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dc.contributor.advisorGomes, Helton Cristianopt_BR
dc.contributor.authorTeodoro, Carlos Antônio Felício-
dc.date.accessioned2021-11-02T15:22:37Z-
dc.date.available2021-11-02T15:22:37Z-
dc.date.issued2021pt_BR
dc.identifier.citationTEODORO, Carlos Antônio Felício. Simmulated annealing e algoritmos genéticos: estudo comparativo em problemas de elevadas dimensões. 2021. 29 f. Monografia (Graduação em Engenharia de Produção) - Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2021.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/3555-
dc.description.abstractEste estudo tem por objetivo realizar uma avaliação quantitativa acerca do emprego das meta-heurísticas Simulated Annealing (SA) e Algoritmos Genéticos (AG) para a resolução de problemas de roteamento de elevadas dimensões que, a princípio, não podem ser solucionados por métodos exatos em espaço de tempo razoável. A análise foi realizada a partir da implementação de cada um dos algoritmos, considerando diferentes cenários de parametrização, a fim de se comparar o desempenho e as soluções obtidas. Após a avaliação dos algoritmos, pôde-se concluir, para as instâncias utilizadas, que o SA foi capaz de encontrar melhores resultados em menor tempo de execução.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectEngenharia de produçãopt_BR
dc.subjectOtmização matemáticapt_BR
dc.subjectAlgoritmos genéticospt_BR
dc.titleSimmulated annealing e algoritmos genéticos : estudo comparativo em problemas de elevadas dimensões.pt_BR
dc.typeTCC-Graduaçãopt_BR
dc.contributor.refereeGomes, Helton Cristianopt_BR
dc.contributor.refereeSilva, Cristiano Luís Turbino de França ept_BR
dc.contributor.refereePinheiro, Ruan Carlos Silva Menezespt_BR
dc.contributor.refereeSilva, Pedro Henriquept_BR
dc.contributor.refereeAlves, Davi Silvapt_BR
dc.description.abstractenThis study aims to carry out a quantitative evaluation of the use of meta-heuristics Simulated Annealing (SA) and Genetic Algorithms (AG) to solve high-dimensional routing problems that, in principle, cannot be solved by combinatorial methods in a reasonable amount of time. The analysis was performed from the implementation of each of the algorithms, considering different parameterization scenarios, in order to compare performance and solutions. After evaluating the algorithms, it was possible to conclude, for the analyzed dataset, that SA was able to find the best results in a shorter execution time.pt_BR
dc.contributor.authorID13.2.4614pt_BR
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