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Previous issue date: 2012-04-19 / Este trabalho apresenta um nova nova metaheurística híbrida e bioinspirada na natureza, baseada em três pilares fundamentais, que são: os Algoritmos Genéticos; a Teoria dos Jogos; e, a Lógica Nebulosa. Assim, o Algoritmo Genético com Interação Social Nebulosa, ou F-SIGA, é fundamentado e caracterizado por permitir aos indivíduos da população a possibilidade de participar do processo de Interação Social. Essa etapa é anterior ao processo de seleção para a geração dos descendentes, e nela eles podem obter ganhos através das disputas com outros indivíduos. Para isso, cada indivíduo é caracterizado por dois cromossomos, sendo um referente a solução do problema em questão; e, o outro, com a codificação genética da sua estratégia de comportamento. Como ambiente de disputas é utilizado o jogo Dilema do Prisioneiro, nas versões de 2-pessoas e N-pessoas, inclusive com a abordagem nebulosa. Além disso, os indivíduos são avaliados por uma função de fitness que engloba: a representação da solução do problema, os ganhos obtidos nas disputas e, ainda, o Fator de Experiència, que utiliza da experiência adquirida pelo indivíduo também como componente para auxiliar no processo evolutivo da população. Esta característica deu origem ao algoritmo ESIA – não previsto inicialmente – onde apenas as informações obtidas nas Interações Sociais são consideradas na seleção dos indivíduos para a etapa de reprodução. Metodologicamente, o trabalho evoluiu para o surgimento do algoritmo ESIA, que é uma nova classe de Algoritmos Evolucionários baseados em Interação Social. Sendo assim, este trabalho apresenta quatro algoritmos: o SIGA, o NpSIGA, o F-SIGA e o ESIA, com suas fundamentações teóricas e, também, resultados práticos ao aplicá-los à problemas de otimização global, com e sem restrições; e, à instâncias do Problema do Caixeiro Viajante. / This work presents a new new hybrid metaheuristic and bioinspired in nature, based on three main pillars, namely: Genetic Algorithms; Game Theory; and Fuzzy Logic. Thus, the Fuzzy Social Interaction Genetic Algorithm , or F-SIGA, is based and characterized by allowing individuals in the population the possibility to participate in the Social Interaction process. This step is prior to the selection process for the generation of offspring, and in it they can make gains through disputes with other individuals. For this, each individual is characterized by two chromosomes, one related to solving the problem in question; and, the other, with the gene encoding a behavioral strategy. As disputes environment is used the Prisoner's Dilemma game, in 2-person and N-person versions, including the fuzzy approach. In addition, individuals are evaluated by a fitness function that includes: a representation of the problem´ solution, the gains made in disputes and also the experience factor, using the experience acquired by the individual as well as a component to assist in the evolving process of the population. This characteristic gave rise to the ESIA algorithm - not originally planned - where only the information obtained from social interactions are considered in the selection of individuals for reproduction stage. Methodologically, the work evolved into the emergence of the ESIA algorithm, which is a new class of Evolutionary Algorithms based on social interaction. Thus, this work presents four algorithms: SIGA, NpSIGA, F-SIGA and ESIA, with its theoretical foundations and also practical results of applying them to global optimization problems with and without constraints; and the instances of the Travelling Salesman Problem.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpa.br:2011/7753 |
| Date | 19 April 2012 |
| Creators | TEIXEIRA, Otávio Noura |
| Contributors | OLIVEIRA, Roberto Célio Limão de |
| Publisher | Universidade Federal do Pará, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, UFPA, Brasil, Instituto de Tecnologia |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPA, instname:Universidade Federal do Pará, instacron:UFPA |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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