Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2019 |
| Autor(a) principal: |
MELO, Mário Gomes de |
| Orientador(a): |
ARAÚJO, Aluizio Fausto Ribeiro |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/33911
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Resumo: |
Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES) é o Estado-da-Arte, em computação evolucionária, para otimização de funções mono-objetivo no domínio dos números reais. Contudo, apresenta algumas limitações, como a dependência do ponto de inicialização e do tamanho da população, que podem conduzi-lo à convergência prematura, principalmente em funções multimodais. Portanto, agregar ao CMA-ES um mecanismo que possibilite explorar o espaço de busca, à procura de regiões mais promissoras, apresenta-se como uma relevante alternativa para mitigar estas limitações. Ao longo dos anos, foram desenvolvidos modelos baseados no CMA-ES que utilizam algum processo de exploração para evitar tais comportamentos, desde aqueles que aplicam reinicialização do processo evolucionário aos que empregam outro algoritmo com características exploratórias, como o Differential Evolution (DE), obtendo-se portanto um algoritmo memético. Com base nas evidências apresentadas, foi desenvolvido neste trabalho o Local CMA-ES Guided by Differential Evolution (L-CMA-DE), com o objetivo de aproveitar a sinergia entre a reinicialização e algoritmos meméticos, ao combinar CMA-ES e DE para produzir melhores soluções sem aumentar o número de avaliações de função. Logo, o algoritmo proposto é fundamentado em dois processos adaptativos: explotação em subespaços independentes, através do CMA-ES, guiada por uma exploração global, realizada pelo DE. Os experimentos realizados sugerem que o L-CMA-DE apresenta melhores resultados quando comparado ao CMA-ES e ao DE, aplicados isoladamente. A nova proposta também apresenta uma melhor performance quando comparada a algoritmos Estado-da-Arte, em funções de maior complexidade, sem prejuízo na quantidade de avaliações de função. |
