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Análise comparativa do comportamento de meta-heurísticas
ISBN-13: 9783639690835 / Portugalski / Miękka / 2014 / 120 str.
Este trabalho tem por finalidade tracar um paralelo entre quatro algoritmos bio-inspirados de cunho meta-heuristico (Algoritmo Genetico, Evolucao Diferencial, Otimizacao por Enxame de Particulas e Busca Harmonica), testando-os em funcoes de benchmark de otimizacao continua e avaliando-os com base em dados coletados sobre a qualidade das solucoes geradas e sobre o modo de exploracao do espaco de busca. Sao propostas aqui tecnicas de coleta de informacoes sobre o modus operandi dos algoritmos, as quais envolvem Diagramas de Voronoi e divisao do espaco de busca em regioes bidimensionais utilizando Mapas Auto-organizaveis. O uso desses mapas como ferramenta de Mineracao Visual de Dados tem como objetivo avaliar os dados gerados e identificar os agrupamentos formados. Procuramos entender a influencia da alteracao dos valores dos parametros das meta-heuristicas no seu comportamento ao longo do tempo, bem como a sua sensibilidade as mudancas de dimensao das funcoes de otimizacao que estao solucionando. Dessa forma, almeja-se tracar perfis de comportamento e definir a posteriori um padrao para possibilitar a analise mais detalhada das similaridades/dissimilaridades entre as abordagens."
Este trabalho tem por finalidade traçar um paralelo entre quatro algoritmos bio-inspirados de cunho meta-heurístico (Algoritmo Genético, Evolução Diferencial, Otimização por Enxame de Partículas e Busca Harmônica), testando-os em funções de benchmark de otimização contínua e avaliando-os com base em dados coletados sobre a qualidade das soluções geradas e sobre o modo de exploração do espaço de busca. São propostas aqui técnicas de coleta de informações sobre o modus operandi dos algoritmos, as quais envolvem Diagramas de Voronoi e divisão do espaço de busca em regiões bidimensionais utilizando Mapas Auto-organizáveis. O uso desses mapas como ferramenta de Mineração Visual de Dados tem como objetivo avaliar os dados gerados e identificar os agrupamentos formados. Procuramos entender a influência da alteração dos valores dos parâmetros das meta-heurísticas no seu comportamento ao longo do tempo, bem como a sua sensibilidade às mudanças de dimensão das funções de otimização que estão solucionando. Dessa forma, almeja-se traçar perfis de comportamento e definir a posteriori um padrão para possibilitar a análise mais detalhada das similaridades/dissimilaridades entre as abordagens.
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