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Previous issue date: 2010 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Este trabalho propõe uma metodologia de otimização multimodal e simultânea de pesos e arquiteturas de Redes Neurais Artificiais (RNAs) com Evolução Diferencial. O sistema neural
híbrido proposto busca por arquiteturas de forma construtiva e realiza o ajuste dos pesos invasivamente, dispensando assim o uso de algoritmos de treinamento por correção de erros.
A motivação para o desenvolvimento do presente trabalho é propor uma abordagem que contorne a sensibilidade natural dos métodos construtivos e invasivos aos mínimos locais , tanto na busca de arquiteturas, quanto no ajuste dos pesos das RNAs. Para isto, utilizou-se uma estraté-
gia implícita de manutenção da diversidade inspirada na computação evolucionária paralela. A
combinação desta estratégia em um sistema neural híbrido, assim como sua adaptação em uma
metodologia construtiva e invasiva, é a principal inovação deste trabalho.
Como base evolucionária da metodologia proposta, foram utilizadas a Evolução Diferencial
em sua forma original e também uma recente variação deste algoritmo, a Evolução Diferencial
baseada em Oposição. Desta forma, esta dissertação possui dois objetivos primários: (1) avaliar a performance da metodologia proposta comparando com outros sistemas neurais híbridos
encontrados na literatura; (2) avaliar e comparar o desempenho dos dois algoritmos evolucionários utilizados na otimização de redes neurais.
Os experimentos foram conduzidos com o propósito de otimizar redes Multi-Layer Perceptron (MLP) para problemas de classificação. Os critérios utilizados para análise de performance
do método foram a capacidade de generalização, tamanho da arquitetura encontrada e tempo
de convergência. Os resultados obtidos indicam que o método proposto possui grande capacidade de generalização com qualidade de resposta superior ou equivalente a muitos métodos
encontrados na literatura, e geralmente com menor arquitetura. Além do mais, a metodologia
multimodal proposta obteve estes bons resultados com velocidade plausível, necessitando de
poucos segundos para convergir. Estas análises ressaltam a boa performance geral do sistema
neural híbrido proposto, cuja característica uni-modular sugere que bons resultados podem ser
obtidos sem excessiva complexidade e em tempo hábil
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/2353 |
| Date | 31 January 2010 |
| Creators | ZARTH, Antonio Miguel Faustini |
| Contributors | LUDERMIR, Teresa Bernarda |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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