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Previous issue date: 2017-05-09 / Muitos problemas do mundo real podem ser formulados como problemas de otimização em domínios contínuos. Nos últimos anos, algoritmos bio-inspirados, que fundamentam-se no comportamento dos fenômenos naturais, têm sido cada vez mais empregados para resolver tais problemas. Neste trabalho, são investigados 8 (oito) algoritmos inspirados na natureza: algoritmos genéticos (GA), otimização por colônia de formigas (ACO), otimização por enxame de partículas (PSO), colônia de abelhas artificiais (ABC), algoritmo do vaga-lume (FA), algoritmo de busca do pássaro cuco (CS), algoritmo do morcego (BAT) e algoritmo de busca autoadaptativa do pássaro cuco (SACS). Estes algoritmos são analisados em três tipos de problemas distintos, que compreendem (1) funções de benchmark estudadas comumente em problemas de otimização, (2) previsão da energia eólica a partir da velocidade do vento com dados reais coletados de dois parques eólicos, e (3) clusterização de padrões, necessária na solução de problemas não-supervisionados. Os experimentos realizados com os diferentes algoritmos analisaram as principais vantagens e deficiências dos algoritmos em relação à (1) qualidade das soluções obtidas segundo métricas de desempenho específicas para cada problema, (2) tempo de execução do algoritmo e (3) tempo de convergência para a melhor solução. Uma técnica de ajuste automático dos parâmetros, também bio-inspirada, foi desenvolvida e empregada em todos os problemas e algoritmos, para se determinar os valores ótimos para cada método e permitir uma comparação consistente dos resultados. Os experimentos realizados evidenciaram que o algoritmo do pássaro cuco funciona de forma eficiente, robusta e superior aos outros métodos investigados para a maioria dos experimentos realizados, e que a propriedade de cauda longa da distribuição com voos de Lévy, explorada neste trabalho, é a principal responsável pela eficiência deste algoritmo. / Many real-world problems can be formulated as optimization problems in continuous domains. In the last years, bio-inspired algorithms, whice are based on the behavior of natural phenomena, have been increasingly employed to solve such problems. In this work, 8 (eight) algorithms inspired by nature are investigated: genetic algorithms (GA), ant colony optimization (ACO), particle swarm optimization (PSO), artificial bee colony (ABC), firefly algorithm (FA), cuckoo search algorithm (CS), bat algorithm (BAT) and self-adaptive cuckoo search algorithm (SACS). These algorithms are analyzed in three different types of problems, which comprise (1) benchmark functions commonly studied in optimization problems, (2) prediction of wind energy from wind speed with real data collected from two wind farms, and clustering patterns, required in solving unsupervised problems. The experiments performed with the different algorithms investigated the main advantages and disadvantages of the algorithms concerning (1) the quality of the solutions obtained according to specific metrics for each problem, (2) algorithm execution time and (3) convergence time for the best solution. A bio-inspired technique of automatic parameter tuning was developed and employed in all problems and algorithms in order to determine optimal values for each method and to allow a consistent comparison of the results. The performed experiments showed that the cuckoo search algorithm works efficiently, robustly and superior to the other investigated methods for most of the experiments, and the long tail property of the Lévy Flight distribution, explored in this work, is the main responsible for the efficiency of this algorithm.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/25229 |
| Date | 09 May 2017 |
| Creators | BARBOSA, Carlos Eduardo Martins |
| Contributors | http://lattes.cnpq.br/5943634209341438, VASCONCELOS, Germano Crispim |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco, Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao, UFPE, Brasil |
| 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 | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/embargoedAccess |
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