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Dissertação de Mestrado
DOI
https://doi.org/10.11606/D.59.2019.tde-19032019-211313
Documento
Autor
Nome completo
Diogenes Laertius Silva de Oliveira Filho
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
Ribeirão Preto, 2019
Orientador
Banca examinadora
Tinós, Renato (Presidente)
Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Delbem, Alexandre Cláudio Botazzo
Sanches, Danilo Sipoli
Título em português
Operadores de recombinação por decomposição para otimização pseudo-booleana
Palavras-chave em português
Algoritmos genéticos
Genetic linkage
Otimização combinatória
Resumo em português
Utiliza-se recombinação de soluções em diversas estratégias de otimização, principalmente aquelas relacionadas a meta-heurísticas populacionais. Operadores de recombinação por decomposição particionam as variáveis de decisão do problema de modo a permitir a decomposição da função de avaliação. Assim, encontra-se, com custo computacional proporcional ao custo de se avaliar uma solução do problema, a melhor solução entre um número de soluções descendentes que cresce exponencialmente com o número de partições encontradas. Recombinação por decomposição foi até aqui utilizada apenas em problemas em que as informações sobre o relacionamento entre as variáveis de decisão são conhecidas a priori. O objetivo principal desta pesquisa de mestrado foi o desenvolvimento de um novo operador de recombinação por decomposição para todos os problemas de otimização pseudo-Booleana. Para isso, foi necessário estimar as ligações entre as variáveis de decisão por meio de procedimentos utilizados em algoritmos de estimação de distribuição e avaliar as partições encontradas pelo novo operador de recombinação. Os resultados encontrados demonstram que o novo operador desenvolvido obteve resultados relevantes para os problemas abordados em relação a geração de novas soluções candidatas por recombinação, em comparação aos demais operadores de recombinação utilizados
Título em inglês
Operators of recombination by decomposition for pseudo-Boolean optimization
Palavras-chave em inglês
Combinatorial optimization
Genetic algorithm
Genetic linkage
Resumo em inglês
The recombination of solutions is important for most of the population meta- heuristics. Recombination by decomposition partitions the decision variables of the problem in order to allow the decomposition of the evaluation function. In this way, it allows to find, with computational cost proportional to the cost of evaluating one solution of the problem, the best solution among a number of offspring solutions that grows exponentially with the number of partitions found by the recombination operator. Recombination by decomposition has been so far used only in problems where the information about the linkage between the decision variables is known. The main objective of this project was the development of new operators of recombination by decomposition for all pseudo-Boolean optimization problems. For this purpose, was necessary to estimate the linkage between the decision variables by using procedures generally employed in estimation of distribution algorithms. Our results show that the new recombination operator obtained significant results for the problems chosen relate to the generation of new solutions by recombination, in comparison to the other recombination operators used
 
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Data de Publicação
2019-04-25
 
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