Algoritmos evolucionÃrios multipopulaÃÃo na otimizaÃÃo multiobjetiva da remediaÃÃo de Ãguas subterrÃneas - Marcos Rodrigues Pinto (2009)
Ao longo das Ãltimas trÃs dÃcadas os algoritmos evolucionÃrios vÃm sendo aplicados com sucesso nas mais diversas Ãreas. Dentre as principais vantagens dos algoritmos evolucionÃrios estÃo a facilidade de aplicaÃÃo, a eficiÃncia e a confiabilidade. Na remediaÃÃo de Ãguas subterrÃneas, geralmente, os objetivos sÃo minimizar custos, minimizar a presenÃa do contaminante, maximizar a eficiÃncia do bombeamento, entre outros. Esses objetivos sÃo naturalmente conflitantes e a busca de soluÃÃes Ãtimas, ou quase Ãtimas, faz-se necessÃria. Tendo em vista esse fato, os mÃtodos de otimizaÃÃo evolucionÃria vÃm sendo aplicados e aperfeiÃoados na busca dessas soluÃÃes. Ã apresentada uma breve descriÃÃo de alguns desses mÃtodos, discutindo-se algumas de suas vantagens e limitaÃÃes. Cinco funÃÃes matemÃticas sÃo utilizadas para avaliar o desempenho dos algoritmos e tambÃm para servir de base para efetuar uma comparaÃÃo entre os mesmos. Para otimizar um sistema âbombear-e-tratarâ na remediaÃÃo de um sÃtio hipotÃtico, sÃo utilizados algoritmos evolucionÃrios multipopulaÃÃo, tratando o problema na sua dimensÃo multiobjetiva. A abordagem multipopulaÃÃo vem sendo empregada como mitigadora de um dos principais inconvenientes da otimizaÃÃo evolucionÃria: o excessivo tempo computacional. O fluxo de Ãguas subterrÃneas Ã modelado com o MODFLOW (modular finite-difference flow model), enquanto o transporte de contaminante Ã simulado com o MT3DMS (modular three-dimensional multispecies transport model). SÃo propostos dois algoritmos multipopulaÃÃo: MINPGA (Multi-Island Niched Pareto Genetic Algorithm), a partir do NPGA (Niched Pareto Genetic Algorithm) e da abordagem de ilhas de injeÃÃo; MHBMO (Multiple Hive Honey Bee Mating Optimization), uma versÃo multipopulaÃÃo do HBMO (Honey Bee Mating Optimization). TambÃm Ã utilizada uma versÃo multipopulaÃÃo do PSO (Particle Swarm Optimization), chamada MCPSO (Multi-Swarm Cooperative Particle Swarm Optimization). Os testes com funÃÃes matemÃticas validaram os algoritmos apresentados, e o problema de otimizaÃÃo do sistema âbombear-e-tratarâ tem como objetivos a minimizaÃÃo do custo da remediaÃÃo e da quantidade final da pluma contaminante. Todos os algoritmos obtiveram bons resultados, com sutil vantagem para o MINPGA