COMPARAÇÃO ENTRE TÉCNICAS DE TRATAMENTO DE RESTRIÇÕES EM ALGORITMOS EVOLUTIVOS
Documento
Informações da Dissertação
Título
COMPARAÇÃO ENTRE TÉCNICAS DE TRATAMENTO DE RESTRIÇÕES EM ALGORITMOS EVOLUTIVOS
Autor
Marcia Mayumi Imoto
Resumo
Problemas de otimização com restrição são comumente encontrados em muitas áreas de conhecimento. Estão disponíveis várias abordagens para alcançar soluções confiáveis e viáveis para estes problemas. Nesse contexto, lidar com o problema implica em encontrar não apenas um algoritmo eficiente, mas também uma técnica adequada para lidar de forma confiável com soluções inviáveis. O presente trabalho investiga algumas abordagens bem conhecidas para lidar com restrições em algoritmos evolutivos, medindo seus desempenhos em dois algoritmos de busca diferentes, a Evolução Diferencial e o Enxame de Partículas. O bem conhecido conjunto de funções de benchmark do CEC 2006 foi o conjunto de problemas utilizados como estudos de caso. O trabalho destaca as características notáveis de cada técnica de tratamento como a sensibilidade à configuração dos parâmetros dos algoritmos, a estabilidade na entrega de soluções viáveis e a quantidade de melhores soluções.
Abstract
Constrained optimization problems are commonly found in many knowledge areas. Several approaches are available to reach reliable and feasible solutions for these problems. In this context, handling the problem imply in finding not only an efficient algorithm but also an adequate method to reliably handle infeasible solutions. The present work investigates some well-known approaches to handle constraints in evolutionary algorithms, measuring its performances in two different searching algorithms, differential evolution and particle swarm optimization. The well-known CEC 2006 suite of benchmark functions was the set of problems used as case studies. The work highlights the remarkable characteristics of each handling technique as the sensitiveness to the parameter configuration of the algorithms, the stableness in delivering feasible solutions and the amount of best overall solutions.
Ano
2017
Orientadores
Beatriz de Souza Leite Pires de Lima