Aprimorando algoritmos de nicho com busca local: uma abordagem para otimização multimodal

Silva, Hugo Nascimento da

Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11422/25388

Type:	Trabalho de conclusão de graduação
Title:	Aprimorando algoritmos de nicho com busca local: uma abordagem para otimização multimodal
Author(s)/Inventor(s):	Silva, Hugo Nascimento da
Advisor:	Marcelino, Carolina Gil
Abstract:	Este trabalho apresenta a implementação e modificação do algoritmo FER-PSO (Fitness Euclidean-distance Ratio Particle Swarm Optimization), um algoritmo de nicho empregado para resolver problemas de otimização multimodal, com o objetivo de aprimorar sua capacidade de resolver esses problemas. Algoritmos de nicho são métodos desenvolvidos especificamente para lidar com múltiplos ótimos globais, facilitando a identificação de soluções globais. O objetivo principal foi reduzir a necessidade de uma população grande para encontrar os ótimos globais de funções multimodais. Para isso, foram incorporadas modificações no cálculo do fator escalar e na equação de movimento, além da inclusão de estratégias de busca local utilizando o algoritmo Hill Climbing modificado. Os experimentos foram realizados em funções de teste multimodais presentes na literatura, comparando o desempenho das modificações com o algoritmo original. Os resultados demonstraram que as propostas reduziram satisfatoriamente o número de partículas necessárias e aumentaram a eficiência do algoritmo na identificação de mínimos globais, especialmente em funções de alta complexidade. Concluiu-se que a combinação de estratégias de busca local e ajustes no movimento das partículas melhorou a performance do FER-PSO, tornando-o um algoritmo mais robusto e consistente para problemas de otimização multimodal.
Keywords:	FER-PSO Otimização multimodal Multimodal optimization Hill Climbing
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:	24-Jan-2025
Publisher country:	Brasil
Language:	por
Right access:	Acesso Aberto
Appears in Collections:	Ciência da Computação

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