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Previous issue date: 2011 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / A geração e manutenção de soluções distintas em Algoritmos Evolucionários Multiobjetivo
(MOEAs), sobretudo em ambientes dinâmicos nos quais os critérios de avaliação das
soluções podem variar ao longo do tempo, é um problema em aberto, em que há poucos
estudos sobre a influência das diferentes maneiras de gerar diversidade na qualidade do
conjunto de soluções ótimas. A inclusão de geradores de diversidade em MOEAs pode
aumentar o custo do processo evolucionário e prejudicar seu desempenho. Surge, então,
a necessidade de buscar meios para atenuar a repercussão negativa do aumento dos níveis
de dispersão da população de soluções candidatas no caminhamento à superfície onde se
situam os pontos ótimos, conhecida como a Frente de Pareto (PF).
Em sistemas biológicos, regimes de imigração aumentam as possíveis combinações
de trocas genéticas, promovendo diversidade de caminhos evolucionários. Inspirada na
modelagem de imigração natural, esta pesquisa investiga a inserção de soluções atípicas
(imigrantes) em populações de soluções candidatas como forma de gerar diversidade em
MOEAs aplicados à otimização dinâmica multiobjetivo. A dissertação também propõe e
formaliza as Paisagens de Não-Dominância (NDL) para guiar a inserção dos imigrantes
gerados na população. As NDLs proveem os MOEAs das probabilidades dos imigrantes
serem não-dominados em uma população a partir da estimação de funções densidade de
probabilidade e de estatísticas de ordem multivariadas no espaço de objetivos.
Após caracterizar a influência da diversidade na dinâmica de aproximação da PF em
MOEAs, incorporaram-se as NDLs a geradores de imigrantes. A validação experimental
do Gerador de Diversidade baseado em NDL (NDL-DG) expressa o potencial da abordagem
proposta no aumento da qualidade média dos conjuntos de soluções não-dominadas
evoluídas. A análise dos resultados da incorporação do NDL-DG ao algoritmo NSGA2
revela a obtenção de soluções de maior qualidade média com significância estatística
em 79% dos cenários de otimização dinâmica estudados, em termos do indicador de
Hipervolume offline, quando comparado com populações evoluídas sem o uso das NDLs.
Em seguida, identificaram-se os cenários de otimização em que o NDL-DG se mostra
mais promissor. Finalmente, indicaram-se direções de pesquisa para ampliar o alcance
da aplicação das NDLs para outros problemas em aberto na otimização multiobjetivo
evolucionária
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/2220 |
| Date | 31 January 2011 |
| Creators | AZEVEDO, Carlos Renato Belo |
| Contributors | ARAÚJO, Aluizio Fausto Ribeiro |
| 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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