Faculdade de Engenharia da Computação - FECOMP/CAMTUC
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Navegando Faculdade de Engenharia da Computação - FECOMP/CAMTUC por Assunto "Algoritmos genéticos"
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Trabalho de Curso - Graduação - Artigo Acesso aberto (Open Access) Algoritmo genético com interação social aplicado ao problema de cinemática inversa(2019-07-22) SOUZA, Janderson Tomé dos Santos; TEIXEIRA, Otávio Noura; http://lattes.cnpq.br/5784356232477760O uso de Algoritmos Genéticos (AG) ocorre em várias áreas do conhecimento e a robótica é uma delas. A fim de otimizar esses algoritmos, são realizados estudos de suas características e funcionalidades. Outras características podem ser inseridas, como é o caso da Interação Social nos Algoritmos Genéticos. A Interação Social é uma característica fenotípica complementar à característica genotípica do AG Clássico. Assim, este trabalho tem como objetivo realizar a execução do AG Clássico e do SIGA (Algoritmo Genético com Interação Social), baseado no Dilema do Prisioneiro, para comparar a eficiência dos dois algoritmos. Para isso, o AG Clássico e o SIGA foram executados com o Problema da Cinemática inversa, da Robótica, para identificar as características de cada um. O AG Clássico demonstrou maior velocidade de convergência e maior aproximação do resultado ótimo, enquanto o SIGA demonstrou maiores valores de variância e desvio padrão, indicando maior variabilidade da população.Trabalho de Curso - Graduação - Artigo Acesso aberto (Open Access) Algoritmo genético como mecanismo de aprendizagem do agente na resolução do Mundo de Wumpus(2019) ARAÚJO, Natália Freitas; TEIXEIRA, Otávio Noura; http://lattes.cnpq.br/5784356232477760O presente artigo faz uma abordagem sobre conceitos relacionados à Inteligência Artificial e sua aplicação para o problema do mundo de Wumpus com a utilização da técnica de Algoritmo Genético (AG). O objetivo é aplicar a técnica de AG como Mecanismo de Aprendizagem de um Agente Inteligente. O modelo de ambiente utilizado foi devidamente formalizado, de acordo com as recomendações feitas por Stuart Russel e Peter Norvig, além do ambiente, foi realizada uma categorização do Algoritmo Genético desenvolvido conforme a teoria e definição de agentes inteligentes. Também foi desenvolvida uma tabela de pontuação e uma equação fitness para o processo de avaliação de cada indivíduo gerado. Além do referencial teórico, apresenta-se todo o processo de execução, os métodos utilizados e os resultados obtidos. O projeto conta com um robusto conjunto de dados resultantes, com a realização de 4.200 execuções obtevese o total de 12.600 arquivos, os quais contêm informações como – pontuação, tempo de execução, melhor cromossomo de cada uma das gerações executadas. Após as discussões dos resultados apresenta-se que os indivíduos gerados tiveram um melhor desempenho em ambientes com menores escalas, destaca-se que o algoritmo teve 97,7% de vitórias no ambiente de dimensão 5x5, seguido de uma drástica queda, como 10,5% de vitórias para o ambiente de dimensão 10x10 e a ineficiência aos demais ambientes testados.Trabalho de Curso - Graduação - Artigo Acesso aberto (Open Access) Aprendizagem supervisionada na predição de curvas de valores fitness em algoritmos genéticos(2022-12-13) ALMEIDA, Renuá Meireles; TEIXEIRA, Otávio Noura; http://lattes.cnpq.br/5784356232477760O presente artigo da continuidade nos esforços de uma abordagem recente, a qual propôs a predição de curvas de valores fitness no processo evolutivo dos Algoritmos Genéticos (AGs). O trabalho atual propõe se aprofundar, sugerir novos métodos e ambientes com objetivo de entender, dentre outros aspectos, as influências do tamanho e da qualidade do conjunto de dados bem como as características dos problemas utilizados. Constatou-se que os novos métodos contribuíram para um entendimento mais preciso desta abordagem, permitindo evidenciar algumas dificuldades que o modelo está suscetível, principalmente causadas em cenários com poucas execuções disponíveis para treinamento durante a resolução de problemas com vários mínimos locais.Trabalho de Curso - Graduação - Artigo Acesso aberto (Open Access) Busca por arquiteturas de redes neurais artificiais profundas utilizando algoritmos genéticos(2022-12-13) RIBEIRO, Denys Menfredy Ferreira; TEIXEIRA, Otávio Noura; http://lattes.cnpq.br/5784356232477760As redes neurais artificiais são os pilares dos avanços das duas últimas décadas do campo de Inteligência Artificial. Porém, o sucesso no treinamento visando obter bons resultados, depende fortemente da escolha dos valores de um conjunto de hiper-parâmetros associados a construção das mesmas. A escolha desses parâmetros é normalmente feita de forma empírica, desperdiçando tempo e gerando custos. Neste trabalho, e proposto o desenvolvimento de um algoritmo ENAS (Evolutionary Neural Architecture Search) utilizando algoritmos genéticos como mecanismo de busca para automatizar a construção de arquiteturas de redes neurais convulsionais aplicadas a tarefa de classificação de imagens do dataset CIFAR-10. O algoritmo proposto conseguiu encontrar arquiteturas que obtiveram bons resultados de acurácia no conjunto de teste.