Made available in DSpace on 2014-06-12T15:55:34Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo2265_1.pdf: 2206873 bytes, checksum: 40af7f6131b3c67b98302383ab7f63e7 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2011 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / A geração e manutenção de soluções distintas em Algoritmos Evolucionários Multiobjetivo (MOEAs), sobretudo em ambientes dinâmicos nos quais os critérios de avaliação das soluções podem variar ao longo do tempo, é um problema em aberto, em que há poucos estudos sobre a influência das diferentes maneiras de gerar diversidade na qualidade do conjunto de soluções ótimas. A inclusão de geradores de diversidade em MOEAs pode aumentar o custo do processo evolucionário e prejudicar seu desempenho. Surge, então, a necessidade de buscar meios para atenuar a repercussão negativa do aumento dos níveis de dispersão da população de soluções candidatas no caminhamento à superfície onde se situam os pontos ótimos, conhecida como a Frente de Pareto (PF). Em sistemas biológicos, regimes de imigração aumentam as possíveis combinações de trocas genéticas, promovendo diversidade de caminhos evolucionários. Inspirada na modelagem de imigração natural, esta pesquisa investiga a inserção de soluções atípicas (imigrantes) em populações de soluções candidatas como forma de gerar diversidade em MOEAs aplicados à otimização dinâmica multiobjetivo. A dissertação também propõe e formaliza as Paisagens de Não-Dominância (NDL) para guiar a inserção dos imigrantes gerados na população. As NDLs proveem os MOEAs das probabilidades dos imigrantes serem não-dominados em uma população a partir da estimação de funções densidade de probabilidade e de estatísticas de ordem multivariadas no espaço de objetivos. Após caracterizar a influência da diversidade na dinâmica de aproximação da PF em MOEAs, incorporaram-se as NDLs a geradores de imigrantes. A validação experimental do Gerador de Diversidade baseado em NDL (NDL-DG) expressa o potencial da abordagem proposta no aumento da qualidade média dos conjuntos de soluções não-dominadas evoluídas. A análise dos resultados da incorporação do NDL-DG ao algoritmo NSGA2 revela a obtenção de soluções de maior qualidade média com significância estatística em 79% dos cenários de otimização dinâmica estudados, em termos do indicador de Hipervolume offline, quando comparado com populações evoluídas sem o uso das NDLs. Em seguida, identificaram-se os cenários de otimização em que o NDL-DG se mostra mais promissor. Finalmente, indicaram-se direções de pesquisa para ampliar o alcance da aplicação das NDLs para outros problemas em aberto na otimização multiobjetivo evolucionária

Made available in DSpace on 2015-03-26T12:27:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 3360592 bytes, checksum: 7d67d4fcf4c95ec01e67b457ff878b1e (MD5) Previous issue date: 2012-08-01 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / The objective of the present work to start several projects with the aim of generating free systems to assist forest managers, academics and extension in solving some problems in the forest sector. The projects are started the RPF (forest regulation system), OtimTotas (optimization of multiproduct of timber system), FitFD (system for fitting of probability density functions), and Select (system for selection of data for growth and yield modeling). The projects were developed using the Java programming language. As development environment we used the IDE (Integrated Development Environment) Netbeans 7.1 and JDK 7.3 (Java Development Kit) the four systems were implemented and are freely available on the site NeuroForest (http://neuroforest.ucoz.com/) and is presented for flexible and efficient resolution of problems to which they have. / Objetivou-se no presente trabalho iniciar diversos projetos com o intuito de gerar sistemas gratuitos, para auxiliar gestores florestais, acadêmicos e extensionistas, na resolução de alguns problemas do setor florestal. Os projetos iniciados são o RPF (sistema para regulação da produção florestal), OtimTotas (sistema para otimização de multiprodutos madeireiros), FitFD (sistema para ajuste de funções densidade de probabilidade), e o Select (sistema para seleção de dados para ajuste de modelos de crescimento e produção). Os projetos foram desenvolvidos utilizando a linguagem de programação Java. Como ambiente de desenvolvimento foi utilizado a IDE (Integrated Development Environment) Netbeans 7.1, e a JDK 7.3 (Java Development Kit). Os quatro sistemas foram implementados e estão disponibilizados gratuitamente no site NeuroForest (http://neuroforest.ucoz.com/) e se apresentaram flexíveis e eficientes para a resolução de problemas aos quais se dispõem.