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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Ramirez Pozo, Aurora Trinidad, 1959- | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Programa de Pós-Graduação em Informática | - |
Autor(es): dc.creator | Spinosa, Eduardo Jaques | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-09-01T11:03:59Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-09-01T11:03:59Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-10-16 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-10-16 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2002 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://hdl.handle.net/1884/25118 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/1884/25118 | - |
Descrição: dc.description | Orientadora: Aurora T. R. Pozo | - |
Descrição: dc.description | Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática | - |
Descrição: dc.description | Resumo: A Computação Evolucionária (CE) introduz um novo paradigma para resolver problemas em Inteligência Artificial, representando candidatos à solução como indivíduos e evoluindo-os com base na Teoria da Seleção Natural de Darwin. Algoritmos Genéticos (AG) e Programação Genética (PG), duas importantes técnicas de CE, têm sido aplicadas com sucesso tanto em cenários teóricos quanto em situações práticas. Este trabalho discute o ajuste automático dos parâmetros que controlam o processo de busca neste tipo de algoritmo. Baseado em uma pesquisa recente, um método que controla o tamanho da população em AG é adaptado e implementado em PG. Uma série de experimentos clássicos foi realizada, antes e depois das modificações, mostrando que este método pode aumentar a robustez e a confiabilidade no algoritmo. Os dados permitem uma discussão sobre o método e a importância da adaptação de parâmetros em algoritmos de CE. | - |
Descrição: dc.description | Abstract: Evolutionary Computation (EC) introduces a new paradigm for solving problems in Artificial Intelligence, representing solution candidates as individuals and evolving them based on Darwin's Theory of Natural Selection. Genetic Algorithms (GA) and Genetic Programming (GP), two important EC techniques, have been successfully applied both in theoretical scenarios and practical situations. This work discusses the automatic adjustment of the parameters that control the search process on this type of algorithm. Based on a recent research, a method that controls the population size in a GA is adapted and implemented in GP. A series of classic experiments has been performed before and after the modifications, showing that this method can improve the algorithms' robustness and reliability. The data allow a discussion about the method and the importance of the adaptation of parameters in EC algorithms. | - |
Formato: dc.format | 74p. : il., grafs., tabs. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Relação: dc.relation | Disponível em formato digital | - |
Palavras-chave: dc.subject | Programação genética (Computação) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Algorítmos genéticos | - |
Palavras-chave: dc.subject | Ciência da Computação | - |
Título: dc.title | Adaptação dinâmica de parâmetros em computação evolucionária : o controle do tamanho da população em um sistema de programação genética | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Rede Paraná Acervo |
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