Título: Uma Estratégia de Decomposição Tchebycheff Transformada para Otimização Evolucionária Multiobjetivo
Autores: López, Lianny Sánchez; Batista, Lucas S.
Resumo: Algoritmos evolucionários (AEs) baseados em decomposição apresentam grande sucesso na otimização de problemas com duas ou três funções mérito e, nos últimos anos, esse potencial tem sido investigado também no contexto de problemas com muitos objetivos. Neste artigo, propõe-se uma estratégia de decomposição Tchebycheff ponderada transformada, a qual promove um controle simples, e independente de parâmetros, tanto da convergência quanto do espalhamento das alternativas aproximadas. Esta técnica é incorporada à estrutura do MOEA/D considerando-se um modelo sistemático para a geração, uniformemente distribuída, dos vetores referência. O desempenho da abordagem, frente a outras funções de decomposição populares, é avaliado a partir de problemas teste conhecidos, i.e., DTLZ1 a DTLZ4 com 3, 5, 8, 10 e 15 objetivos. Os resultados indicam uma forte competitividade da técnica sugerida, principalmente em relação à convergência das soluções estimadas.
Palavras-chave: MOEA/D; Decomposição Tchebycheff; Problemas de Otimização com Muitos Objetivos; Computação Evolucionária
Páginas: 6
Código DOI: 10.21528/CBIC2015-012
Artigo em pdf: cbic2015_submission_12.pdf
Arquivo BibTeX: cbic2015_submission_12.bib