Título: Novos Métodos Baseados Em Ranking Para Problemas Com Muitos Objetivos Aplicados À Otimização Por Nuvem De Partículas
Autores: Carvalho, André Britto de; Pozo, Aurora
Resumo: Algoritmos Evolucionários Multiobjetivo enfrentam vários problemas quando trabalham com um número grande de objetivos. Recentemente, algumas técnicas para muitos objetivos tem sido propostas para evitar a deterioração da busca desses algoritmos. Este trabalho propõe duas novas estratégias baseadas em ranking para trabalhar com problemas com muitos objetivos: uma nova relação de preferência chamada de Balanced Ranking e o método da Combinação de Rankings. Além disso, essas novas abordagens foram especialmente aplicadas na Otimização por Nuvem de Partículas. As novas estratégias são validadas através de uma análise empírica visando observar aspectos como convergência e diversidade em relação à fronteira de Pareto para problemas com muitos objetivos.
Palavras-chave: Otimização com Muitos Objetivos; Otimização Multiobjetivo; Otimização por Nuvem de Partículas
Páginas: 8
Código DOI: 10.21528/CBIC2011-38.3
Artigo em pdf: st_38.3.pdf
Arquivo BibTex: st_38.3.bib