1. Repositório Institucional - Universidade Federal de Uberlândia
  2. Faculdade de Computação (FACOM)
  3. TCC - Ciência da Computação
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Campo DCValorLengua/Idioma
dc.creatorDias, Júlia Manfrin-
dc.date.accessioned2017-08-25T17:27:15Z-
dc.date.available2017-08-25T17:27:15Z-
dc.date.issued2016-12-16-
dc.identifier.citationDias, Júlia Manfrin. Comparação do algoritmo de colônia de formiga e algoritmo evolutivo aplicado ao problema de predição de estruturas de proteínas. 2016. 53 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2016.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/19606-
dc.description.sponsorshipUFU - Universidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectOtimizaçãopt_BR
dc.subjectAlgoritmo Evolutivopt_BR
dc.subjectOtimização por Colônia de Formigaspt_BR
dc.subjectPredição de Estrutura de Proteínapt_BR
dc.titleComparação do algoritmo de colônia de formiga e algoritmo evolutivo aplicado ao problema de predição de estruturas de proteínaspt_BR
dc.title.alternativeA comparison: ant colony optimization algorithm and evolutionary algorithm applied to protein structures prediction problempt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Brasil, Christiane Regina Soares-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5064007473299439pt_BR
dc.contributor.referee1Lima, Maria Adriana Vidigal de-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0532686872124118pt_BR
dc.contributor.referee2Gabriel, Paulo Henrique Ribeiro-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/3181954061121790pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/1220330109707036pt_BR
dc.description.degreenameTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)pt_BR
dc.description.resumoMétodos de otimização são amplamente usados em diversas áreas científicas para encontrar soluções de problemas complexos, classificados como problemas não polinomiais (NP). Os métodos de otimização estudados neste trabalho são o Algoritmo Evolutivo (AE) e a Otimização por Colônia de Formiga (ACO – Ant Colony Optimization). Esses algoritmos são bioinspirados, isto é, se baseiam em processos que ocorrem na natureza. Ambos os métodos , AE e o ACO, são aplicados para encontrar um conjunto de soluções para o problema de predição de proteínas (PSP – Protein Structure Problem), caracterizado como um problema NP por sua alta complexidade. O problema PSP trata-se da busca de estruturas tridimensionais de proteínas, cujas estruturas estão diretamente relacionadas à funcionalidade das mesmas, justificando a grande importância dessa área de pesquisa. Conhecendo-se as funções de uma proteína, pode-se aplicá-las na obtenção e no estudo de novas soluções para doenças graves. Portanto, este trabalho tem como objetivo uma comparação entre esses dois métodos aplicados ao PSP. Os resultados foram comparados entre si, tanto do ponto de vista computacional quanto bioquímico. O ACO obteve um resultado melhor que o AE para algumas proteínas testadas.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.courseCiência da Computaçãopt_BR
dc.sizeorduration53pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
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