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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 GENETIC ALGORITHMS APPLIED TO ORDERING COMBINATORIAL OPTIMIZATION PROBLEMS Autor: LUCIANO REIS DA SILVEIRA
RICARDO TANSCHEIT
MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO
Instituição: -
Colaborador(es):
-
Nº do Conteudo: 21153
Catalogação: 14/02/2013 Idioma(s): ENGLISH - UNITED STATES
Tipo: TEXT Subtipo: PAPER
Nota: © 2012 IEEE. Reprinted, with permission, IEEE WORLD CONGRESS ON COMPUTATIONAL INTELLIGENCE, JUNE 2012. This material is posted here with permission of the IEEE. Such permission of the IEEE does not in any way imply IEEE endorsement of any of Pontifícia Universidade Catolica do Rio de Janeiro’s. Internal or personal use of this material is permitted. However, permission to reprint/republish this material for advertising or promotional purposes or for creating new collective works for resale or redistribution must be obtained from the IEEE by writing to pubs-permissions@ieee.org. By choosing to view this document, you agree to all provisions of the copyrightlaws protecting it.
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 [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=21153@2
Resumo:
Título: QUANTUM-INSPIRED GENETIC ALGORITHMS APPLIED TO ORDERING COMBINATORIAL OPTIMIZATION PROBLEMS Autor: LUCIANO REIS DA SILVEIRA
Nº do Conteudo: 21153
Catalogação: 14/02/2013 Idioma(s): ENGLISH - UNITED STATES
Tipo: TEXT Subtipo: PAPER
Nota: © 2012 IEEE. Reprinted, with permission, IEEE WORLD CONGRESS ON COMPUTATIONAL INTELLIGENCE, JUNE 2012. This material is posted here with permission of the IEEE. Such permission of the IEEE does not in any way imply IEEE endorsement of any of Pontifícia Universidade Catolica do Rio de Janeiro’s. Internal or personal use of this material is permitted. However, permission to reprint/republish this material for advertising or promotional purposes or for creating new collective works for resale or redistribution must be obtained from the IEEE by writing to pubs-permissions@ieee.org. By choosing to view this document, you agree to all provisions of the copyrightlaws protecting it.
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Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=21153@2
Resumo:
This article proposes a new algorithm based on evolutionary
computation and quantum computing. It attempts to
resolve ordering combinatorial optimization problems, the most
well known of which is the traveling salesman problem (TSP).
Classic and quantum-inspired genetic algorithms based on binary
representations have been previously used to solve combinatorial
optimization problems. However, for ordering combinatorial
optimization problems, order-based genetic algorithms are more
adequate than those with binary representation, since a specialized
crossover process can be employed in order to always generate
feasible solutions. Traditional order-based genetic algorithms
have already been applied to ordering combinatorial
optimization problems but few quantum-inspired genetic algorithms
have been proposed. The algorithm presented in this
paper contributes to the quantum-inspired genetic approach to
solve ordering combinatorial optimization problems. The performance
of the proposed algorithm is compared with one orderbased
genetic algorithm using uniform crossover. In all cases
considered, the results obtained by applying the proposed algorithm
to the TSP were better, both in terms of processing times
and in terms of the quality of the solutions obtained, than those
obtained with order-based genetic algorithms.
| Descrição | Arquivo |
| COMPLETE |
