Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2022 |
| Autor(a) principal: |
Fernandes, Islame Felipe da Costa |
| Orientador(a): |
Goldbarg, Elizabeth Ferreira Gouvea |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal do Rio Grande do Norte
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| Programa de Pós-Graduação: |
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM SISTEMAS E COMPUTAÇÃO
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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.ufrn.br/handle/123456789/48504
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Resumo: |
Algoritmos híbridos combinam as melhores características de meta-heurísticas individuais. Eles têm se mostrado eficazes em encontrar soluções de boa qualidade para problemas de otimização multiobjetivo. Arquiteturas fornecem funcionalidades e recursos genéricos para a implementação de novos algoritmos híbridos capazes de resolver problemas arbitrários de otimização. Arquiteturas baseadas em conceitos de inteligência de agentes e sistemas multiagente, como aprendizado e cooperação, oferecem vários benefícios para a hibridização de meta-heurísticas. No entanto, a literatura carece de estudos sobre arquiteturas que exploram totalmente tais conceitos para hibridização multiobjetivo. Esta tese estuda uma arquitetura multiagente, chamada MO-MAHM, inspirada nos conceitos de Otimização por Nuvem de Partículas. Na MO-MAHM, partículas são agentes inteligentes que aprendem com suas experiências passadas e se movem no espaço de busca procurando por soluções de alta qualidade. A principal contribuição desta tese é estudar o potencial da MO-MAHM em hibridizar meta-heurísticas para resolver problemas de otimização combinatória com dois ou mais objetivos. Este trabalho investiga os benefícios de métodos de aprendizagem de máquina para suporte ao aprendizado dos agentes e propõe um novo operador de velocidade para mover os agentes no espaço de busca. O operador de velocidade proposto usa uma técnica de path-relinking e decompõe o espaço objetivo sem utilizar funções de agregação. Outra contribuição desta tese é uma extensa revisão das técnicas existentes de path-relinking multiobjetivo. Devido a uma carência com respeito a técnicas de path- relinking para múltiplos objetivos, esta tese apresenta um novo path-relinking baseado em decomposição, chamado MOPR/D. Experimentos abrangem três problemas de otimização combinatória de formulações distintas com até cinco funções objetivo: mochila binária multi-dimensional, alocação quadrática e árvore geradora. MO-MAHM é comparada com abordagens híbridas existentes, tais como algoritmos meméticos e hyper-heurísticas. Testes estatísticos mostram que a arquitetura apresenta resultados competitivos com respeito à qualidade dos conjuntos aproximativos e diversidade de soluções. |
