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Tese de Doutorado
DOI
10.11606/T.55.2012.tde-23012013-160605
Documento
Autor
Nome completo
Márcio Kassouf Crocomo
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2012
Orientador
Banca examinadora
Delbem, Alexandre Cláudio Botazzo (Presidente)
Cunha, António Gaspar Lopes da
Takahashi, Ricardo Hiroshi Caldeira
Toledo, Cláudio Fabiano Motta
Zuben, Fernando José von
Título em português
Algoritmo de otimização bayesiano com detecção de comunidades
Palavras-chave em português
Algoritmo de otimização bayesiano
Algoritmos de estimação e distribuição
Algoritmos evolutivos
Resumo em português
ALGORITMOS de Estimação de Distribuição (EDAs) compõem uma frente de pesquisa em Computação Evolutiva que tem apresentado resultados promissores para lidar com problemas complexos de larga escala. Nesse contexto, destaca-se o Algoritmo de Otimização Bayesiano (BOA) que usa um modelo probabilístico multivariado (representado por uma rede Bayesiana) para gerar novas soluções a cada iteração. Baseado no BOA e na investigação de algoritmos de detecção de estrutura de comunidades (para melhorar os modelos multivariados construídos), propõe-se dois novos algoritmos denominados CD-BOA e StrOp. Mostra-se que ambos apresentam vantagens significativas em relação ao BOA. O CD-BOA mostra-se mais flexível que o BOA, ao apresentar uma maior robustez a variações dos valores de parâmetros de entrada, facilitando o tratamento de uma maior diversidade de problemas do mundo real. Diferentemente do CD-BOA e BOA, o StrOp mostra que a detecção de comunidades a partir de uma rede Bayesiana pode modelar mais adequadamente problemas decomponíveis, reestruturando-os em subproblemas mais simples, que podem ser resolvidos por uma busca gulosa, resultando em uma solução para o problema original que pode ser ótima no caso de problemas perfeitamente decomponíveis, ou uma aproximação, caso contrário. Também é proposta uma nova técnica de reamostragens para EDAs (denominada REDA). Essa técnica possibilita a obtenção de modelos probabilísticos mais representativos, aumentando significativamente o desempenho do CD-BOA e StrOp. De uma forma geral, é demonstrado que, para os casos testados, CD-BOA e StrOp necessitam de um menor tempo de execução do que o BOA. Tal comprovação é feita tanto experimentalmente quanto por análise das complexidades dos algoritmos. As características principais desses algoritmos são avaliadas para a resolução de diferentes problemas, mapeando assim suas contribuições para a área de Computação Evolutiva
Título em inglês
Bayesian optimization algorithm with community detection
Palavras-chave em inglês
Bayesian optimization algorithm
Estimation of distribution algorithms
Evolutionary algorithms
Resumo em inglês
ESTIMATION of Distribution Algorithms represent a research area which is showing promising results, especially in dealing with complex large scale problems. In this context, the Bayesian Optimization Algorithm (BOA) uses a multivariate model (represented by a Bayesian network) to find new solutions at each iteration. Based on BOA and in the study of community detection algorithms (to improve the constructed multivariate models), two new algorithms are proposed, named CD-BOA and StrOp. This paper indicates that both algorithms have significant advantages when compared to BOA. The CD-BOA is shown to be more flexible, being more robust when using different input parameters, what makes it easier to deal with a greater diversity of real-world problems. Unlike CD-BOA and BOA, StrOp shows that the detection of communities on a Bayesian network more adequately models decomposable problems, resulting in simpler subproblems that can be solved by a greedy search, resulting in a solution to the original problem which may be optimal in the case of perfectly decomposable problems, or a fair approximation if not. Another proposal is a new resampling technique for EDAs (called REDA). This technique results in multivariate models that are more representative, significantly improving the performance of CD-BOA and StrOp. In general, it is shown that, for the scenarios tested, CD-BOA and StrOp require lower running time than BOA. This indication is done experimentally and by the analysis of the computational complexity of the algorithms. The main features of these algorithms are evaluated for solving various problems, thus identifying their contributions to the field of Evolutionary Computation
 
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teseRevisada.pdf (2.53 Mbytes)
Data de Publicação
2013-01-23
 
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