo e com o método randômico, o AG também obteve melhores resultados. Esse trabalho não realiza um estudo de caso com dados reais, no entanto, considera-se o mais importante desta revisão, visto que é o único trabalho a considerar uma quantidade maior de estudantes.
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Algoritmo Q-learning como estratégia de exploração e/ou explotação para metaheurísticas GRASP e algoritmo genético

Algoritmo Q-learning como estratégia de exploração e/ou explotação para metaheurísticas GRASP e algoritmo genético

Técnicas de otimização conhecidas como metaheurísticas têm obtido sucesso na reso- lução de problemas classificados como NP - Árduos. Estes métodos utilizam abordagens não determinísticas que geram soluções próximas do ótimo sem, no entanto, garantir a determinação do ótimo global. Além das dificuldades inerentes à complexidade que caracteriza os problemas NP-Árduos, as metaheurísticas enfrentam ainda o dilema de exploração/explotação, que consiste em escolher entre intensificação da busca em uma região específica e a exploração mais ampla do espaço de soluções. Uma forma de ori- entar tais algoritmos em busca de melhores soluções é supri-los de maior conhecimento do problema através da utilização de um agente inteligente, capaz de reconhecer regiões promissoras e/ou identificar em que momento deverá diversificar a direção de busca, isto pode ser feito através da aplicação de Aprendizagem por Reforço. Neste contexto, este trabalho propõe o uso de uma técnica de Aprendizagem por Reforço - especificamente o Algoritmo Q-learning - como uma estratégia de exploração/explotação para as metaheu- rísticas GRASP (Greedy Randomized Adaptive Search Procedure) e Algoritmo Genético. Na implementação da metaheurística GRASP proposta, utilizou-se o Q-learning em subs- tituição ao algoritmo guloso-aleatório tradicionalmente usado na fase de construção. Tal substituição teve como objetivo melhorar a qualidade das soluções iniciais que serão uti- lizadas na fase de busca local do GRASP, e, ao mesmo tempo, suprir esta metaheurísticas de um mecanismo de memória adaptativa que permita a reutilização de boas decisões to- madas em iterações passadas e que evite a repetição de decisões não promissoras. No Al- goritmo Genético, o algoritmo Q-learning foi utilizado para gerar uma população inicial de alta aptidão, e após um determinado número de gerações, caso a taxa de diversidade da população seja menor do que um determinado limite L, ele é também utilizado em uma forma alternativa de operador de cruzamento. Outra modificação importante no algoritmo genético híbrido é a proposta de um processo de interação mutuamente cooperativa entre o os operadores genéticos e o Algoritmo Q-learning. Neste processo interativo/cooperativo o algoritmo Q-learning recebe uma atualização adicional na matriz dos Q-valores com base na solução elite da população corrente. Os experimentos computacionais apresen- tados neste trabalho consistem em comparar os resultados obtidos com a implementação de versões tradicionais das metaheurísticas citadas, com aqueles obtidos utilizando os métodos híbridos propostos. Ambos os algoritmos foram aplicados com sucesso ao pro- blema do caixeiro viajante simétrico, que por sua vez, foi modelado como um processo de decisão de Markov.
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Ambiente para otimização de redes multimídia utilizando algoritmo genético

Ambiente para otimização de redes multimídia utilizando algoritmo genético

Neste trabalho, será abordado o problema da busca pela topologia ótima para o núcleo de uma rede multimídia. Baseado no número de nós da rede e na distância física entre eles, a ferramenta analisa as topologias possíveis utilizando as opções de transmissão informadas e busca aquela que atenda aos requisitos de desempenho definidos pelo planejador (confiabilidade mínima, carga máxima, atraso máximo e perda máxima) com o menor custo possível. Para reduzir o tempo necessário para encontrar a solução ótima, a busca é realizada utilizando algoritmo genético, que possibilita reduzir o número de indivíduos analisados e ainda assim encontrar a solução ou soluções que apresentam custo mínimo.
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Open Uso de algoritmo genético no ajuste linear através de dados experimentais

Open Uso de algoritmo genético no ajuste linear através de dados experimentais

Uso de algoritmo genético no ajuste linear através de dados experimentais / Erinaldo Leite Siqueira Júnior.- João Pessoa, 2015.[r]

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Estudo avaliativo de um algoritmo genético auto-organizável e multiobjetivo utilizando aprendizado de máquina para aplicações de telecomunicações

Estudo avaliativo de um algoritmo genético auto-organizável e multiobjetivo utilizando aprendizado de máquina para aplicações de telecomunicações

Em 2007, Kusum e Dipti propuseram um algoritmo genético migratório auto- organizável (SOMGA) para resolver funções de otimização, inspirado nas características do algoritmo de migração auto-organizável (SOMA). Os autores defendem que a singularidade deste algoritmo é a hibridização do código binário utilizado no GA e o código com caracteres reais utilizados no SOMA. O algoritmo foi desenvolvido em C++ e testado em 25 diferentes funções de teste. No SOMA não há a criação de novas soluções durante a busca, somente há a mudança de posição dentre as soluções, chamada de loop de migração. Em cada geração o indivíduo de maior fitness é denominado de líder e os piores indivíduos prosseguem em direção a esse líder. No algoritmo SOMGA, primeiro os indivíduos são gerados randomicamente. Estes indivíduos competem uns com os outros através da seleção por torneio, criam novos indivíduos por meio de cruzamento tipo “single point” e mutação do tipo “bitwise”. Então o melhor indivíduo entre eles é considerado o líder e os demais piores indivíduos são considerados os ativos. Os indivíduos ativos prosseguem na direção do indivíduo líder em N passos de comprimento definido. Por fim os melhores indivíduos (número igual ao tamanho da população) das gerações anteriores e atuais são selecionados para a próxima geração (Deep e Dipti, 2007).
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Algoritmo genético para o problema de roteirização de veículos com frota heterogênea e coleta e entrega separadas: estudo de caso na Secretaria do Trabalho e  Social do Estado do Ceará

Algoritmo genético para o problema de roteirização de veículos com frota heterogênea e coleta e entrega separadas: estudo de caso na Secretaria do Trabalho e Social do Estado do Ceará

Uma das preocupações da gestão logística é a correta e eficiente utilização da frota disponível. O foco central da gestão da frota está em determinar as rotas que serão utilizadas no atendimento aos clientes e a alocação eficiente dos recursos (veículos) disponíveis. A gestão correta da frota pode gerar um diferencial competitivo. Existe na Pesquisa Operacional um problema dedicado a trabalhar este tipo de situação, denominado Problema de Roteamento de Veículos (PRV). O PRV procura gerar a rota mais econômica com utilização eficiente da frota disponível. No estudo de caso, realizado neste trabalho, foi abordada uma situação particular do PRV onde há uma frota heterogênea e as coletas e entregas de passageiros são realizadas em momentos separados. Para a resolução deste problema foi desenvolvido e implementado um Algoritmo Genético (AG). Adicionalmente, três operadores de cruzamento diferentes foram testados na busca dos melhores resultados encontrados pelo AG. Ao final, o Algoritmo Genético conseguiu se mostrar capaz de resolver o problema em tempo hábil e de maneira a gerar rotas mais econômicas, utilizando eficientemente a frota e atendendo todas as solicitações.
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PROCEDIMENTO PARA A CONCEPÇÃO DE CONTROLADORES SEMAFÓRICOS FUZZY COM O USO DE ALGORITMO GENÉTICO

PROCEDIMENTO PARA A CONCEPÇÃO DE CONTROLADORES SEMAFÓRICOS FUZZY COM O USO DE ALGORITMO GENÉTICO

O objetivo do trabalho foi alcançado. O procedimento proposto, com uso de algoritmo genético, permitiu a definição de um modo de implementação dos componentes de um controlador semafórico fuzzy cujo desempenho de tráfego na interseção por ele controlada apresentou resultados satisfatórios: reduções no atraso médio da interseção de 40,9%, para volume alto, e 19,6%, para volume baixo, em relação ao controlador adotado em estudos do Programa de Pós-Graduação em Transportes da UnB. Esse controlador foi considerado como referência para esta pesquisa haja vista avaliações positivas da sua atuação apresentadas em diferentes trabalhos.
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Roteirização dinâmica de veículos usando simulação e algoritmo genético

Roteirização dinâmica de veículos usando simulação e algoritmo genético

4. ALGORITMO GENÉTICO PARA O DVRP Na solução de problemas de roteirização dinâmica de veí- culos, alguns métodos heurísticos têm sido utilizados, como os descritos por Ribeiro e Lorena (2005). Em particular neste estudo, em que se analisaram os bons resultados obti- dos por Ribeiro e Lorena (2005), que aplicaram algoritmos genéticos na roteirização dinâmica de veículos, e conside- rando que o número de clientes atendidos por um caminhão não é elevado, em virtude da restrição da jornada diária máxima de trabalho da tripulação, optou-se pela adoção de um algoritmo genético para a determinação do roteiro do veículo auxiliar. Outras heurísticas, baseadas na busca tabu (Gendreau et al., 1999), colônia de formigas (Carabetti et al, 2010), entre outras, também podem ser utilizadas na so- lução deste problema.
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A Utilização do Algoritmo Genético na Solução de Problemas de Otimização de Rotas

A Utilização do Algoritmo Genético na Solução de Problemas de Otimização de Rotas

Resumo. Mediante a utilização do algoritmo genético podem ser desenvolvidos mecanismos eficazes para a resolução de problemas de buscas e otimização de tarefas. Neste trabalho, após a apresentação teórica do modelo, foi realizada e apresentada a implementação de uma ferramenta para auxiliar o setor de logística de entrega industrial, simulando roteiros otimizados de entrega de mercadorias. Como exemplo de aplicação foi simulada a entrega na cidade de São Paulo, considerando várias possibilidades de caminhos e pontos diferentes. Realizaram-se simulações variando de 30 a 50 pontos de entrega, com resultados de otimização em processamento inferior a um minuto.
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