Algoritmos genéticos locales

Los Algoritmos Genéticos Locales son procedimientos que iterativamente re nan soluciones dadas. Su diferencia con procedimientos de mejora iterativa clásicos reside en el uso de operadores genéticos para realizar el re namiento. En este estudio presentamos un nuevo Algoritmo Genético Local Binario basado en un Algoritmo Genético Estacionario. Hemos comparado el Algoritmo Genético Local Binario con otros procedimientos de mejora iterativa de la literatura. Los resultados muestran que, para un amplio rango de problemas, el Algoritmo Genético Local Binario mejora consistentemente a los otros procedimientos de mejora iterativa

Algoritmo hiperheurístico para generar una solución factible al problema de la programación de docentes en una institución de educación media para una jornada escolar

Algoritmo hiperheurístico que implementa heurística de bajo nivel y metaheurística de algoritmo genético para el problema de programación de carga docente

Study of genetic algorithm for optimization problems

Dupla diplomação com a UTFPR - Universidade Tecnológica Federal do ParanáThis work consists in to explore the Genetic Algorithms to solve non-linear optimization problems. The aim of this work is to study and develop strategies in order to improve the performance of the Genetic Algorithm that can be applied to solve several optimization problems, as time schedule, costs minimization, among others. For this, the behavior of a traditional Genetic Algorithm was observed and the acquired information was used to propose variations of this algorithm. Thereby, a new approach for the selection operator was proposed, considering the abilities of population individuals to generate offspring. In addition, a Genetic Algorithm that uses dynamic operators rates, controlled by the amplitude and the standard deviation of the population, is also proposed. Together with this algorithm, a new stopping criterion is also proposed. This criterion uses population and the problem information to identify the stopping point. The strategies proposed are validated by twelve benchmark optimization functions, defined in the literature for testing optimization algorithms. The dynamic rate algorithm results were compared with a fixed rate Genetic Algorithm and with the defaultMatlab Genetic Algorithm, and in both cases, the proposed algorithm presented excellent results, for all considered functions, which demonstrates the robustness of the algorithm for solving several optimization problems.Este trabalho consiste em explorar o Algoritmo Genético para resolução de problemas de otimização não-linear. O objetivo deste trabalho é estudar e desenvolver estratégias para melhorar o desempenho do Algoritmo Genético que possa ser aplicado para resolução de problemas de otimização variados, como escalonamento de horários, minimização de custos, entre outros. Para isso, foi observado o comportamento usual do Algoritmo Genético e as informações adquiridas foram usadas para propor variações deste algoritmo. Assim, uma nova abordagem para o operador de seleção é proposta, considerando a habilidade dos indivíduos da população em gerar descendentes. Além disso, também é proposto um Algoritmo Genético que utiliza taxas dinâmicas nos operadores, controladas pela amplitude e desvio padrão da população. Juntamente com este algoritmo, um novo critério de paragem também é proposto. Este critério utiliza informações da população e do problema de otimização para determinar o local de paragem. As estratégias propostas são validadas por doze funções de teste, definidas na literatura para teste de algoritmos de otimização. Os resultados do algoritmo de taxas dinâmicas foram comparados com um Algoritmo Genético de taxas fixas e com o Algoritmo Genético padrão disponível no Matlab, e em ambos os casos o algoritmo proposto apresentou excelentes resultados, para todas as funções consideradas, o que demonstra a robustez do método para resolução de problemas de otimização variados

Uso de algoritmos genéticos em problemas de localização capacitada para alocação de recursos no campo e na cidade.

Problemas de localização. Descrição do algoritmo genético construtivo.bitstream/CNPTIA/9182/1/COMNICADOTEC10.pdfAcesso em: 29 maio 2008

Plataforma logística regional de distribución de contenedores para la eficiencia de los buques que pasan por el Puerto Corozal

Visita Técnica InternacionalEste proyecto se orientó a la aplicación de un algoritmo genético, lo cual apoya la plataforma logística regional de distribución de contenedores para la eficiencia de los buques que pasan por el puerto de Corozal en Panamá, estableciendo un análisis de diversos algoritmos e identificando el algoritmo genético como el más eficiente para la operación y optimización de los procesosINTRODUCCIÓN 1. GENERALIDADES 2. MODELOS ALGORITMICOS 3. ANALISIS DE LA INFORMACIÓN 4. RESULTADOS Y ESTRUCTURA DE LA ESTRATEGIA 5. CONCLUSIONES 6. RECOMENDACIONES 7. TRABAJOS FUTUROS BIBLIOGRAFÍA ANEXOSPregradoIngeniero de Sistema

Método híbrido de sintonización para algoritmos genéticos a partir de regresión por vectores de soporte.

Se presenta una metodología para la sintonización de los parámetros de control de un algoritmo genético, enfocada a la reducción del tiempo de cómputo. Se utiliza un meta algoritmo genético en combinación con una superficie de regresión por vectores de soporte. Esta última, además de reducir la demanda computacional del meta-algoritmo, proporciona un modelo de la interacción de los parámetros de control del algoritmo genético. Las pruebas y resultados presentados incluyen la sintonización de los tres parámetros de control fundamentales de un algoritmo genético, además de un parámetro adicional resultante de incluir operadores especiales

Aplicación de un algoritmo genético que incorpora lógica difusa para la minimización del tiempo del proceso de corte de diferentes tipos de materia prima para la empresa confecciones taller 84

En el trabajo de grado se utilizó la aplicación de un algoritmo genético para la minimización del tiempo de proceso de corte para una empresa que confecciona dotaciones industriales. Dentro de la aplicación del algoritmo genético se implementó y desarrollo el concepto de lógica difusa mediante el cual variables borrosas como por ejemplo: la habilidad de los operarios, patrón de corte y la características del material se volvieron variables reales o crisp, las cuales afectan los tiempos de proceso del área de extendido y corte de la empresa de confecciones. El algoritmo genético que se utilizó fue el generado con el software R-studio el cual permitió el modelamiento del algoritmo incluyendo el método de fuzzyficación propuesto.In this undergraduate work was used the application of a genetic algorithm with the aim of minimize the cut process for a garment enterprise. Inside the application of the genetic algorithm, the concept of fuzzy logic was developed through the fuzzy variables like ability of workers, cut pattern and material characteristics, those facts affect the process times of the spread and cut process in the enterprise. The genetic algorithm used was developed by R-studio which permits modeled both the genetic algorithm and thefuzzy model.Ingeniero (a) IndustrialPregrad

Optimización de redes de distribución de agua utilizando un algoritmo genético

Un algoritmo genético (AG), es un procedimiento de búsqueda del óptimo de una función basado en la mecánica natural darwiniana de supervivencia de los individuos mejor adaptados. En el presente trabajo se ha desarrollado un algoritmo genético que permite determinar la red de distribución de agua de coste mínimo para una topología y una condición de carga dadas. El procedimiento consiste en asimilar las redes a cadenas binarias (conjuntos de unos y ceros). Partiendo de una población de redes generada aleatoriamente, se realizan los procesos naturales de selección, cruce y mutación, obteniéndose una nueva población. Así, generación tras generación, se llega al individuo mejor adaptado, es decir la red de distribución de mínimo coste. El algoritmo, implementado en FORTRAN-77 y ejecutable en PC, se ha aplicado a un ejemplo extraído de la bibliografía, obteniéndose resultados satisfactorio

Proposta de GPC Auto-Tunning Usando Algoritmo Genético

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