Programação evolutiva com distribuição estável adaptativa

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dc.contributor.advisorOliveira, Pedro Paulo Balbi dept_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9556738277476279por
dc.contributor.authorCarvalho, Leopoldo Bulgarelli dept_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/8862059570965200por
dc.date.accessioned2016-03-15T19:38:05Z
dc.date.accessioned2020-05-28T18:08:40Z
dc.date.available2007-11-09pt_BR
dc.date.available2020-05-28T18:08:40Z
dc.date.issued2007-09-12pt_BR
dc.description.abstractAplicações recentes em programação evolutiva tem sugerido a utilização de diferentes distribuições estáveis de probabilidade, tais como de Cauchy e de Lévy, no processo aleatório associado às mutações, como alternativa à tradicional (e também estável) distribuição Normal. A motivação para tanto é melhorar os resultados em algumas classes de problemas de otimização, com relação aos obtidos através da distribuição Normal. Esse trabalho propõe uma nova classe de algoritmos auto-adaptativos com respeito à determinação dos parâmetros da distribuição estável mais adequada para cada problema de otimização. Tais algoritmos foram derivados de um existente na literatura, especialmente sua versão apresentada em [Lee e Yao, 2004]. Em um primeiro momento foram estudadas as principais características das distribuições estáveis que são, nesse trabalho, o foco dos processos aleatórios associados às mutações. Posteriormente, foram apresentadas as diferentes abordagens descritas pela literatura e as sugestões de algoritmos com características auto-adaptativas. As avaliações dos algoritmos propostos utilizaram funções de teste padrão da literatura, e os resultados comparativos de desempenho foram realizados com relação a um algoritmo tradicional baseado na distribuição Normal. Posteriormente, foram aplicados novos comparativos entre as diversas abordagens auto-adaptativas definidas no presente estudo, e feito um comparativo do melhor algoritmo auto-adaptativo aqui proposto com o melhor algoritmo adaptativo obtido de [Lee e Yao, 2004]. Os resultados evidenciaram superioridade numérica e estatística da abordagem baseada em distribuições estáveis, sobre o método tradicional baseado na distribuição Normal. No entanto, o método proposto não se mostrou mais eficaz que o método adaptativo sugerido em [Lee e Yao, 2004], o que pode ter sido decorrente de decisões de implementação não explícitas naquele trabalho, que tiveram de ser tomadas no presente contexto.por
dc.description.sponsorshipFundo Mackenzie de Pesquisapt_BR
dc.formatapplication/pdfpor
dc.identifier.citationCARVALHO, Leopoldo Bulgarelli de. Programação evolutiva com distribuição estável adaptativa. 2007. 88 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo, 2007.por
dc.identifier.urihttp://dspace.mackenzie.br/handle/10899/24389
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Presbiteriana Mackenziepor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectprogramação evolutivapor
dc.subjectalgoritmospor
dc.subjectdistribuições estáveis adaptativaspor
dc.subjectevolutionary programmingeng
dc.subjectalgorithmseng
dc.subjectadaptative stable distributionseng
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApor
dc.thumbnail.urlhttp://tede.mackenzie.br/jspui/retrieve/3579/Leopoldo%20Bulgarelli%20de%20Carvalho.pdf.jpg*
dc.titleProgramação evolutiva com distribuição estável adaptativapor
dc.typeDissertaçãopor
local.contributor.board1Marengoni, Mauríciopt_BR
local.contributor.board1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1974791787566027por
local.contributor.board2Ramos, Fernando Manuelpt_BR
local.contributor.board2Latteshttp://lattes.cnpq.br/9205282923078496por
local.publisher.countryBRpor
local.publisher.departmentEngenharia Elétricapor
local.publisher.initialsUPMpor
local.publisher.programEngenharia Elétricapor
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