Otimização evolutiva multiobjetivo baseada em decomposição e assistida por máquinas de aprendizado extremo

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2015
Autor(a) principal: Pavelski, Lucas Marcondes
Orientador(a): Delgado, Myriam Regattieri De Biase da Silva
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Curitiba
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/1254
Resumo: Muitos problemas de otimização reais apresentam mais de uma função-objetivo. Quando os objetivos são conflitantes, estratégias especializadas são necessárias, como é o caso dos algoritmos evolutivos multiobjetivo (MOEAs, do inglês Multi-objective Optimization Evolutionary Algorithms). Entretanto, se a avaliação das funções-objetivo é custosa (alto custo computacional ou econômico) muitos MOEAs propostos são impraticáveis. Uma alternativa pode ser a utilização de um modelo de aprendizado de máquina que aproxima o cálculo do fitness (surrogate) no algoritmo de otimização. Este trabalho propõe e investiga uma plataforma chamada ELMOEA/D que agrega MOEAs do estado da arte baseados em decomposição de objetivos (MOEA/D) e máquinas de aprendizado extremo (ELMs, do inglês Extreme Learning Machines) como modelos surrogate. A plataforma proposta é testada com diferentes variantes do algoritmo MOEA/D e apresenta bons resultados em problemas benchmark, comparada a um algoritmo da literatura que também utiliza MOEA/D mas modelos surrogates baseados em redes com função de base radial. A plataforma ELMOEA/D também é testada no Problema de Predição de Estrutura de Proteínas (PPEP). Apesar dos resultados alcançados pela proposta não serem tão animadores quanto aqueles obtidos nos benchmarks (quando comparados os algoritmos com e sem surrogates), diversos aspectos da proposta e do problema são explorados. Por fim, a plataforma ELMOEA/D é aplicada a uma formulação alternativa do PPEP com sete objetivos e, com estes resultados, várias direções para trabalhos futuros são apontadas.