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Otimização por inteligência de enxames: algoritmos Ant Colony e Particle Swarm (2003)

  • Authors:
  • Autor USP: GRANDI, FABIO KOZAK - EP
  • Unidade: EP
  • Sigla do Departamento: PSI
  • Subjects: OTIMIZAÇÃO GLOBAL; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
  • Language: Português
  • Abstract: A otimização de problemas práticos, em geral, representa um desafio. Uma das alternativas empregadas na superação destes desafios são os métodos heurísticos de otimização, dada sua flexibilidade e robustez. O termo Swarm Intelligence denomina uma classe de algoritmos heurísticos, de funcionamento distribuído e emergente, capaz de construir soluções para um problema por meio de interação mútua de diversos indivíduos de maneira auto-organizada. Este trabalho se propõe a analisar o funcionamento e avaliar as aplicações desta recente classe de algoritmos, aqui representada pelo Ant Colony Optimization e pelo Particle Swarm Optimization. Entre as diversas aplicações destes algoritmos, foram selecionadas três categorias de problemas, com o intuito de avaliar qualitativa e quantitativamente seus desempenhos: um conjunto de funções matemáticas de avaliação de desempenho, o problema quadrático de alocação e a calibração de redes hidráulicas como um caso prático de aplicação.
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 14.04.2003

  • How to cite
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    • ABNT

      GRANDI, Fabio Kozak; CIPPARRONE, Flávio Almeida de Magalhães. Otimização por inteligência de enxames: algoritmos Ant Colony e Particle Swarm. 2003.Universidade de São Paulo, São Paulo, 2003.
    • APA

      Grandi, F. K., & Cipparrone, F. A. de M. (2003). Otimização por inteligência de enxames: algoritmos Ant Colony e Particle Swarm. Universidade de São Paulo, São Paulo.
    • NLM

      Grandi FK, Cipparrone FA de M. Otimização por inteligência de enxames: algoritmos Ant Colony e Particle Swarm. 2003 ;
    • Vancouver

      Grandi FK, Cipparrone FA de M. Otimização por inteligência de enxames: algoritmos Ant Colony e Particle Swarm. 2003 ;

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