Busca evolutiva de um classificador de densidade binário em autômatos celulares quaternários

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dc.contributor.advisorOliveira, Pedro Paulo Balbi de
dc.contributor.authorOliveira, Guilherme Lopes de
dc.contributor.authorContrera, Leandro Cipolla
dc.date.accessioned2021-01-28T17:01:14Z
dc.date.available2021-01-28T17:01:14Z
dc.date.issued2019-11
dc.description.abstractEste artigo apresenta uma forma de encontrar uma regra que resolva satisfatoriamente o problema do classificador de densidade binário em um autômato celular com quatro estados. Esse problema é considerado resolvido quando for encontrada uma regra que convirja um autômato celular que contenha todas as suas células no estado de maior quantidade em sua configuração inicial. Os autômatos celulares têm como foco usar funções locais para gerar mudanças globais. Para realizar essa busca de forma otimizada, foram utilizadas técnicas de algoritmos genéticos, que são métodos estocásticos de busca e de otimização, buscando duas soluções que possuem uma taxa de acerto alta e mesclando-as, gerando assim uma nova solução na esperança de ser ela melhor que as anteriores que, iterativamente, possa levar a uma solução que satisfaça o problema por inteiro ou um resultado que satisfaça o problema parcialmente.pt_BR
dc.description.abstractThis paper presents a way to find a rule that might satisfactorily solve the binary density classifier problem in a four-state cellular automaton. This issue is considered resolved when a rule that converts a cell automaton that contains all of its cells in the highest state in their initial configuration is found. Cellular automata are focused on using local functions to generate global changes. To perform this search optimally, genetic algorithm techniques were used, which are stochastic search and optimization methods. That seeks two solutions that have a high hit ratio and merging them, thus generating a new solution in the hope of it being better than the previous ones, and which, iteratively, can lead to a solution that satisfies the entire problem or a result that partially satisfies the problem.pt_BR
dc.identifier.urihttp://dspace.mackenzie.br/handle/10899/27566
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Presbiteriana Mackenziept_BR
dc.subjectciência da computaçãopt_BR
dc.subjectcomputer sciencept_BR
dc.subjectalgoritmos genéticospt_BR
dc.subjectgenetic algorithmpt_BR
dc.titleBusca evolutiva de um classificador de densidade binário em autômatos celulares quaternáriospt_BR
dc.typeTCCpt_BR
local.publisher.departmentFaculdade de Computação e Informática (FCI)pt_BR
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