Aprimorando algoritmos de nicho com busca local: uma abordagem para otimização multimodal
| dc.contributor.advisor | Marcelino, Carolina Gil | |
| dc.contributor.referee1 | Delgado, Carla Amor Divino Moreira | |
| dc.contributor.referee2 | Silva, João Carlos Pereira da | |
| dc.creator | Silva, Hugo Nascimento da | |
| dc.date.accessioned | 2025-03-20T14:28:28Z | |
| dc.date.available | 2026-05-16T03:08:50Z | |
| dc.date.issued | 2025-01-24 | |
| dc.description.resumo | 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. | pt_BR |
| dc.embargo.terms | aberto | pt_BR |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11422/25388 | |
| dc.language | por | pt_BR |
| dc.publisher | Universidade Federal do Rio de Janeiro | pt_BR |
| dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
| dc.publisher.department | Instituto de Computação | pt_BR |
| dc.publisher.initials | UFRJ | pt_BR |
| dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
| dc.subject | FER-PSO | pt_BR |
| dc.subject | Otimização multimodal | pt_BR |
| dc.subject | Multimodal optimization | pt_BR |
| dc.subject | Hill Climbing | pt_BR |
| dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | pt_BR |
| dc.title | Aprimorando algoritmos de nicho com busca local: uma abordagem para otimização multimodal | pt_BR |
| dc.type | Trabalho de conclusão de graduação | pt_BR |