Teorias de algoritmos evolutivos.

• Processo: 05/54299-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2005
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2006
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
• Pesquisador responsável: Alexandre Cláudio Botazzo Delbem
• Beneficiário: Manoel Rebelo Abranches
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Algoritmos evolutivos Métodos de otimização Computação evolutiva
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Algoritmos Evolutivos | Computacao Evolutiva | Metodos De Otimizacao

Resumo

Os Algoritmos Evolutivos (AEs) são métodos de otimização estocásticos baseados na teoria da evolução neo-darwinista, tendo atualmente um amplo campo de aplicação. São indicados para lidar com problemas que possuem alta complexidade computacional em que, em geral, é difícil obter soluções adequadas para grandes entradas utilizando-se métodos de otimização convencionais. Os AEs também são indicados para lidar com problemas multi-objetivo de uma maneira ideal, isto é, sem a necessidade de converter para um problema mono-objetivo. Existem atualmente alguns estudos matemáticos rigorosos a respeito das teorias de AEs. Vários métodos estatísticos, como as cadeias de Markov, têm sido utilizados para modelar a evolução de uma população sendo modificada pelos operadores de reprodução. No entanto, esses métodos em geral somente permitem a análise de convergência, r. SI, fornecendo informações sobre tempo de computação, além de tratarem apenas dos AEs mais simples. Este projeto propõe o estudo das teorias existente para os AGs com o intuito de adquirir, base para trabalhar no desenvolvimento das mesmas. (AU)