PCAISO-GT: uma metaheurística co-evolutiva paralela de otimização aplicada ao problema de alocação de berços

• Ano de defesa: 2013
• Autor(a) principal: Oliveira, Carlos Eduardo de Jesus Guimarães
• Orientador(a): Chiwiacowsky, Leonardo Dagnino
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade do Vale do Rio dos Sinos
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada
• Departamento: Escola Politécnica
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Computação natural; Sistema imunológico artificial; Otimização combinatória; Computação evolucionária; Co-evolução; Paralelização
• Palavras-chave em Inglês: Natural computation; Artificial immune system; Combinatorial optimization; Evolutionary computation; Co-evolution; Parallelization
• Área do conhecimento CNPq: ACCNPQ::Ciências Exatas e da Terra::Ciência da Computação
• Link de acesso: http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/3185

Este trabalho apresenta um algoritmo de otimização baseado na metaheurística dos Sistemas Imunológicos Artificiais, princípios de Teoria dos Jogos, Co-evolução e Paralelização. Busca-se a combinação adequada dos conceitos de Teoria dos Jogos, Co-evolução e Paralelização aplicados ao algoritmo AISO (Artificial Immune System Optimization) para resolução do Problema de Alocação de Berços (PAB). Dessa maneira, o algoritmo é formalizado a partir das técnicas citadas, formando o PCAISO-GT: Parallel Coevolutionary Artificial Immune System Optimization with Game Theory. Inicialmente, foram realizados experimentos visando à sintonia dos parâmetros empregados nas diferentes versões da ferramenta desenvolvida. Com base nas melhores configurações identificadas, foram realizados experimentos de avaliação através da solução de um conjunto de instâncias do PAB. Os resultados obtidos permitiram a indicação da versão co-evolutiva associada à teoria dos jogos como a melhor para solução do problema em estudo.