Resolução do problema de agendamento exames utilizando algoritmos genéticos
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Bol
Ao longo da última década, muitos investigadores realizaram inúmeras pesquisas e utilizaram diversos métodos para lidar com o problema do agendamento de exames finais em universidades, tais como recozimento simulado, pesquisa tabu e algoritmos genéticos. Neste livro, o algoritmo genético (GA) é utilizado para resolver o problema da programação dos exames finais da Faculdade de Estudos de Pós-Graduação (CoGS), uma vez que é capaz de resolver muitos problemas complexos. Este problema pertence a uma classe de problemas de programação altamente restritos e conhecidos por serem NP-difíceis. O algoritmo foi adaptado para resolver o problema de investigação, cujo procedimento é diferente do algoritmo comum. O livro tenta encontrar a melhor solução (melhor calendário) para a CoGS, a fim de ajudar a UNITEN a reduzir o tempo e o esforço necessários para criar calendários de exames. São introduzidas novas abordagens para alguns dos operadores do GA. Esses operadores incluem o operador de mutação adaptativa, que aborda o problema da estagnação, e um esquema de cruzamento chamado Scattered Crossover, para melhorar a capacidade do GA de produzir melhores soluções com o melhor valor de aptidão em menos gerações.
Ao longo da última década, muitos investigadores realizaram inúmeras pesquisas e utilizaram diversos métodos para lidar com o problema do agendamento de exames finais em universidades, tais como recozimento simulado, pesquisa tabu e algoritmos genéticos. Neste livro, o algoritmo genético (GA) é utilizado para resolver o problema da programação dos exames finais da Faculdade de Estudos de Pós-Graduação (CoGS), uma vez que é capaz de resolver muitos problemas complexos. Este problema pertence a uma classe de problemas de programação altamente restritos e conhecidos por serem NP-difíceis. O algoritmo foi adaptado para resolver o problema de investigação, cujo procedimento é diferente do algoritmo comum. O livro tenta encontrar a melhor solução (melhor calendário) para a CoGS, a fim de ajudar a UNITEN a reduzir o tempo e o esforço necessários para criar calendários de exames. São introduzidas novas abordagens para alguns dos operadores do GA. Esses operadores incluem o operador de mutação adaptativa, que aborda o problema da estagnação, e um esquema de cruzamento chamado Scattered Crossover, para melhorar a capacidade do GA de produzir melhores soluções com o melhor valor de aptidão em menos gerações.
AmazonPagina's: 160, Paperback, Edições Nosso Conhecimento
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