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Uma Nova Meta-heurística Adaptativa Paralela Baseada em Vetor de Avaliações para Resolver Problemas Multiobjetivos
Enxame Inteligente, Otimização por Partículas de Enxames, Evolução
Diferencial, Colonia Artificial de Abelhas. Meta-heurísticas Paralelas. Meta-heurísticas.
Este trabalho propoe uma meta-heurística paralela baseada em vetores de avaliação para solucionar problemas multiobjetivos. A proposta consiste em evoluir duas populações de forma independente e trocar informaçõoes entre elas de forma que a primeira população evolua de acordo com o melhor indiv ̃ ́ıduo da segunda populac ̧ao e vice-versa. A escolha dos algoritmos a serem executados em cada gerac ̧ao ̃ e realizada de forma estocastica entre três algoritmos evolucionários existentes na literatura: PSO, DE e ABC. Com intuito de atingir um melhor desempenho implementa-se esta meta-heurística de forma paralela, isto porque os algoritmos evolucionarios possuem características paralelas intrínsecas. Alem disso, a evolução independente de populações pode levar o paralelismo a uma granularidade grossa nao sendo afetado em demasia pelo tempo requerido para sincronizaçãoo. Os resultados desta meta-heurística são comparados usando funções de benchmarks chamadas ZDT’s, bem como aplicado ao problema do mundo real conhecido por Otimização de Portifólios. Como forma de verificar a qualidade dos resultados obtidos utiliza-se uma métrica bem conhecida na análise de algoritmos evolucionarios multiobjetivos chamada de hipervolume.