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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: QUANTUM-INSPIRED EVOLUTIONARY ALGORITHMS FOR PROBLEMS BASED ON NUMERICAL REPRESENTATION Autor: ANDRE VARGAS ABS DA CRUZ
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
MARCO AURELIO CAVALCANTI PACHECO - ADVISOR
MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO - CO-ADVISOR
Nº do Conteudo: 10640
Catalogação: 25/09/2007 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=10640@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=10640@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.10640
Resumo:
Título: QUANTUM-INSPIRED EVOLUTIONARY ALGORITHMS FOR PROBLEMS BASED ON NUMERICAL REPRESENTATION Autor: ANDRE VARGAS ABS DA CRUZ
MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO - CO-ADVISOR
Nº do Conteudo: 10640
Catalogação: 25/09/2007 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=10640@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=10640@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.10640
Resumo:
Since they were proposed as an optimization method, the
evolutionary algorithms
have been successfully used for solving complex problems
in several
areas such as, for example, the automatic design of
electronic circuits and equipments,
task planning and scheduling, software engineering and
data mining,
among many others. This success is due, among many other
things, to the fact
that this class of algorithms does not need rigorous
mathematical formulations
regarding the problem to be optimized, and also because it
offers a high degree of
parallelism in the search process. However, some problems
are computationally
intensive when it concerns the evaluation of solutions
during the search process,
making the optimization by evolutionary algorithms a slow
process for situations
where a quick response from the algorithm is desired (for
instance, in online optimization
problems). Several ways to overcome this problem, by
speeding up
convergence time, were proposed, including Cultural
Algorithms and Coevolutionary
Algorithms. However, these algorithms still have the need
to evaluate
many solutions on each step of the optimization process.
In problems where
this evaluation is computationally expensive, the
optimization might take a prohibitive
time to reach optimal solutions. This work proposes a new
evolutionary
algorithm for numerical optimization problems (Quantum-
Inspired Evolutionary
Algorithm for Problems based on Numerical Representation -
QIEA-R),
inspired in the concept of quantum superposition, which
allows the optimization
process to be carried on with a smaller number of
evaluations. The work presents
the modelling for this algorithm for solving benchmark
numerical optimization
problems, and for training recurrent neural networks in
supervised learning and
reinforcement learning. The results show the good
performance of this algorithm
in solving these kinds of problems.
Descrição | Arquivo |
COVER, ACKNOWLEDGEMENTS, RESUMO, ABSTRACT, SUMMARY AND LISTS | |
CHAPTER 1 | |
CHAPTER 2 | |
CHAPTER 3 | |
CHAPTER 4 | |
CHAPTER 5 | |
REFERENCES AND ANNEX |