O uso de múltiplos enxames na otimização de problemas com vários objetivos

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Autor(es): dc.contributorRamirez Pozo, Aurora Trinidad, 1959--
Autor(es): dc.contributorDuarte Junior, Elias Procopio-
Autor(es): dc.contributorUniversidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Programa de Pós-Graduação em Informática-
Autor(es): dc.creatorCampos Junior, Arion de-
Data de aceite: dc.date.accessioned2019-08-22T00:16:15Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2019-08-22T00:16:15Z-
Data de envio: dc.date.issued2014-08-18-
Data de envio: dc.date.issued2014-08-18-
Data de envio: dc.date.issued2014-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://hdl.handle.net/1884/35777-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/1884/35777-
Descrição: dc.descriptionResumo: A computação bioinspirada permite a resolução de uma gama de problemas computacionais. Dentre as várias meta-heurísticas existentes, o algoritmo PSO (Particle Swarm Optimization) tem sido aplicado eficientemente para resolver problemas de otimização. Inicialmente empregado na resolução de problemas com um objetivo, a técnica tem sido investigada para solucionar problemas multiobjetivo. O principal objetivo desta tese de doutorado é a proposta de estratégias distribuídas para a execução do algoritmo PSO em diversas topologias conectando múltiplos enxames para resolver problemas com vários objetivos. A adoção de múltiplos enxames parte da constatação de que a otimização pode consumir onerosos recursos computacionais. Assim, investigar e propor novos métodos para a execução do algoritmo de forma paralela e distribuída torna-se uma iniciativa relevante. Neste trabalho, os indivíduos do algoritmo PSO são divididos em subpopulações independentes entre si e que ocasionalmente compartilham indivíduos. Diversas topologias e estratégias de comunicação para conectar os enxames foram investigadas, que determinam quais subpopulações trocam informações entre si. A influência exercida pela topologia na otimização de problemas com um objetivo é avaliada. Esta investigação inicial serviu para verificar se o uso de múltiplos enxames é relevante. Considerando os resultados obtidos, pôde-se constatar que esse modelo exerce um efeito positivo no processo de otimização. Foi possível indicar quais topologias apresentam melhor desempenho e qual a configuração, em termos de número de subpopulações, é mais eficiente. Tais constatações foram motivações para conceber estratégias distribuídas para resolver problemas com vários objetivos, incluindo uma estratégia baseada na decomposição de funções. Estudos empíricos são conduzidos para avaliar o impacto da otimização cooperativa, incluindo fatores relacionados à comunicação exigida entre as subpopulações. A partir desses resultados foi possível determinar qual estratégia baseada no algoritmo PSO é mais indicada, considerando as características de diferentes problemas de otimização.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
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Palavras-chave: dc.subjectSistemas de reconhecimento de padrões-
Palavras-chave: dc.subjectTeses-
Título: dc.titleO uso de múltiplos enxames na otimização de problemas com vários objetivos-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
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