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Banca de QUALIFICAÇÃO: REGINALDO CORDEIRO DOS SANTOS FILHO

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: REGINALDO CORDEIRO DOS SANTOS FILHO
DATA: 23/03/2018
HORA: 09:00
LOCAL: ICEN
TÍTULO:

Global Continuous Optimization with Particle Swarm Enhancements


PALAVRAS-CHAVES:

Global Continuous Optimization, Particle Swarm Optimization, Metaheuristic.


PÁGINAS: 90
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
SUBÁREA: Teoria da Computação
ESPECIALIDADE: Computabilidade e Modelos de Computação
RESUMO:
O algoritmo PSO é satisfatório na exploração de espaços de busca multidimensionais de problemas de otimização. Apesar disso, o mecanismo de busca desperdiça esforços computacionais devido à passeios aleatórias intrinsecamente definidos na estrutura do algoritmo. Além disso, o processo de convergência geralmente é lento, alguns pontos são revisados durante o processo de busca, áreas promissoras não são devidamente investigadas e o algoritmo é propenso a convergência prematura, especialmente quando é dependente de seus parâmetros iniciais. As configurações dos parâmetros no algoritmo PSO geralmente dependem do problema. O processo de ajustar os parâmetros manualmente é uma tarefa árdua e exige um tempo extenso para obter resultados adequados. Neste contexto, esta proposta de tese apresenta melhorias no algoritmo original de otimização de enxame de partículas, incorporando características determinísticas e fornecendo parâmetros adaptativos para cada partícula durante o processo de busca. Inicialmente, apresenta-se um otimizador de enxame de partículas semi-autônomas, denominado SAPSO, que usa um controle de diversidade e informação de gradiente para otimizar funções multimodais. O algoritmo proposto evita as desvantagens de abordagens deterministas e não deterministas, diminuindo os esforços computacionais de investigação local e escapando de ótimos locais. Para reduzir a característica dos valores dos parâmetros dependentes do problema, uma abordagem sem parâmetros também é investigada. A ideia principal do método consiste em ajustar os parâmetros do algoritmo PSO de acordo com as necessidades e informações extraídas do enxame durante o processo de busca. Essa abordagem pode ser incorporada em algoritmos PSO para melhorar a habilidade de explorar espaços de busca multidimensionais de problemas de otimização. Os experimentos numéricos revelaram resultados promissores quando o SAPSO é aplicado em um conjunto de funções de teste baseados nos problemas de otimização de De Jong e comparado com outros algoritmos de enxame de partículas semelhantes. Além disso, uma análise preliminar mostrou diretivas sobre como desenvolver um novo método para ajustar os parâmetros do PSO durante o tempo de execução do algoritmo.
 

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1809092 - CLAUDOMIRO DE SOUZA DE SALES JUNIOR
Interno - 2323064 - FILIPE DE OLIVEIRA SARAIVA
Interno - 1808111 - JOSIVALDO DE SOUZA ARAUJO
Interno - 381.226.502-87 - RONNIE CLEY DE OLIVEIRA ALVES - UFRGS
Externo à Instituição - ADAM DREYTON FERREIRA DOS SANTOS
Notícia cadastrada em: 12/03/2018 12:56
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