Título: SINTONIA DE PARÂMETROS DE ALGORITMOS GENÉTICOS MULTIOBJETIVOS PARA SOLUÇÃO DE TREINAMENTO DE MÁQUINA DE VETOR SUPORTE TRANSDUTIVA
Autores: Santos, Jésus J. S.; Silva, Cidiney J.; Wanner, Elizabeth F.
Resumo: Existe disponível na liberatura uma grande variedade de Algoritmos Genéticos (AGs) para otimização multiobjetivos se propõem a determinar um conjunto de soluções não-dominadas, denominado conjunto Pareto-ótimo. Os AGs necessitam de alguns parâmetros externos que são, a princípio, definidos pelo usuário: e.g., taxas de crusamento e mutação, tamanho da população. Tais parâmetros podem influenciar na velocidade de convergência e na qualidade dos resultados obtidos. Essa influência pode variar de acordo com o problema, o que leva a se procurar um melhor ajuste de parâmetros para cada problema a ser resolvido pelos AGs. Nesse artigo será estudado o impacto da variação de parâmetros em Algoritmos Genéticos multiobjetivos na qualidade da estimativa do conjunto Pareto-ótimo e o esforço computacional necessário em cada cenário de parâmetros. A qualidade das soluções retornadas pelo algoritmo será verificada através do compromisso entre distância do ponto escolhido pelo deciso e o número de avaliações da função objetivo correspondente. O problema de otimização utilizado como exemplo envolve o treinamento trandutivo de uma rede do tipo SVM.
Palavras-chave: Algoritmos Evolucionários; Algoritmos Genéticos Multiobjetivos; Medida de Desempenho; Integrate Sphere Counting; Sintonia de Parâmetros
Páginas: 5
Código DOI: 10.21528/CBRN2009-061
Artigo em PDF: 061_CBRN2009.pdf
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