Um estudo sobre algoritmos meméticos e sua ... - INF-Unioeste
Um estudo sobre algoritmos meméticos e sua ... - INF-Unioeste Um estudo sobre algoritmos meméticos e sua ... - INF-Unioeste
Capítulo 5Testes e AnálisesPara a realização dos testes das implementações dos AGs, AMs e VMP, foram utilizados osarquivos encontrados na biblioteca TSPLIB, escolhendo-se 10 arquivos com números distintosde cidades, entre 51 e 1060. Na Tabela 5.1 podemos ver os nomes dos arquivos escolhidos, bemcomo seu número de cidades e também as melhores soluções encontradas até hoje segundo osite 1 da biblioteca.Tabela 5.1: Arquivos de entrada utilizados para os testes dos AG, AM e VMPArquivo N o de Cidades Melhor Soluçãoeil51 51 426rat99 99 1211bier127 127 118282kroA200 200 29368linhp318 318 41345pr439 439 107217rat575 575 6773p654 654 34643rat783 783 8806u1060 1060 224094Essas entradas são para a implementação de PCVs simétricos e completos, ou seja, as ligaçõesnão possuem distâncias diferentes entre ida e volta e as cidades estão ligadas todas entresi.Como foi visto na seção 2.5, os AMs também utilizam os mesmos parâmetros: tamanhoda população, taxa de cruzamento e taxa de mutação. Nas implementações os dois algoritmosforam testados com os mesmos parâmetros, sendo eles: Tamanho da População igual a 2001 Site: http://comopt.ifi.uni-heidelberg.de/software/TSPLIB95/
indivíduos; Taxa de Cruzamento de 80%; e Taxa de Mutação de 5%.Além desses parâmetros, foi fixado em 50 o número máximo de gerações que o algoritmoalcançará. Os testes foram executados em uma máquina com as seguintes configurações: ProcessadorIntel (R) Core (TM) 2 Duo T6400 2.00Ghz; 3GB de Memória RAM; e Sistema OperacionalWindows 7 32bits.5.1 Resultados Obtidos e AnálisesComeçaremos pelos resultados encontrados para o algoritmo do VMP, já que este algoritmotambém foi utilizado na inicialização da população dos algoritmos genéticos e meméticos, comojá foi mostrado na seção 4.3.5.1.1 Algoritmo do VMPNa Tabela 5.2 listamos as distâncias encontradas, através do algoritmo VMP, para cadapercurso dos arquivos de entrada, bem como o tempo de execução, em segundos, do algoritmopara que se obtivesse esses resultados.Tabela 5.2: Resultados obtidos com o algoritmo do VMPArquivo Melhor Solução VMP Tempo (Seg.) Diferença (%)eil51.tsp 426,0000 495,4429 0,0320 16,30rat99.tsp 1211,0000 1383,7725 0,0310 14,27bier127.tsp 118282,0000 136884,6655 0,0470 15,73kroA200.tsp 29368,0000 37117,8222 0,1090 26,39linhp318.tsp 41345,0000 50357,0873 0,2650 21,80pr439.tsp 107217,0000 137385,7329 0,5140 28,14rat575.tsp 6773,0000 8021,3903 0,8890 18,43p654.tsp 34643,0000 42128,4465 1,1380 21,61rat783.tsp 8806,0000 10571,0926 1,6380 19,99u1060.tsp 224094,0000 285175,2213 2,9320 27,26Também incluímos uma coluna denominada “Diferença”, que mostra a diferença, em porcentagem,conforme a Formula 5.1, entre o resultado encontrado e a melhor solução encontradaaté o momento.[(Resultado V MP ) − (Melhor Solucao)] ∗ 100Melhor Solucao(5.1)38
- Page 3 and 4: ANA PAULA FREDRICHUM ESTUDO SOBRE A
- Page 5 and 6: AGRADECIMENTOSAgradeço inicialment
- Page 7 and 8: A.4 Percurso obtido com o AM para a
- Page 10 and 11: Lista de SímbolosPxsol(x)res(x)S(x
- Page 12 and 13: 3.2 Passos Gerais dos AMs . . . . .
- Page 14 and 15: Capítulo 1IntroduçãoOs consolida
- Page 16 and 17: Capítulo 2Algoritmos GenéticosNa
- Page 18 and 19: Figura 2.1: Passos da execução de
- Page 20 and 21: mais diretos como, por exemplo, o a
- Page 22 and 23: si considerando o seu valor de apti
- Page 24 and 25: para o outro filho à característi
- Page 26 and 27: Capítulo 3Algoritmos MeméticosOs
- Page 28 and 29: 3.2 Passos Gerais dos AMsA partir d
- Page 30 and 31: uma perturbação local junto à re
- Page 32 and 33: Moscato [13] definiu a paisagem com
- Page 34 and 35: • Cegos: são os operadores que n
- Page 36 and 37: operador geralmente aplicado é o o
- Page 38 and 39: Moscato [13] mostra que existe outr
- Page 40 and 41: Capítulo 4Problema do Caixeiro Via
- Page 42 and 43: ou até bilhões de anos para retor
- Page 44 and 45: Tabela 4.1: Alguns operadores de cr
- Page 46 and 47: • 1 o Passo: Escolhe-se dentre as
- Page 48 and 49: método 2-Opt, que deu origem ao Li
- Page 52 and 53: Analisando os resultados, temos que
- Page 54 and 55: ou para menos. Para o tempo de exec
- Page 56 and 57: Ao analisar os resultados, podemos
- Page 58 and 59: Capítulo 6Considerações Finais e
- Page 60 and 61: Figura A.3: Percurso obtido com o A
- Page 62 and 63: Figura A.9: Percurso obtido com o A
- Page 64 and 65: Figura B.3: Percurso obtido com o A
- Page 66 and 67: Figura B.9: Percurso obtido com o A
- Page 68 and 69: [10] CATARINA, A. S.; BACH, S. L. E
Capítulo 5Testes e AnálisesPara a realização dos testes das implementações dos AGs, AMs e VMP, foram utilizados osarquivos encontrados na biblioteca TSPLIB, escolhendo-se 10 arquivos com números distintosde cidades, entre 51 e 1060. Na Tabela 5.1 podemos ver os nomes dos arquivos escolhidos, bemcomo seu número de cidades e também as melhores soluções encontradas até hoje segundo osite 1 da biblioteca.Tabela 5.1: Arquivos de entrada utilizados para os testes dos AG, AM e VMPArquivo N o de Cidades Melhor Soluçãoeil51 51 426rat99 99 1211bier127 127 118282kroA200 200 29368linhp318 318 41345pr439 439 107217rat575 575 6773p654 654 34643rat783 783 8806u1060 1060 224094Essas entradas são para a implementação de PCVs simétricos e completos, ou seja, as ligaçõesnão possuem distâncias diferentes entre ida e volta e as cidades estão ligadas todas entresi.Como foi visto na seção 2.5, os AMs também utilizam os mesmos parâmetros: tamanhoda população, taxa de cruzamento e taxa de mutação. Nas implementações os dois <strong>algoritmos</strong>foram testados com os mesmos parâmetros, sendo eles: Tamanho da População igual a 2001 Site: http://comopt.ifi.uni-heidelberg.de/software/TSPLIB95/