CIn - Centro de Informática UFPE

Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE

Defesa de Tese de Doutorado Nº 161

 

Aluno: Cícero Garrozi

Orientador: Prof. Aluizio Fausto Ribeiro Araújo

Título:  Algoritmo Evolucionário Multiobjetivo Dinâmico com Inserção de Diversidade Direcionada na População

Data: 08/03/2012

Hora/Local: 8:00h – Auditório

Banca Examinadora:

Prof. Germano Crispim Vasconcelos (CIn/UFPE)

Prof. Cleber Zanchettin (CIn/UFPE)

Prof. George Darmiton da Cunha Cavalcanti  (CIn/UFPE)

Prof.  Renato Tinós (DCM / USP)

Prof. Tiago Alessandro Espinola Ferreira (DEINFO/UFRPE)

 

RESUMO:

 

Nos problemas de otimização dinâmicos, as mudanças que ocorrem durante a otimização podem tornar a resolução de um problema multiobjetivo ainda mais difícil. Nesta situação, um algoritmo multiobjetivo evolucionário dinâmico (DMOEA) pode balancear as suas ações de exploração e explotação, adaptando-se às mudanças do ambiente. Os DMOEAs aumentam a diversidade genética em resposta à detecção de uma mudança. A inserção de imigrantes e definição de parâmetros apropriados dos operadores de variação permitem aumentar a diversidade, e consequentemente, aprimorar a exploração. Entretanto, os novos indivíduos não fornecem indicações informando se estão localizados em potenciais regiões ótimas do espaço de buscas. Neste sentido, este trabalho propõe um operador de mutação memético baseado em gradiente para gerar diversidade guiada em busca das novas regiões promissoras do espaço de soluções seguindo as modificações do ambiente. Tal operador de mutação foi inserido em uma versão do algoritmo SPEA2 considerando cinco combinações distintas com o operador regular de mutação para avaliar sua sinergia e determinar a melhor alternativa de uso. Inicialmente, foram realizados testes em cinco problemas multiobjetivo estáticos e, em seguida, em três problemas de otimização multiobjetivo dinâmicos que consideraram diversos cenários de dinamicidade (severidade e frequencia das mudanças). Os resultados sugerem que o uso do gradiente nos problemas dinâmicos pode direcionar efetivamente o aumento da diversidade.

 

Palavras-chaves: Algoritmos Evolucionários Dinâmicos, MOEAs, sinergia de operadores genéticos, Algoritmos Meméticos, Operador Gradiente