APRESENTACAO A Parallel Genetic Algorithm for Shortest Path Routing Problem

PCO102 – Inteligência Artificial A Parallel Genetic Algorithm for Shortest Path Routing Problem Salman Yussof, Rina Azlin Razali e Ong Hang See Department of System and Networking 2009 International Conference on Future Computer and Communication PCO102 – Inteligência Artificial Motivação Algoritmos tradicionais de roteamento de caminho mais curtos Soluções com AG são escaláveis e estáveis, mas não rápidas o suficiente Métodos alternativos continuam a ser pesquisados PCO102 – Inteligência Artificial Proposta Desenvolver um algoritmo genético paralelo para resolver o problema de roteamento de menor caminho que tivesse um tempo de processamento aceitável. Algoritmo genético paralelo (PGA) PCO102 – Inteligência Artificial Parallel Genetic Algorithm Implementação: Coarse-Grained Migração Nós de processamento Envio do melhor resultado Nó coletor PGA Proposto PCO102 – Inteligência Artificial Nós de processamento Inicializar sub-pop. p Nó origem A B p Cromossomo 1: [ A B E ] C Cromossomo 2: [ A C E ] p D E Nó destino PGA Proposto PCO102 – Inteligência Artificial Nós de processamento Inicializar sub-pop. Avaliar fitness Valor da avaliação 1 fi  ci Custo total do caminho PGA Proposto PCO102 – Inteligência Artificial Nós de processamento Inicializar sub-pop. Avaliar fitness Criar piscina PGA Proposto PCO102 –…

and genetic algorithm: a case study in romantic decision support William Leigh a,*, Russell Purvis b, James M. Ragusa a a Department of Management Information Systems, College of Business, University of Central Florida, Orlando, FL 32816 1400, USA b Clemson University, Clemson, SC, USA Received in revised form 1 February 2001; accepted 1 August 2001 Abstract The 21st century is seeing technological advances that make it possible to build more robust and sophisticated decision…

utilizado foi a Busca Tabu (Tabu Search) com 54%, seguido de Neighbourhood Search e Iterarated Local Search com 15% cada e Algoritmo Guloso e Harmony Search, com 8% cada. A Figura 10 mostra os algoritmos matemáticos utilizados e sua porcentagem em relação ao grupo. Figura - Algoritmos Matemáticos Como é mostrado na Figura 10, dos algoritmos matemáticos, dois foram os encontrados nos trabalhos utilizados, sendo eles Programação de Inteiros e Programação de Modelo Matemático, com 60%…

genético e memético de agrupamentos Thelma Elita Colanzi1, Wesley Klewerton Guez Assunção2, Aurora Trinidad Ramirez Pozo3 Departamento de Informática (DIN) Universidade Federal do Paraná (UFPR) Curitiba, Paraná, Brasil {thelma.colanzi, wesleyklewerton}@gmail.com, aurora@inf.ufpr.br Carlos Alberto Zorzo4 Departamento de Informática Universidade Alto Vale do Rio do Peixe (UNIARP) Caçador, Santa Catarina, Brasil zorzo@uniarp.edu.br Abstract — Cluster analysis is used in several…

Função de Escolha de Indivíduos Esta é calculada usando o método da roleta, após calculado o fitness se divide cada um deles pela soma de todos os fitness e cada numero restante entra como uma porcentagem de chance de ser escolhido pela roleta, os com maior fitness terão mais chances. Função de reprodução Foi feita se usando de PMX (Partially Mapped Crossover). Função de Mutação A mutação é basicamente alterar aleatoriamente um alelo do cromossomo, para manter consistente esta…

Mestrado em Engenharia Informática Evolutionary Computation 2012-2013 GA Sudoku Solver Student: Nuno Carvalho nº18652 Instructor: Fernando Lobo Contents 1. Introduction ............................................................................................................ 1 2. Genetic Algorithm .................................................................................................. 2 2.1. Population…

P. A Meta-Heuristic Algorithm for Multi-Objective Optimal Design of Hybrid Laminate Composite Structures. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, v. 25, p. 149–170, 2010. [3] GROSSET, L.; VENKATARAMAN, S.; HAFTKA, R. T. Genetic optimization of two-material composite laminates, www.lania.mx. [4] HATKA, R. T.; LE RICHE, R. Improved genetic algorithim for minimum thickness composite laminate design. Composite Engineering, v. 5, No. 2, p. 143-161, 1995 [5] AZARAFZA, R.;…

Solving the 0-1 Knapsack Problem with Genetic Algorithms Maya Hristakeva Computer Science Department Simpson College hristake@simpson.edu Dipti Shrestha Computer Science Department Simpson College shresthd@simpson.edu Abstract This paper describes a research project on using Genetic Algorithms (GAs) to solve the 0-1 Knapsack Problem (KP). The Knapsack Problem is an example of a combinatorial optimization problem, which seeks to maximize the benefit of objects in a knapsack without…

J.R.. Genetic Programming: On the Programming of Computers by Means of Natural Selection. [S.l.]: MIT Press, 1992. GOLDBERG, David E.. Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning. EUA: Addison-Wesley, 1989. NORVIG, Peter, RUSSEL, Stuart. Artificial Intelligence: A Modern Aproach. Upper Saddle River, NJ, EUA: Prentice Hall, 1995. Linden, Ricardo. Algoritmos Genéticos - uma importante ferramenta da inteligência computacional - 2ª Edição. BR: Brasport, 2008. Ver…

Introdução 3 2. Sistemas para Algoritmos Genéticos 5 Software 01 – SUGAL - Sunderland University Genetic Algorithm System 5 Software 02 – Stoner and Aeon 7 Software 03 – GA Toolbox 8 Software 04 – GAC, GAL 9 Software 05 – GAGA 10 Software 06 – GAGS 11 Software 07 – GAlib 12 Software 08 – GANNET 13 Software 09 – GAucsd 14 Software 10 – GENEsYs 15 Software 11 – Genie 16 Software 12 – Genitor 17 Software 13 – GENlib 18 Software 14 – GENOCOP 19 Software 15 – GIGA 20 Software…