Múltiplos Enxames na Otimização de Problemas com Vários Objetivos
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A computação bioinspirada permite a resolução de vários problemas computacionais. Dentre as várias meta-heurísticas existentes, o algoritmo PSO (Particle Swarm Optimization) tem sido aplicado eficientemente para resolver problemas de otimização. Inicialmente empregado na resolução de problemas com um objetivo, a técnica tem sido investigada para solucionar problemas multiobjetivo. O principal objetivo desta tese de doutorado é a proposta de estratégias distribuídas para a execução do algoritmo PSO em diversas topologias conectando múltiplos Enxames para resolver problemas com...
A computação bioinspirada permite a resolução de vários problemas computacionais. Dentre as várias meta-heurísticas existentes, o algoritmo PSO (Particle Swarm Optimization) tem sido aplicado eficientemente para resolver problemas de otimização. Inicialmente empregado na resolução de problemas com um objetivo, a técnica tem sido investigada para solucionar problemas multiobjetivo. O principal objetivo desta tese de doutorado é a proposta de estratégias distribuídas para a execução do algoritmo PSO em diversas topologias conectando múltiplos Enxames para resolver problemas com vários objetivos. Neste trabalho, os indivíduos do algoritmo PSO são divididos em subpopulações independentes entre si e que ocasionalmente compartilham indivíduos. Diversas topologias e estratégias de comunicação para conectar os enxames foram investigadas e a influência exercida pela topologia na otimização de problemas é avaliada. Considerando os resultados obtidos, pôde-se constatar que esse modelo exerce um efeito positivo no processo de otimização.
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