Proposta de integração entre tecnologias adaptativas e algoritmos genéticos.

• Main Author: Lopes, Victor Dias
• Other Authors: Rocha, Ricardo Luis de Azevedo da
• Format: Others
• Language: pt
• Published: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP 2009
• Subjects: Adaptive automata; Algoritmos genéticos; Automata theory; Computing theory; Genetic algorithms; Inteligência artificial; Language inference; Teoria da computação; Teoria dos autômatos
• Online Access: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-01072009-133614/

Este trabalho é um estudo inicial sobre a integração de duas áreas da engenharia da computação, as tecnologias adaptativas e os algoritmos genéticos. Para tanto, foi realizada a aplicação de algoritmos genéticos na inferência de autômatos adaptativos. Várias tácnicas foram estudas e propostas para a implementação do algoritmo, visando µa obtenção de resultados cada vez mais satisfatórios. Ambas as tecnologias, algoritmos genéticos e tecnologia adaptativa, possuem caráter fortemente adaptativo, porém com características bastante diferentes na forma que são implementadas e executadas. As inferências, propostas neste trabalho, foram realizadas com sucesso, de maneira que as técnicas descritas podem ser empregadas em ferramentas de auxílio para projetistas desses tipos de dispositivos. Ferramentas que podem vir a ser úteis devido µa complexidade envolvida no desenvolvimento de um autômato adaptativo. Através desta aplicação dos algoritmos genéticos, observando como os autômatos evoluíram durante a execução dos ensaios realizados, acredita-se que foi obtido um entendimento melhor da estrutura e funcionamento dos autômatos adaptativos e de como essas duas tecnologias, tão importantes, podem ser combinadas. === This work is an initial study about the integration of two computing engineering areas, the adaptive technologies and the genetic algorithms. For that, it was per- formed the application of genetic algorithms for the adaptive automata inference. Several techniques were studied and proposed along the algorithm implementation, always seeking for more satisfying results. Both technologies, genetic algorithm and adaptive technology, hold very strong adaptive features, however, with very di®erent characteristics in the way they are implemented and executed. The inferences, proposed in this work, were performed with success, so that the techniques described may be employed in aid tools for designers of such de- vices. Tools that may be useful due to the complexity involved in the development of an adaptive automaton. Through this genetic algorithm application, observing how automata evolved during the algorithm execution, we believe that it was obtained a better under- standing about the adaptive automaton structure and how those two, so impor- tant, technologies can be integrated.