Autor(es): ELIAS MELGACO CHAVES JUNIOR
Palavras-chave: Algoritmos Genéticos, framework, Inteligência Artificial
Defendido/Publicado em: 2012-02-01
Orientador(a): Fabiano Fagundes
Curso: Sistemas de Informação
Os Algoritmos Genéticos (AGs) são algoritmos de otimização e busca baseados na teoria da evolução natural de Darwin, que indivíduos com melhores características genéticas têm maiores chances de sobrevivência, e de produzirem descendentes mais aptos Os AGs são indicados para solução de problemas de otimização complexos, como o do Problema do Caixeiro Viajante (PCV), utilizado neste trabalho, que consiste em visitar todas as cidades e retornar à cidade de início pelo menor caminho possível. Para solucionar um problema qualquer, podem-se caracterizar os AGs da forma: 1 – inicialização da população, 2 - avaliação, 3 – seleção, 4 – cruzamento, 5 – mutação. Dois frameworks foram utilizados para minimizar o esforço de criar todos os processos que levam à solução de um problema utilizando AGs: o AFORGE, na linguagem C# e o JGAP, na linguagem Java. A instalação e solução do PCV são explicadas para cada framework de forma que tornou possível compará-los de acordo com os seguintes critérios: tempo de execução, instalação, método de inicialização, método de seleção, método de aptidão, método de cruzamento, método de mutação, linguagem, quantidade de documentação disponível, disponibilidade de suporte e qualidade dos resultados.
JUNIOR, E. M. C. Algoritmos Genéticos: Comparação entre os Frameworks AFORGE e JGAP. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Sistemas de Informação). Centro Universitário Luterano de Palmas, Palmas, Tocantins, 2012. Disponível em: <http://ulbra-to.br/bibliotecadigital/publico/home/documento/68>. Acesso em: 22 nov. 2024