Título: Abordagens Híbridas Baseadas em Busca por Cardumes e Otimização por Enxame de Partículas para Otimização em Ambientes Dinâmicos
Autores: Cavalcanti Júnior, George M.; Bastos Filho, Carmelo J. A.; Lima Neto, Fernando B.
Resumo: Algoritmos de inteligência de enxames vêm sendo bastante empregados para solução de problemas complexos de otimização. No entanto, alguns deles, como Otimização por Enxame de Partículas (PSO, Particle Swarm Optimization), não possuem a capacidade de gerar diversidade após mudanças no ambiente. Isto pode ser percebido principalmente quando esses algoritmos são aplicados em problemas dinâmicos. O algoritmo de Busca por Cardumes (FSS, Fish School Search) tem um operador que auto-regula a granularidade do processo de busca e pode gerar diversidade de forma auto-adaptativa. Este artigo apresenta uma abordagem híbrida para inserir o operador volitivo do FSS para gerar diversidade em variações do PSO e mostra que a hibridização melhora o desempenho do PSO e do PSO heterogêneo para problemas dinâmicos. Foram realizadas comparações com abordagens previamente propostas para minimizar este problema do PSO.
Palavras-chave: Algoritmos de otimização; Algoritmos híbridos; ambientes dinâmicos; Otimização por enxame de partículas; Otimização por enxame de partículas heterogênea; Busca por cardumes
Páginas: 8
Código DOI: 10.21528/CBIC2011-06.1
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