Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2018 |
| Autor(a) principal: |
Silva, Igor Rosberg De Medeiros |
| 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: |
Não Informado pela instituição
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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/jspui/handle/123456789/26064
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Resumo: |
Várias pesquisas têm apontado a hibridização de meta-heurísticas como uma forma eciente de tratar problemas de otimização combinatória. Hibridização permite a combinação de diferentes técnicas, explorando vantagens e compensando desvantagens de cada uma delas. A AMHM é uma arquitetura adaptativa promissora para a hibridização de metaheurísticas, originalmente desenvolvida para problemas mono-objetivo. Essa arquitetura baseia-se nos conceitos de Sistemas Multiagente e Otimização por Nuvem de Partículas. No presente trabalho, nós propomos uma extensão da AMHM para o cenário biobjetivo. A arquitetura proposta é chamada BO-AMHM. Para adaptar a AMHM ao contexto biobjetivo, nós redenimos alguns conceitos tais como posição e velocidade das partículas. Neste estudo a arquitetura proposta é aplicada ao Problema do Caixeiro Viajante Simétrico biobjetivo. Quatro técnicas foram hibridizadas: PAES, GRASP, NSGA2 e Anytime-PLS. Testes com 11 instâncias biobjetivo foram realizados e os resultados mostraram que a BO-AMHM é capaz de prover conjuntos não dominados melhores em comparação aos obtidos por algoritmos existentes na literatura e versões híbridas desses algoritmos desenvolvidas neste trabalho. |
