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...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Fernandes, David Saraiva Farias
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
Descripción
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.