Uso de meta-aprendizado na recomendação de meta-heurísticas para o problema do caixeiro viajante (2012)
- Authors:
- Autor USP: KANDA, JORGE YOSHIO - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SCC
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; HEURÍSTICA; ALGORITMOS GENÉTICOS; SISTEMAS HÍBRIDOS; REDES NEURAIS; BIOINFORMÁTICA
- Keywords: Algorithm selection problem; Aprendizado de máquina; Machine learning; Meta-aprendizado; Meta-heurísticas; Meta-heuristics; Meta-learning; Problema de seleção de algoritmos; Problema do caixeiro viajante; Traveling salesman problem
- Language: Português
- Abstract: O problema do caixeiro viajante (PCV) é um problema clássico de otimização que possui diversas variações, aplicações e instâncias. Encontrar a solução ótima para muitas instâncias desse problema é geralmente muito difícil devido o alto custo computacional. Vários métodos de otimização, conhecidos como meta-heurísticas (MHs), são capazes de encontrar boas soluções para o PCV. Muitos algoritmos baseados em diversas MHs têm sido propostos e investigados para diferentes variações do PCV. Como não existe um algoritmo universal que encontre a melhor solução para todas as instâncias de um problema, diferentes MHs podem prover a melhor solução para diferentes instâncias do PCV. Desse modo, a seleção a priori da MH que produza a melhor solução para uma dada instância é uma tarefa difícil. A pesquisa desenvolvida nesta tese investiga o uso de abordagens de meta-aprendizado para selecionar as MHs mais promissoras para novas instâncias de PCV. Essas abordagens induzem meta-modelos preditivos a partir do treinamento das técnicas de aprendizado de máquina em um conjunto de meta-dados. Cada meta-exemplo, em nosso conjunto de meta-dados, representa uma instância de PCV descrita por características (meta-atributos) do PCV e pelo desempenho das MHs (meta-atributo alvo) para essa instância. Os meta-modelos induzidos são usados para indicar os valores do meta-atributo alvo para novas instâncias do PCV. Vários experimentos foram realizados durante a investigação desta pesquisa e resultados importantes foram obtidos
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2012
- Data da defesa: 07.12.2012
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ABNT
KANDA, Jorge Yoshio. Uso de meta-aprendizado na recomendação de meta-heurísticas para o problema do caixeiro viajante. 2012. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2012. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19022013-142839/. Acesso em: 11 jan. 2026. -
APA
Kanda, J. Y. (2012). Uso de meta-aprendizado na recomendação de meta-heurísticas para o problema do caixeiro viajante (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19022013-142839/ -
NLM
Kanda JY. Uso de meta-aprendizado na recomendação de meta-heurísticas para o problema do caixeiro viajante [Internet]. 2012 ;[citado 2026 jan. 11 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19022013-142839/ -
Vancouver
Kanda JY. Uso de meta-aprendizado na recomendação de meta-heurísticas para o problema do caixeiro viajante [Internet]. 2012 ;[citado 2026 jan. 11 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19022013-142839/
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