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uma nova abordagem na resolução do problema do caixeiro viajante

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médio de iterações necessário para encontrar soluções factíveis para o <strong>problema</strong> da<br />

Desig<strong>na</strong>ção, é reduzi<strong>do</strong> consideravelmente comparan<strong>do</strong>-se com a Rede Neural origi<strong>na</strong>l de<br />

Wang.<br />

A aplicação da Rede de Kohonen <strong>na</strong> determi<strong>na</strong>ção <strong>do</strong>s elementos da matriz de custos<br />

mostra resulta<strong>do</strong>s satisfatórios para mapas com dimensão maior <strong>do</strong> que 15 × 15 para os da<strong>do</strong>s<br />

utiliza<strong>do</strong>s <strong>na</strong> alocação de salas de aula. As soluções factíveis encontradas com estes mapas<br />

possuem erro médio inferior a 3%, o que mostra a eficiência da meto<strong>do</strong>logia proposta neste<br />

trabalho para a utilização das duas Redes Neurais para resolver o <strong>problema</strong> da Desig<strong>na</strong>ção.<br />

A implementação <strong>do</strong> princípio Winner Takes All modifica<strong>do</strong> para resolver o <strong>problema</strong><br />

<strong>do</strong> Caixeiro Viajante mostra mais <strong>uma</strong> aplicação da meto<strong>do</strong>logia proposta, onde a Rede<br />

Neural de Wang é utilizada com os parâmetros que definem melhores resulta<strong>do</strong>s para os testes<br />

feitos para o <strong>problema</strong> da Desig<strong>na</strong>ção, conforme mostram os resulta<strong>do</strong>s apresenta<strong>do</strong>s no<br />

Capítulo V.<br />

Os <strong>problema</strong>s utiliza<strong>do</strong>s para a aplicação da técnica proposta para o <strong>problema</strong> <strong>do</strong><br />

Caixeiro Viajante são <strong>do</strong> banco de da<strong>do</strong>s TSPLIB, e tratam-se de <strong>problema</strong>s utiliza<strong>do</strong>s para<br />

comparação de desempenhos de diversas heurísticas. As comparações feitas com outras<br />

heurísticas mostram que a técnica proposta neste trabalho obtém melhores resulta<strong>do</strong>s em<br />

diversos <strong>problema</strong>s deste banco de da<strong>do</strong>s, com erros médios abaixo de 16,14%.<br />

Vale lembrar que melhorias consideráveis foram obtidas quan<strong>do</strong> a técnica 2-opt foi<br />

utilizada <strong>na</strong>s soluções apresentadas pela técnica proposta neste trabalho, conforme mostram<br />

os resulta<strong>do</strong>s apresenta<strong>do</strong>s no Capítulo VI.<br />

Uma grande vantagem da implementação da técnica mostrada neste trabalho é a<br />

possibilidade de resolver tanto <strong>problema</strong>s <strong>do</strong> Caixeiro Viajante simétricos quanto<br />

assimétricos.<br />

7.2 SUGESTÕES PARA FUTUROS TRABALHOS<br />

Alg<strong>uma</strong>s sugestões para futuros trabalhos são as seguintes:<br />

• Definir novos parâmetros para a Rede Neural de Wang, utilizan<strong>do</strong> outras medidas<br />

de comparação entre os elementos da matriz de custos <strong>do</strong> <strong>problema</strong> da Desig<strong>na</strong>ção;<br />

• Aplicar a meto<strong>do</strong>logia proposta para o <strong>problema</strong> da Desig<strong>na</strong>ção (Rede de Kohonen<br />

para os custos e Rede de Wang com Winner Takes All para a <strong>resolução</strong> <strong>do</strong>

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