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Uma Estratégia de Paralelização do Algoritmo AISO-GT baseado no modelo de subpopulações

Carlos Eduardo de Jesus Guimarães OliveiraRodrigo da Rosa RighiLeonardo Dagnino Chiwiacowsky

O Algoritmo AISO-GT foi proposto por Ferry et al., (2006). Ele é inspirado no modelo enos princípios do Sistema Imunológico Artificial (SIA) e na Teoria dos Jogos, voltadoespecificamente para otimização. Os algoritmos inspirados no SIA, são algoritmosprobabilísticos que utilizam os princípios da aleatoriedade e princípios do SistemaImunológico Humano para resolver problemas complexos de pesquisa por soluções em umcampo de possibilidades.No Algoritmo AISO-GT, cada solução do problema corresponde a uma célula. Cadacélula tem um genótipo, que é a representação em memória da solução que representa, e umfenótipo, onde é definido um comportamento gerado a partir do jogo Dilema do Prisioneiro,possibilitando a definição de um ambiente de interação social através da formalização desituações de conflito de interesses, onde os indivíduos da população disputam entre si porrecursos nele disponíveis.O valor é a representação real da solução, o fitness é a avaliação da solução pelafunção objetivo e define a qualidade da solução. O comportamento representa a atitude dacélula de cooperar ou trair durante o jogo, enquanto no campo ganho, são armazenados osvalores obtidos de acordo com a tabela de pagamentos do jogo.O algoritmo será submetido a testes utilizando o Problema do Caixeiro Viajante(PCV). O caixeiro viajante é um problema de otimização com larga aplicabilidade prática.Conforme citado em HAUPT et al. (2000), o PCV pode ser modelado para situações daengenharia como a otimização da estrutura de encanamento de gás, no projeto dealimentação de uma antena, na configuração de transistores num circuito, ou de uma formageral na organização de objetos e eventos que requeiram certa ordem.

http://www.lbd.dcc.ufmg.br/colecoes/erad-rs/2012/0027.pdf

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