Algoritmo Guloso

ambas as vias. Foram utilizados, o software matemático MatLab® e seu pacote de simulação SimEvents®, que produz resultados através de equações matemáticas e que tem como objetivo proporcionar melhores soluções para o desenvolvimento do processo. O algoritmo de aprendizagem por reforço utilizado neste problema foi o SARSA (Singh, Jaakkola, Littman e Szepesvári, 2000), o qual é bem aplicado em sistemas com aprendizagem em tempo real. O artigo está organizado como se segue:…

formigas Algoritmos evolutivos Evolução Diferencial Introdução Meta-Heurísticas Introdução Computação Evolutiva Evolução Diferencial ◮ ◮ Conclusão Por que estudar meta-heurísticas? Características indesejáveis: 1. Não garantem a obtenção da solução ótima. 2. Não têm garantia de convergência. 3. Não têm garantia de custo máximo para se chegar a uma solução. Referências ◮ O grande atrativo: em diversas aplicações, ainda não foram concebidos…

Neste trabalho são comparadas as técnicas de algoritmos genéticos, redes neurais auto-incrementáveis de Kohonen e um algoritmo heurístico proposto na literatura. Os resultados obtidos mostraram que os algoritmos genéticos apresentaram os melhores índices de acerto. Foi feito um programa modificado para ajustar-se às condições que resolve o problema do caixeiro viajante achando soluções (sub) ótimas. Este programa emprega técnicas gerais de algoritmos genéticos e técnicas específicas. Assim como

veículos têm a sua disposição todas as informações necessárias para chegar ao seu destino, o cliente. Para a construção do sistema foi realizada uma pesquisa sobre os conceitos de logística de distribuição e os algoritmos de caminho mínimo, sendo que foi escolhido para determinar as rotas o algoritmo de Dijkstra por atender as necessidades do sistema em questão. Além disso foi realizado um estudo dos sistemas existentes no mercado que serviu para um maior entendimento dos problemas…

. . . . . 4.7 Guided Local Search . . . . . . . . . . . . 4.8 Algoritmos Genéticos . . . . . . . . . . . . 4.8.1 Descrição genérica do método . . . 4.8.2 Representação genética de soluções 4.8.3 Operador crossover clássico . . . . 4.8.4 Operador mutação clássico . . . . 4.8.5 Operadores crossover para o PCV 4.9 Scatter Search . . . . . . . . . . . . . . . . 4.10 Colônia de Formigas . . . . . . . . . . . . 4.11 Algoritmos Meméticos . . . . . . . . . . . 4.12 Annealing Microcanônico .

CASOS 46 4.2.1.COMPETÊNCIA DE CASOS 48 4.2.2.CASOS-FOOTPRINT 51 4.3. MANUTENÇÃO DE BASE DE CASOS 54 4.3.1. POLÍTICA DE REMOÇÃO DE CASOS 59 4.3.2. LIMITE MÍNIMO PARA A COMPETÊNCIA RESIDUAL 65 4.3.3. COMPLEXIDADE DO ALGORITMO MÍNIMO PREJUÍZO 73 4.3.4 RESULTADOS EXPERIMENTAIS 74 4.4. O USO DA TR NO ARMAZENAMENTO DE CASOS 78 4.5. SUMÁRIO 79 5. RESGATE DE CASOS 81 5.1. INTRODUÇÃO 81 5.2. AS REGRAS DE SIMILARIDADE…

Variedade de melhorias: tratamento de ruído, atributos contínuos, atributos com valores desconhecidos, árvores oblíquas (não paralelas aos eixos), etc  1990 s  1993: Algoritmo atualizado de Quinlan: C4.5 (release 8)  Maior poder, heurísticas de controle de overfitting (C5.0, etc.); combinando DTs 2 TDIDT  Os algoritmos de classificação cujo conhecimento adquirido é representado como Árvore de Decisão (DT) pertencem a família TDIDT (Top Down Induction of Decision Trees)…

GARDÊNIO PUIATTI RODRIGUES OTIMIZAÇÃO DE ROTAS ATRAVÉS DA APLICAÇÃO DE ALGORITMOS EXATOS E HEURÍSTICOS Trabalho de conclusão de curso apresentado ao Curso de Ciência da Computação. UNIVERSIDADE PRESIDENTE ANTÔNIO CARLOS Orientador: Prof. Eduardo Bhering BARBACENA 2004 2 GARDÊNIO PUIATTI RODRIGUES OTIMIZAÇÃO DE ROTAS ATRAVÉS DA APLICAÇÃO DE ALGORITMOS EXATOS E HEURÍSTICOS Este trabalho de conclusão de curso foi julgado adequado à obtenção do grau de Bacharel em Ciência da…

Bart, Busca Tabu e Algoritmo Genético aplicadas ao problema das p-medianas. O objetivo foi avaliar o desempenho dos algoritmos em redes pequenas, médias e grandes levando-se em consideração o valor da solução e o tempo de resolução. Para isso foram realizados testes em 115 problemas gerados aleatoriamente. Os resultados demonstraram bom desempenho dos algoritmos de Busca Tabu e Algoritmo Genético em redes pequenas e médias. Já em problemas de grande porte, o algoritmo de Teitz e…

quatro, e cada conjunto de quatro bits é representado por um símbolo diferente. Como são ao todo 16 representações diferentes, este sistema de numeração é chamado sistema hexadecimal, que será visto na seção 3.1.3. Por fim, a seção 3.1.4 apresenta algoritmos para a conversão de quantidades representadas em números naturais entre quaisquer bases, em especial entre as bases binária, decimal e hexadecimal. 3.1.1 O sistema de numeração decimal O sistema de numeração decimal é conhecido por…