PPGSC - Mestrado em Sistemas e Computação
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Navegando PPGSC - Mestrado em Sistemas e Computação por Autor "Almeida, Carolina de Paula"
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Dissertação Análise experimental de variações da heurística de Lin e Kernighan para o problema do caixeiro viajante multiobjetivo(2017-07-24) Carvalho, Emerson Bezerra de; Gouvea, Elizabeth Ferreira; http://lattes.cnpq.br/2888641121265608; http://lattes.cnpq.br/2582258769073534; Almeida, Carolina de Paula; http://lattes.cnpq.br/8586489892942437; Goldbarg, Marco Cesar; http://lattes.cnpq.br/1371199678541174; Maia, Silvia Maria Diniz Monteiro; http://lattes.cnpq.br/1498104590221901A heurística de Lin e Kernighan (LK) é um dos métodos mais eficientes para o Problema do Caixeiro Viajante (PCV). Devido a este fato, diferentes implementações para a LK foram propostas na literatura e esta heurística é também usada como parte de diversos algoritmos meta-heurísticos. A heurística LK tem sido utilizada no contexto do PCV multiobjetivo (PCVM) conforme proposta originalmente por seus autores, isto é, com o foco mono-objetivo. Este trabalho investiga a extensão da heurística LK no contexto multiobjetivo. É investigado o potencial de extensões da LK combinadas com outras técnicas meta-heurísticas. Resultados de um experimento computacional para instâncias do PCVM com 2, 3 e 4 objetivos são reportados.Dissertação Modelos e algoritmos para o problema de planejamento para produção de pecursos em jogos de estratégia de tempo real(2016-08-05) Oliveira, Caio Freitas De; Goldbarg, Elizabeth Ferreira Gouvea; ; ; Almeida, Carolina de Paula; ; Souza, Givanaldo Rocha de; ; Goldbarg, Marco Cesar; ; Maia, Silvia Maria Diniz Monteiro;Jogos de estratégia em tempo real (RTS) apresentam muitos desafios para a criação de inteligências artificiais. Um destes desafios é criar um plano de ações efetivo dentro de um dado contexto. Um dos jogos utilizados como plataforma para criação de game AIs competitivas é o StarCraft. Tais game AIs têm dificuldade em se adaptar e criar bons planos para combater a estratégia inimiga. Neste trabalho, um novo modelo de escalonamento de tarefas é proposto modelando os problemas de planejamento em jogos RTS. Este modelo considera eventos cíclicos e consiste em resolver um problema multiobjetivo que satisfaz restrições impostas pelo jogo. São considerados recursos, tarefas e eventos cíclicos que traduzem as características do jogo em um caso do problema. O estado inicial do jogo contém as informações sobre os recursos, tarefas incompletas e eventos ativos. A estratégia define quais recursos maximizar ou minimizar e quais restrições são aplicadas aos recursos, bem como o horizonte de projeto. São investigados quatro otimizadores multiobjetivo: NSGA-II e sua variante focada em joelhos, GRASP e Colônia de Formigas. Experimentos com casos baseados em problemas reais de Starcraft são reportados.