Título: Um Algoritmo Evolutivo Eco-Inspirado Aplicado A Otimização Numérica
Autores: Parpinelli, Rafael Stubs; Lopes, Heitor Silvério
Resumo: A busca por ideias, modelos e paradigmas computacionais inspirados na natureza sempre se mostrou de grande interesse para os cientistas da computação, em especial daqueles pertencentes à área conhecida como Computação Natural. O conceito de otimização está presente em vários processos naturais como, por exemplo, na evolução das espécies, no comportamento de grupos sociais, na dinâmica do sistema imunológico, na definição de estratégias de busca por alimento ou nas relações ecológicas de diferentes populações. Este trabalho utiliza conceitos ecológicos como habitats, relações ecológicas e sucessões ecológicas para a definição de um algoritmo eco-inspirado para otimização, chamado ECO. A abordagem proposta utiliza de forma cooperativa e coevolutiva diferentes populações de soluções candidatas, onde cada população evolui de acordo com uma meta-heurística específica e interagem utilizando conceitos ecológicos. A meta-heurística empregada neste trabalho é o algoritmo populacional Artificial Bee Colony (ABC). Experimentos foram feitos com quatro funções matemáticas de benchmark e os resultados foram comparados com aqueles obtidos pelo algoritmo sendo executado sem a utilização dos conceitos ecológicos propostos (ECO-no). O algoritmo ECO mostrou-se significativamente melhor do que o ECO-no, especialmente à medida que aumenta a dimensionalidade de cada função, possivelmente devido às interações ecológicas (intra e inter-habitats) que favorecem a coevolução das populações. Os resultados obtidos sugerem que o algoritmo eco-inspirado pode ser uma alternativa interessante para problemas de otimização numérica.
Palavras-chave: Otimização; busca cooperativa; co-evolução; habitats; relações ecológicas; ecologia
Páginas: 8
Código DOI: 10.21528/CBIC2011-16.2
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