Paulo Terra Matias

 

Título



Avaliação Comparativa de Algoritmos Evolutivos com Operadores Adaptativos

Orientador(es)



Beatriz de Souza Leite Pires de Lima

Resumo



Os algoritmos evolutivos tem demonstrado grande eficiência em vários problemas de otimização, porém, devem ser fixados vários parâmetros e operadores que definem seu desempenho ao longo da busca. A escolha destes parâmetros, baseada principalmente na experiência do especialista e também empiricamente, é feita no início dos experimentos. O controle dos parâmetros durante a execução do algoritmo é interessante porque permite um ajuste automático enquanto o problema é resolvido. Nesta dissertação, emprega-se uma técnica de adaptação automática dos principais operadores dos Algoritmos Genéticos baseada no desempenho do algoritmo e na distribuição dos indivíduos da população no espaço de busca. A técnica estudada permite ao Algoritmo Genético ajustar o valor dos operadores de forma a privilegiar aqueles que podem produzir resultados melhores em um determinado momento da busca. A avaliação da eficiência da técnica estudada e feita através de testes comparativos em funções de benchmark assim como numa aplicação real de engenharia que trata da otimização de sistemas de risers utilizados em exploração de petróleo offshore.

Abstract



The evolutionary algorithms have shown great efficiency in a number of optimization problems. However, various parameters and operators should be set to define their performance during the search. The choice of these parameters based mainly on the experience of specialist and also empirically, is made at the beginning of the experiments. The parameters controlling during the algorithm run is interesting because it allows an automatic adjustment while the problem is solved. In this dissertation, an automatic adjustment technique of the Genetic Algorithms main operators is applied, based on the performance of the algorithm and the distribution of population individuals in the search area. The studied technique allows the genetic algorithm adjust the operators values so as to favor those who can produce better results in a specific search moment. The efficiency evaluation of the technique is made by comparative benchmark function tests so as on a real engineering application that deals with the risers systems optimization used in offshore oil exploitation.

Imprimir