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Título: Algoritmos evolutivos aplicados ao problema da árvore de steiner euclidiano
Título(s) alternativo(s): Evolutionary algorithms applied to the euclidean steiner tree problem
Autor(es): Oliveira, Andrey Vinicius Rocha de
Orientador(es): Sanches, Danilo Sipoli
Palavras-chave: Algoritmos computacionais
Árvores (Teoria dos grafos)
Algoritmos genéticos
Computer algorithms
Trees (Graph theory)
Genetic algorithms
Data do documento: 5-Ago-2019
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Cornelio Procopio
Citação: OLIVEIRA, Andrey Vinicius Rocha de. Algoritmos evolutivos aplicados ao problema da árvore de steiner euclidiano. 2019. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2019.
Resumo: Este trabalho apresenta a aplicação de algoritmos evolutivos híbridos para o problema da árvore de Steiner euclidiano. Esse e um problema de otimização cujo objetivo é obter uma árvore de comprimento mínimo para interconectar um conjunto de pontos fixos. Para que esse objetivo seja alcançado e permitido adicionar novos pontos, denominados pontos Steiner. Com a finalidade de obter soluções de boa qualidade em tempo computacional viável, duas heurísticas são utilizadas, uma utiliza o algoritmo evolução diferencial em que são testadas estratégias de mutação e a outra faz uso de um algoritmo genético, em que se investiga os efeitos de operadores de cruzamento e mutação relativamente gulosos, sobreposição de gerações e estratégias evolutivas. Os experimentos são realizados com os problemas da biblioteca OR-Library e apresentam resultados próximos aos melhores métodos presentes na literatura.
Abstract: This work presents the application of hybrid evolutionary algorithms to the Euclidean Steiner tree problem. This is an optimization problem whose objective is to obtain a minimum length tree to interconnect a set of fixed points. To achieve this goal it is allowed to add new points, called Steiner points. In order to obtain good quality solutions in viable computational time, two heuristics are used, one uses the differential evolution algorithm in which mutation strategies are tested and the other makes use of a genetic algorithm, which investigates the effects of relatively greedy crossover and mutation operators, overlapping of generations, and evolutionary strategies. The experiments are performed with the problems of the OR-Library and present results close to the best methods present in the literature.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/5298
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