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Previous issue date: 2012-08-15 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / This paper presents an evaluative study about the effects of using a machine learning
technique on the main features of a self-organizing and multiobjective genetic algorithm
(GA). A typical GA can be seen as a search technique which is usually applied in problems
involving no polynomial complexity. Originally, these algorithms were designed to create
methods that seek acceptable solutions to problems where the global optimum is inaccessible
or difficult to obtain. At first, the GAs considered only one evaluation function and a single
objective optimization. Today, however, implementations that consider several optimization
objectives simultaneously (multiobjective algorithms) are common, besides allowing the
change of many components of the algorithm dynamically (self-organizing algorithms). At
the same time, they are also common combinations of GAs with machine learning techniques
to improve some of its characteristics of performance and use. In this work, a GA with a
machine learning technique was analyzed and applied in a antenna design. We used a variant
of bicubic interpolation technique, called 2D Spline, as machine learning technique to
estimate the behavior of a dynamic fitness function, based on the knowledge obtained from a
set of laboratory experiments. This fitness function is also called evaluation function and, it is
responsible for determining the fitness degree of a candidate solution (individual), in relation
to others in the same population. The algorithm can be applied in many areas, including in the
field of telecommunications, as projects of antennas and frequency selective surfaces. In this
particular work, the presented algorithm was developed to optimize the design of a microstrip
antenna, usually used in wireless communication systems for application in Ultra-Wideband
(UWB). The algorithm allowed the optimization of two variables of geometry antenna - the
length (Ls) and width (Ws) a slit in the ground plane with respect to three objectives: radiated
signal bandwidth, return loss and central frequency deviation. These two dimensions (Ws and
Ls) are used as variables in three different interpolation functions, one Spline for each
optimization objective, to compose a multiobjective and aggregate fitness function. The final
result proposed by the algorithm was compared with the simulation program result and the
measured result of a physical prototype of the antenna built in the laboratory. In the present
study, the algorithm was analyzed with respect to their success degree in relation to four
important characteristics of a self-organizing multiobjective GA: performance, flexibility,
scalability and accuracy. At the end of the study, it was observed a time increase in algorithm
execution in comparison to a common GA, due to the time required for the machine learning
process. On the plus side, we notice a sensitive gain with respect to flexibility and accuracy of
results, and a prosperous path that indicates directions to the algorithm to allow the
optimization problems with "η" variables / Este trabalho apresenta um estudo avaliativo dos efeitos da utiliza??o de uma t?cnica de
aprendizado de m?quina nas caracter?sticas principais de um algoritmo gen?tico (GA)
multiobjetivo e auto-organiz?vel. Um GA t?pico pode ser visto como uma t?cnica de busca
que ? normalmente aplicada em problemas que envolvem complexidade n?o polinomial.
Originalmente, estes algoritmos foram idealizados para criar m?todos que buscam solu??es
aceit?veis para problemas em que os ?timos globais s?o inacess?veis ou s?o de dif?cil
obten??o. A princ?pio, os GAs consideravam apenas uma fun??o de avalia??o e um ?nico
objetivo de otimiza??o. Hoje, entretanto, s?o comuns as implementa??es que consideram
diversos objetivos de otimiza??o simultaneamente (algoritmos multiobjetivos), al?m de
permitir a altera??o de diversos componentes do algoritmo dinamicamente (algoritmos autoorganiz?veis).
Ao mesmo tempo, s?o comuns tamb?m as combina??es dos GAs com t?cnicas
de aprendizado de m?quina para melhorar algumas de suas caracter?sticas de desempenho e
utiliza??o. Neste trabalho, um GA com recursos de aprendizado de m?quina foi analisado e
aplicado em um projeto de antena. Utilizou-se uma t?cnica variante de interpola??o bic?bica,
denominada Spline 2D, como t?cnica de aprendizado de m?quina para estimar o
comportamento de uma fun??o de fitness din?mica, a partir do conhecimento obtido de um
conjunto de experimentos realizados em laborat?rio. Esta fun??o de fitness ? tamb?m
denominada de fun??o de avalia??o e ? respons?vel pela determina??o do grau de aptid?o de
uma solu??o candidata (indiv?duo) em rela??o ?s demais de uma mesma popula??o. O
algoritmo pode ser aplicado em diversas ?reas, inclusive no dom?nio das telecomunica??es,
como nos projetos de antenas e de superf?cies seletivas de frequ?ncia. Neste trabalho em
particular, o algoritmo apresentado foi desenvolvido para otimizar o projeto de uma antena de
microfita, comumente utilizada em sistemas de comunica??o sem fio e projetada para
aplica??o em sistemas de banda ultra larga (Ultra-Wideband - UWB). O algoritmo permitiu a
otimiza??o de duas vari?veis da geometria da antena - o Comprimento (Ls) e a Largura (Ws)
de uma fenda no plano de terra com rela??o a tr?s objetivos: largura de banda do sinal
irradiado, perda de retorno e desvio da frequ?ncia central. As duas dimens?es (Ls e Ws) s?o
usadas como vari?veis em tr?s distintas fun??es de interpola??o, sendo uma Spline para cada
objetivo da otimiza??o, para compor uma fun??o de fitness agregada e multiobjetiva. O
resultado final proposto pelo algoritmo foi comparado com o resultado obtido de um
programa simulador e com o resultado medido de um prot?tipo f?sico da antena constru?da em
laborat?rio. No estudo apresentado, o algoritmo foi analisado com rela??o ao seu grau de
sucesso, no que diz respeito a quatro caracter?sticas importantes de um GA multiobjetivo
auto-organiz?vel: desempenho, flexibilidade, escalabilidade e exatid?o. Ao final do estudo,
observou-se na compila??o do algoritmo um aumento no tempo de execu??o em compara??o
a um GA comum, por conta do tempo necess?rio para o processo de aprendizagem. Como
ponto positivo, notou-te um ganho sens?vel com rela??o a flexibilidade e a exatid?o dos
resultados apresentados, al?m de um caminho pr?spero que indica dire??es para permitir com
que o algoritmo permita a otimiza??o de problemas com η vari?veis
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufrn.br:123456789/15441 |
| Date | 15 August 2012 |
| Creators | Martins, Sinara da Rocha |
| Contributors | CPF:46533435434, http://lattes.cnpq.br/6968371254983355, Costa, Jos? Alfredo Ferreira, CPF:53820126449, http://lattes.cnpq.br/9745845064013172, Silva, Sandro Gon?alves da, CPF:70399727434, http://lattes.cnpq.br/6122570451445215, Pereira, Alexandre da Costa, CPF:50337408491, http://lattes.cnpq.br/5259454403464034, Silva, Cl?udio Rodrigues Muniz da |
| Publisher | Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Programa de P?s-Gradua??o em Engenharia El?trica, UFRN, BR, Automa??o e Sistemas; Engenharia de Computa??o; Telecomunica??es |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFRN, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte, instacron:UFRN |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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