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Title: Estudo de parâmetros ótimos em algoritmos genéticos elitistas
Authors: Carvalho, Wanderson Laerte de Oliveira
Keywords: Cadeias de Markov;Simulação;Otimização;Algoritmos evolutivos;Seleção de parâmetros
Issue Date: 9-Feb-2017
Citation: CARVALHO, Wanderson Laerte de Oliveira. Estudo de parâmetros ótimos em algoritmos genéticos elitistas. 2017. 73f. Dissertação (Mestrado em Matemática Aplicada e Estatística) - Centro de Ciências Exatas e da Terra, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2017.
Portuguese Abstract: O algoritmo genético é um processo iterativo de busca, utilizado para encontraro máximo global no domı́nio de funções não convencionais. Esse algoritmo se baseiaem fundamentos naturalistas, evoluindo uma amostra de candidatos a máximo globala cada iteração. Essa evolução é consequência de três operadores (Seleção, Mutaçãoe Cruzamento) que vasculham o domı́nio da função e ao mesmo tempo selecionam osmelhores candidatos obtidos. Nesse estudo, apresentaremos uma cadeia de Markovque modela a evolução desse algoritmo, e demonstraremos algumas propriedades dessacadeia que justificam a convergência do algoritmo. Realizaremos uma simulação paramodelar o efeito da parametrização do algoritmo em sua velocidade de convergência,estimada pelo número de iterações até obtenção do máximo global. Nessas simulaçõesobservaremos esse efeito em funções: unidimensionais, bidimensionais, com um únicomáximo local (o máximo global) e com vários máximos locais. Finalmente, esse tra-balho apresenta resultados que questionam a relevância do operador cruzamento nasfunções estudadas e argumentos para acreditar que o operador mutação otimiza a ve-locidade de convergência do algoritmo quando ocorre com probabilidade de mutaçãopróxima a 0, 2).
URI: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/24067
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