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Defesa de Dissertação de Mestrado Nº1.705: "Algoritmos Bio-inspirados para Solução de Problemas de Otimização"

O aluno Carlos Eduardo Martins Barbosa irá defender sua pesquisa no dia 9 de maio, às 10h, no Auditório Início: 09/05/2017 às 10:00 Término: 09/05/2017 às 00:00 Local: Auditório do CIn

Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE
Defesa de Dissertação de Mestrado Nº 1.705

Aluno: Carlos Eduardo Martins Barbosa
Orientador: Prof. Germano Crispim Vasconcelos
Título: Algoritmos Bio-inspirados para Solução de Problemas de Otimização
Data: 09/05/2017
Hora/Local: 10h – Centro de Informática – Auditório
Banca Examinadora:
Profa. Patrícia Cabral de Azevedo Restelli Tedesco (UFPE / Centro de Informática)
Prof. André Menezes Marques das Neves (UFPE / Departamento de Design)
Prof. Germano Crispim Vasconcelos (UFPE / Centro de Informática)

RESUMO:

Muitos problemas do mundo real podem ser formulados como problemas de otimização em domínios contínuos. Nos últimos anos, algoritmos bio-inspirados, que fundamentam-se no comportamento dos fenômenos naturais, têm sido cada vez mais empregados para resolver tais problemas. Neste trabalho, são investigados 8 (oito) algoritmos inspirados na natureza: algoritmos genéticos (GA), otimização por colônia de formigas (ACO), otimização por enxame de partículas (PSO), colônia de abelhas artificiais (ABC), algoritmo do vaga-lume (FA), algoritmo de busca do pássaro cuco (CS), algoritmo do morcego (BAT) e algoritmo de busca autoadaptativa do pássaro cuco (SACS). Estes algoritmos são analisados em três tipos de problemas distintos, que compreendem (1) funções de benchmark estudadas comumente em problemas de otimização, (2) previsão da energia eólica a partir da velocidade do vento com dados reais coletados de dois parques eólicos, e (3) clusterização de padrões, necessária na solução de problemas não-supervisionados. Os experimentos realizados com os diferentes algoritmos analisaram as principais vantagens e deficiências dos algoritmos em relação à (1) qualidade das soluções obtidas segundo métricas de desempenho específicas para cada problema, (2) tempo de execução do algoritmo e (3) tempo de convergência para a melhor solução. Uma técnica de ajuste automático dos parâmetros, também bio-inspirada, foi desenvolvida e empregada em todos os problemas e algoritmos, para se determinar os valores ótimos para cada método e permitir uma comparação consistente dos resultados. Os experimentos realizados evidenciaram que o algoritmo do pássaro cuco funciona de forma eficiente, robusta e superior aos outros métodos investigados para a maioria dos experimentos realizados, e que a propriedade de cauda longa da distribuição com voos de Lévy, explorada neste trabalho, é a principal responsável pela eficiência deste algoritmo.

Palavras-chave: Algoritmos Bio-inspirados. Inteligência de Enxames. Problemas de Otimização. Busca do Pássaro Cuco. Voo de Lévy.
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