Navegando 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 - Monografia Acesso aberto (Open Access) Análise comparativa entre novos operadores genéticos incluídos no Framework Evolutionary Algorithms(2019) BARRETO, Adriano Silva; SOUSA, Thales Silva de; MELO, George Tassiano de; SALES JUNIOR, Claudomiro de Souza de; http://lattes.cnpq.br/4742268936279649Novos operadores para Algoritmos Genéticos estão sendo propostos diariamente pela comunidade acadêmica, para melhorar o desempenho dessa técnica. É necessário conhecer o desempenho dos mesmos afim de fazer bom uso dessas melhorias e conhecer suas limitação e pontos fortes. Este trabalho trata-se de uma análise comparativa sobre variantes de algoritmos genéticos que foram criados e implementados pela comunidade acadêmica. O objetivo desse estudo é realizar comparações entre as variantes de operadores genéticos para identificar as diferenças existentes de desempenho oferecido por eles. Os operadores genéticos que foram pesquisados neste trabalho são: o operador transgênico, o operador de diversidade de parasitas e o operador imune adaptativo baseado na entropia da informação. Tais operadores foram implementados e avaliados através de testes com funções multimodais. Uma análise foi feita entre os algoritmos genéticos com o objetivo de avaliar, se o algoritmo encontra a solução e a garantia de convergência. Algumas métricas que foram avaliadas nos operadores foram, a robustez para otimizar a função com uma dada tolerância de erro e uma análise de convergência. Foi considerado neste trabalho que a solução é encontrada de acordo com várias precisões definidas, sendo quando o erro é menor ou igual a 10−3, 10−2 e 10−1. Após os testes, a análise de desempenho feita entre os operadores implementados, mostrou que todos os operadores obtiveram bons resultados para as funções com uma convergência boa e o operador que obteve os melhores resultados foi o operador imune adaptativo.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.Trabalho de Curso - Graduação - Monografia Acesso aberto (Open Access) Paralelização de algoritmo genético com operador não convencional(2018) CRISPINO, Gabriel Nunes; SANTOS FILHO, Reginaldo Cordeiro dos; http://lattes.cnpq.br/9157422386900321; SALES JUNIOR, Claudomiro de Souza de; http://lattes.cnpq.br/4742268936279649Algoritmos 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.Trabalho de Curso - Graduação - Monografia Acesso aberto (Open Access) O uso de aceleradores gráficos aplicados ao modelo XcalableMP para a paralelização de algoritmos genéticos(2017-03-09) PAZ, Geovani Oliveira Cabral da; ARAÚJO, Josivaldo de Souza; http://lattes.cnpq.br/8158963767870649Este trabalho tem como objetivo apresentar e avaliar uma estrutura de computação de clusters de aceleradores gráficos utilizando uma proposta de modelo de programação em memória distribuída, o XcalableMP. A programação paralela em memória distribuida geralmente, tira proveito, da divisão do trabalho de computação entre as CPUs do sistema, usando mecanismos de troca de mensagens como o MPI, porém desde o surgimento e eventual crescimento da computação em GPU novas possibilidades surgiram, também, no sentido de organizar máquinas distribuídas, equipadas com GPUs em ambientes de computação paralela, visando assim obter vantagens de um sistema híbrido composto por CPUs e GPUs, principalmente no significativo ganho de desempenho computacional. Assim, o presente trabalho utiliza uma arquitetura de cluster de aceleradores gráficos com objetivo de obter ganhos computacionais na solução de funções de algoritmos genéticos. O modelo XcalableMP foi usado como o gerenciador de processos em memória distribuída e o OpenACC como modelo de programação em GPU, formando assim, toda a estrutura de habilitação de programação híbrida. Os algoritmos genéticos foram executados e testados, destancando com isso, o ganho de desempenho computacional na execução das funções fitness, comparando-se as execuções sequenciais em CPU e execuções utilizando uma e duas GPUs.