Resumo: O Particle Swarm Optimization (PSO) pertence a uma classe de algoritmos inspirados em comportamentos sociais naturais inteligentes, chamada Swarm Intelligence (SI). O algoritmo PSO tem sido aplicado com sucesso na resolução de problemas de otimização contínua, no entanto, o seu potencial em problemas discretos não foi suficientemente explorado. Trabalhos recentes têm proposto a implementação de PSO usando algoritmos de busca local e Path relinking com resultados promissores. Este trabalho tem como objetivo apresentar um algoritmo PSO como um meta-modelo que utiliza internamente busca local e Path relinking, mas diferentemente das abordagens anteriores, o algoritmo proposto mantém o conceito principal de PSO para a atualização da velocidade da partícula. O trabalho descreve o algoritmo proposto como uma plataforma geral para problemas combinatórios. Tal proposta é validada em duas implementações: uma aplicada ao Problema do Caixeiro Viajante e outra ao Problema da Mochila. As peculiaridades e uma série de experimentos de calibragem de ambos os algoritmos são relatados. Finalmente, a qualidade do algoritmo proposto é testada na comparação com outros PSO discretos da literatura recente e também com outro conhecido algoritmo de metaheurística: o Ant Colony Optimization (ACO). Os resultados são encorajadores e reforçam a idéia de que o algoritmo PSO também pode ser competitivo em espaço de busca discreto, assim como levam a crer que a utilização de métodos dependentes do problema pode ser uma excelente alternativa na aplicação de PSO a este tipo de problema.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:dspace.c3sl.ufpr.br:1884/24862 |
| Date | 26 November 2010 |
| Creators | Rosendo, Matheus |
| Contributors | Ramirez Pozo, Aurora Trinidad, Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciencias Exatas. Programa de Pós-Graduaçao em Informática |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPR, instname:Universidade Federal do Paraná, instacron:UFPR |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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