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Análise comparativa do comportamento de meta-heurísticas populacionais para otimização contínua: uma abordagem baseada em mapas auto-organizáveis / Comparative Analysis of the Behavior of Population Based Metaheuristics for Continuous Optimization: an Approach Based on Self-Organizing Maps (Inglês)

Made available in DSpace on 2019-03-29T23:32:55Z (GMT). No. of bitstreams: 0
Previous issue date: 2012-08-30 / The aim of this study is to establish a parallel between four bioinspired metaheuristic algorithms (namely, Genetic Algorithm, Differential Evolution, Particle Swarm Optimization, and Harmony Search), testing them with continuous optimization benchmark functions and assessing them based on data collected about the quality of the solutions they generate and based on the way they explore the search space. Novel techniques are proposed to collect data about the modus operandi of the algorithms using Voronoi Diagrams and through a division of the search space in bi-dimensional regions using Self-Organizing Maps. The use of these maps as a Visual Data Mining tool aims to process the resulting data and identify the available clusters. We wish to understand the influence of parameter calibration on the search behavior of the metaheuristic algorithms, as well as their sensitivity to dimension changes of the optimization functions they are solving. Furthermore, behavior profiles can be established and patterns can be defined, allowing us to analyze in detail the similarities/dissimilarities between the algorithms. All metaheuristics were implemented step-by-step to allow us to understand their inner workings, peculiarities, and also facilitate the tracking of their search behavior along their execution on the optimization problems.
Keywords: Bioinspired Metaheuristics. Information Visualization. Visual Data Mining. Self-Organizing Maps. Kohonen Maps. Voronoi Diagrams. / Este trabalho tem por finalidade traçar um paralelo entre quatro algoritmos bio-inspirados de cunho meta-heurístico (a saber: Algoritmo Genético, Evolução Diferencial, Otimização por Enxame de Partículas e Busca Harmônica), testando-os em funções de benchmark de otimização contínua e avaliando-os com base em dados coletados sobre a qualidade das soluções geradas e sobre o modo de exploração do espaço de busca. São propostas aqui técnicas de coleta de informações sobre o modus operandi dos algoritmos que envolvem Diagramas de Voronoi e divisão do espaço de busca em regiões bidimensionais utilizando Mapas Auto-organizáveis. O uso desses mapas como ferramenta de Mineração Visual de Dados tem como objetivo avaliar os dados gerados e identificar os agrupamentos que foram formados. Procuramos entender a influência da alteração dos valores dos parâmetros das meta-heurísticas no seu comportamento ao longo do tempo, bem como a sua sensibilidade às mudanças de dimensão das funções de otimização que estão solucionando. Dessa forma, almeja-se traçar perfis de comportamento e definir a posteriori um padrão para possibilitar a análise mais detalhada das similaridades/dissimilaridades entre as abordagens. Todos os algoritmos utilizados foram implementados passo-a-passo a fim de entender as suas particularidades, esclarecer melhor seus mecanismos internos e facilitar o rastreamento do comportamento dos mesmos no ato da resolução dos problemas.
Palavras-chave: Meta-heurísticas Bioinspiradas. Visualização da Informação. Mineração Visual de Dados. Mapas Auto-Organizáveis. Mapas de Kohonen. Diagramas de Voronoi.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:dspace.unifor.br:tede/89884
Date30 August 2012
CreatorsAraújo, Marcelo Lotif
ContributorsCoelho, Andre Luis Vasconcelos, Maia, José Everardo Bessa, Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira, Coelho, Andre Luis Vasconcelos
PublisherUniversidade de Fortaleza, Mestrado Em Informática Aplicada, UNIFOR, Brasil, Centro de Ciências Tecnológicas
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UNIFOR, instname:Universidade de Fortaleza, instacron:UNIFOR
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