| Processo: | 16/16769-0 |
| Linha de fomento: | Bolsas no Brasil - Mestrado |
| Vigência (Início): | 01 de novembro de 2016 |
| Vigência (Término): | 31 de maio de 2018 |
| Área do conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação |
| Pesquisador responsável: | Renato Tinós |
| Beneficiário: | Diogenes Laertius Silva de Oliveira Filho |
| Instituição-sede: | Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto (FFCLRP). Universidade de São Paulo (USP). Ribeirão Preto , SP, Brasil |
| Assunto(s): | Inteligência artificial Algoritmos genéticos Computação evolutiva |
Resumo Utiliza-se recombinação de soluções em diversas meta-heurísticas populacionais. Operadores de recombinação por decomposição particionam as variáveis de decisão do problema de modo a permitir a decomposição da função de avaliação. Assim, encontra-se, com custo computacional proporcional ao custo de se avaliar uma solução do problema, a melhor solução entre um número de soluções descendentes que cresce exponencialmente com o número de partições encontradas. Recombinação por decomposição foi até aqui utilizada apenas em problemas em que as informações sobre a ligação entre as variáveis de decisão são conhecidas. O objetivo principal deste projeto é o desenvolvimento de novos operadores de recombinação por decomposição para todos os problemas de otimização pseudo-Booleana. Para isso, será necessário estimar as ligações entre as variáveis de decisão por meio de procedimentos utilizados em algoritmos de estimação de distribuição (também conhecidos com algoritmos evolutivos baseados em modelo). | |