@MASTERSTHESIS{ 2012:1741241852,
 	title = {Aplicação da transformada discreta Wavelet no controle da diversidade populacional nos algoritmos genéticos em problemas de otimização},
 	year = {2012},
 	url = "http://bibliotecatede.uninove.br/tede/handle/tede/181",
 	abstract = "Na sociedade moderna marcada pela globalização e pelo consumo, o uso racional e sustentável dos recursos naturais e a constante busca por maior qualidade e redução de custos nos processos de produção estão recebendo cada vez mais importância. Em ambos os aspectos a utilização de ferramentas de otimização é salutar. Nesse cenário se destaca a técnica dos algoritmos genéticos, que são algoritmos de busca baseado na teoria da evolução de Darwin e da mutação genética de Mendel. Os algoritmos genéticos trabalham com um conjunto de possíveis soluções (indivíduos) para o problema, que evoluem segundo alguns critérios genéticos para, idealmente, convergir para a melhor solução. Apesar de fornecerem soluções satisfatórias mesmo para problemas complexos e, talvez por isso, serem amplamente utilizados, essa técnica pode sofrer com problemas de convergência. Em muitas situações os indivíduos do conjunto podem se concentrar em determinadas regiões do espaço de busca que não contém a melhor solução, significando uma convergência prematura do método. Esse problema de concentração dos indivíduos no espaço de busca representa o que é chamado de perda de diversidade populacional. Este estudo aborda a questão da diversidade populacional do AG sob a perspectiva da escolha do tamanho do conjunto de possíveis soluções (a população) e do controle de sua diversidade ao longo do processo evolutivo. Para tal, propõe a aplicação da transformada discreta wavelet ao conjunto de indivíduos com vistas a criar uma aproximação desse conjunto por meio da eliminação da correlação entre seus indivíduos. A técnica de clusterização k-médias é usada para grupar os indivíduos que sofrerão conjuntamente a ação da transformada wavelet. A abordagem proposta, chamada de AGkW, foi testada em problemas benchmark usados comumente para avaliação de técnicas de busca global. Resultados obtidos mostram que, em geral, o método proposto se comportou de maneira eficiente para os problemas abordados, tendo apresentado resultados tão bons ou superiores em comparação ao AG. Em especial, para alguns dos problemas testados, o método AGkW apresentou um desempenho cerca de 50% superior com apenas 25% do número médio de avaliações da função objetivo, aproximadamente.",
 	publisher = {Universidade Nove de Julho},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação de Mestrado e Doutorado em Engenharia de Produção},
 	note = {Engenharia}
}