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http://hdl.handle.net/11422/24971
Type: | Trabalho de conclusão de graduação |
Title: | Uma abordagem híbrida para solução de problemas de otimização em larga escala |
Author(s)/Inventor(s): | Albuquerque, Patrick Paiva Medeiros de |
Advisor: | Marcelino, Carolina Gil |
Abstract: | Existem diversos problemas de otimização em larga escala que não possuem algoritmos eficientes capazes de encontrar sua solução ótima. Áreas como a de finanças, logística, biomedicina e energia possuem problemas complexos que se beneficiariam de boas soluções aproximadas. Nesse contexto, os algoritmos de otimização metaheurísticos não fornecem garantia de encontrar a solução ótima para esses problemas, mas podem obter soluções aproximadas de qualidade. Por isso, o estudo e a proposição de novos algoritmos tem ganhado muita força nos últimos anos. Dessa forma, é proposto e apresentado um novo algoritmo híbrido C-DEEPSO-Powell, mesclando o C-DEEPSO (Canonical Differential Evolutionary Particle Swarm Optimization) com o Método de Powell. Essa mescla se dá pelo fato do C-DEEPSO possuir características que o permitem realizar uma busca global eficiente, enquanto que o método de Powell apresenta boa performance como busca local. Para avaliação, foram realizados experimentos utilizando a suite de testes de benchmark do CEC’2013 em um computador de alto desempenho, comparando o C-DEEPSO com o C-DEEPSO-Powell. A análise desses experimentos foi feita utilizando técnicas de inferência estatística, e os resultados mostraram que o novo híbrido se mostrou competitivo, principalmente em problemas de otimização em que a função objetivo possui características de formato fortemente quadrático. |
Keywords: | Inteligência computacional Algoritmos evolucionários Otimização com metaheurísticas Otimização em larga escala Método de Powell Computational intelligence Evolutionary algorithms Optimization with metaheuristics Large-scale optimization Powell’s method |
Subject CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
Production unit: | Instituto de Computação |
Publisher: | Universidade Federal do Rio de Janeiro |
Issue Date: | 13-Dec-2024 |
Publisher country: | Brasil |
Language: | por |
Right access: | Acesso Aberto |
Appears in Collections: | Ciência da Computação |
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