BO-AMHM: Uma Arquitetura Multiagente para Hibridização de Meta-Heurísticas para problemas Biobjetivo - Silva, Igor Rosberg De Medeiros (2018)
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.