Paralelização de algoritmo genético com operador não convencional

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dc.contributor.advisor-co1SANTOS FILHO, Reginaldo Cordeiro dos
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9157422386900321pt_BR
dc.contributor.advisor1SALES JUNIOR, Claudomiro de Souza de
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4742268936279649pt_BR
dc.creatorCRISPINO, Gabriel Nunes
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/8291529541949457pt_BR
dc.date.accessioned2019-05-16T13:28:34Z
dc.date.available2019-05-16T13:28:34Z
dc.date.issued2018
dc.description.abstractParallel genetic algorithms take advantage of concurrent execution to obtain better results and better use of the machine’s hardware. Usually there are multiple subpopulations that evolve concurrently and communicate through a defined migration policy, to achieve better exploration of the search space, for example. Non conventional genetic operators are the ones inspired by some natural organisms, such as viruses and bacteria, to modify the genetic algorithm architechture. It’s common that these operators use auxiliar populations containing special individuals to obtain better genetic variability. This work proposes an implementation of a parallel genetic algorithm that makes use of the recombination by bacterial transformation genetic operator, and then compares its performance with both sequential genetic algorithms that make use of this same operator and parallel versions that use conventional genetic operators. The results show that the presented implementation in general brought a higher speed of convergence, higher robustness, and precision, if compared to the other implementations that are used.pt_BR
dc.description.resumoAlgoritmos genéticos paralelos se aproveitam de execução concorrente para obter melhores resultados e um melhor aproveitamento do hardware da máquina. Geralmente são utilizadas diversas subpopulações que evoluem concorrentemente e que se comunicam através de uma política de migração definida, a fim de alcançar uma melhor exploração do espaço de busca. Existem também os operadores genéticos não convencionais, que se inspiram no funcionamento de alguns organismos, como vírus e bactérias, para alterar a arquitetura do algoritmo genético. É comum que esses operadores utilizem populações auxiliares contendo indivíduos especiais para obter maior variabilidade genética. Este trabalho propõe uma implementação de um algoritmo genético paralelo que se utiliza do operador genético não convencional de recombinação por transformação bacteriana, com o objetivo de comparar o seu desempenho tanto com algoritmos genéticos sequenciais que utilizam esse mesmo operador quanto com versões paralelas que utilizam operadores convencionais. Os resultados mostraram que a implementação apresentada em geral trouxe uma maior velocidade de convergência, maior robustez e precisão, se comparada a outras implementações utilizadas.pt_BR
dc.identifier.citationCRISPINO, Gabriel Nunes. Paralelização de algoritmo genético com operador não convencional. Orientador: Claudomiro de Souza de Sales Junior. 2018. 56 f. Trabalho de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) – Faculdade de Computação, Instituto de Ciências Exatas e Naturais, Universidade Federal do Pará, Belém, 2018. Disponível em: http://bdm.ufpa.br/jspui/handle/prefix/1341. Acesso em:.
dc.identifier.urihttp://bdm.ufpa.br/jspui/handle/prefix/1341
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.source1 CD-ROMpt_BR
dc.subjectOperadores genéticos não convencionaispt_BR
dc.subjectComputação paralelapt_BR
dc.subjectAlgoritmos genéticospt_BR
dc.subjectOtimizaçãopt_BR
dc.subjectAlgoritmos genéticos paralelospt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.titleParalelização de algoritmo genético com operador não convencionalpt_BR
dc.typeTrabalho de Curso - Graduação - Monografiapt_BR

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