Análise de similaridades de modelagem no emprego de técnicas conexionistas e evolutivas da inteligência computacional visando à resolução de problemas de otimização combinatorial: estudo de caso - problema do caixeiro viajante.
Este trabalho realiza uma análise dos modelos pertencentes à Computação Neural e à Computação Evolutiva visando identificar semelhanças entre as áreas e sustentar mapeamentos entre as semelhanças identificadas. Neste contexto, a identificação de similaridades visando à resolução de problemas de otim...
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2009 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade de São Paulo (USP) |
| Repositorio: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:teses.usp.br:tde-10092009-171140 |
| Acceso en línea: | http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-10092009-171140/ |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Boltzmann machine Computação evolutiva (análise) Computational intelligence Evolutionary computation Gajski-Kuhn chart Inteligência artificial Neural computation Otimização combinatória Redes neurais (análise) Traveling salesman problem |
| Sumario: | Este trabalho realiza uma análise dos modelos pertencentes à Computação Neural e à Computação Evolutiva visando identificar semelhanças entre as áreas e sustentar mapeamentos entre as semelhanças identificadas. Neste contexto, a identificação de similaridades visando à resolução de problemas de otimização combinatorial resulta em uma comparação entre a Máquina de Boltzmann e os Algoritmos Evolutivos binários com população composta por um único indivíduo pai e um único indivíduo descendente. Como forma de auxiliar nas análises, o trabalho utiliza o Problema do Caixeiro Viajante como plataforma de ensaios, propondo mapeamentos entre as equações da Máquina de Boltzmann e os operadores evolutivos da Estratégia Evolutiva (1+1)-ES. |
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