Operador de pesquisa local baseada em aproximação quadrática para problemas de otimização contínua.
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Date
2018
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Abstract
Este documento traz o estudo de um operador de busca local que uti- liza aproxima¸c˜oes quadr´aticas para formar um algoritmo hibrido e resolver problemas multiobjetivo ou mono objetivo com restri¸c˜oes de igualdade. Mui- tas vezes, algoritmos evolutivos como o PSO (Eberhart & Kennedy,1995) conseguem encontrar boas bacias de atra¸c˜ao em problemas de otimiza¸c˜ao, mas explor´a-las pode ser complicado. Por isso uma hibridiza¸c˜ao com poten- cial para encontrar rapidamente m´ınimos locais ´e uma op¸c˜ao amplamente utilizada para acelerar a convergˆencia e melhorar a precis˜ao do processo.
Ao longo da sua execu¸c˜ao, os algoritmos evolutivos movem seus pon- tos de maneira que eles avancem a`s regi˜oes com as melhores solu¸c˜oes. Os operadores utilizados, chamados aqui de Full-Matrix Quadratic Approxima- tion (FMQA) e Diagonal Quadratic Approximation (DQA), utilizar˜ao pontos das boas regi˜oes encontradas no espa¸co para gerar fun¸c˜oes quadr´aticas que aproximam as fun¸c˜oes originais do problema. Eles diferem apenas em como as matrizes s˜ao constru´ıdas. Este modelo aproximado pode ser facilmente resolvido, obtendo uma solu¸c˜ao que atender´a o problema original e ´e prova- velmente melhor do que os pontos utilizados para fazer tal constru¸c˜ao.
O objetivo do trabalho ´e testar a uni˜ao destes operadores com o algoritmo evolutivo Particle Swarm Optimization (PSO), melhorando seus indiv´ıduos separadamente para resolver problemas com restri¸c˜oes de igualdade. N´os queremos observar suas vantagens e desvantagens quanto a tempo compu- tacional e precis˜ao, quando aplicada aos problemas propostos. Nestes pro- blemas, a dimens˜ao reduzida do espa¸co de busca torna dif´ıcil o trabalho do algoritmo evolutivo puro, e esse operador se mostrou eficiente para auxiliar na busca. Tamb´em ser´a estudado como os operadores performam em problemas multiobjetivo.
Description
Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto.
Keywords
Otimização combinatória, Ferramentas de busca na Web, Algoritmos de computador
Citation
MOTA, Felipe de Oliveira. Operador de pesquisa local baseada em aproximação quadrática para problemas de otimização contínua. 2018. 70 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2018.