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Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/123456789/3578
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dc.contributor.authorARAÚJO, Gabriel Barroso de-
dc.date.accessioned2019-06-17T19:58:16Z-
dc.date.available2019-06-17T19:58:16Z-
dc.date.issued2013-11-14-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/123456789/3578-
dc.descriptionABSTRACT Study that investigates and tries to point out which is the best existing evolutionary metaheuristic today, for functions optimization. To accomplish this task, it was necessary to make a survey on optimization, metaheuristics and some sort of competition which would allow to compare these metaheuristics in a correct and consistent way. An event that made a comparison with these characteristics was the CEC 2005. So this study is a detailed survey on the algorithms (metaheuristics) that competed, the contest itself and its rules, the functions used to evaluate the algorithms, and at the end, there is a detailed analysis on the outcome of this competition. It was found that the best optimization metaheuristic existing up to the date of preparation of this work is the IPOP-CMA-ES, also known as G-CMA-ES. But we must be clear that this was the result found based on the results of the event, so this is not necessarily the best algorithm, since it was not the fastest one and its implementation is fairly complicated. So, it is important to analyze the situation well and decide which is the best algorithm to be applied to it.pt_BR
dc.description.abstractEstudo que investiga e tenta apontar qual é a melhor meta-heurística evolutiva existente na atualidade, para otimização de funções. Para realizar esta tarefa, foi necessário fazer um levantamento sobre otimização, meta-heurísticas e algum tipo de competição que permitisse comparar essas meta-heurísticas de forma justa e coerente. Um evento que fez um comparativo com essas características foi o CEC 2005. Então este estudo faz um levantamento detalhado acerca dos algoritmos (meta-heurísticas) que competiram, da competição em si e de suas regras, as funções utilizadas para se avaliar os algoritmos e ao final, tem-se uma análise detalhada sobre o resultado dessa competição. Foi constatado que a melhor metaheurística de otimização existente até a data da elaboração deste trabalho é o IPOPCMA- ES, também conhecido por G-CMA-ES. Porém, é preciso ser esclarecido que esse foi o resultado constatado baseando-se nos resultados do evento, de modo que não obrigatoriamente esse seja o melhor algoritmo, já que ele não foi o mais rápido e sua implementação é razoavelmente complicada. Então, o importante é analisar bem a situação e decidir qual é o algoritmo mais adequado a ser aplicado a ela.pt_BR
dc.language.isootherpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Maranhãopt_BR
dc.subjectAlgoritmospt_BR
dc.subjectCEC 2005pt_BR
dc.subjectHeurísticapt_BR
dc.subjectMeta-heurísticapt_BR
dc.subjectOtimização contínuapt_BR
dc.subjectAlgorithmspt_BR
dc.subjectCEC 2005pt_BR
dc.subjectHeuristicpt_BR
dc.subjectMetaheuristicpt_BR
dc.subjectContinuous otimização contínuapt_BR
dc.titleCampeonato mundial de meta-heurísticas evolutivaspt_BR
dc.title.alternativeEvolutionary meta-heuristics world championshippt_BR
dc.typeOtherpt_BR
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