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Desenvolvimento de uma meta-heurística híbrida com fluxo de controle e parâmetros adaptativos

Processo: 18/15417-8
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Apoio a Jovens Pesquisadores - Fase 2
Vigência: 01 de maio de 2019 - 30 de abril de 2024
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia de Produção - Pesquisa Operacional
Pesquisador responsável:Antônio Augusto Chaves
Beneficiário:Antônio Augusto Chaves
Instituição-sede: Instituto de Ciência e Tecnologia (ICT). Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP). Campus São José dos Campos. São José dos Campos , SP, Brasil
Pesq. associados:Luiz Antonio Nogueira Lorena
Vinculado ao auxílio:12/17523-3 - Novos métodos híbridos para resolução de problemas de otimização combinatória, AP.JP
Assunto(s):Meta-heurística  Otimização combinatória  Algoritmos genéticos 

Resumo

O estudo de meta-heurísticas eficientes para resolver problemas de otimização tem sido alvo de muitas pesquisas por parte da comunidade científica. Para obter bons resultados em termos de qualidade de soluções e tempo computacional é importante haver uma boa configuração da meta-heurística. Este processo de especificação do fluxo de controle e dos valores dos parâmetros de um método é uma tarefa árdua. Desta forma, este projeto tem como ideia central o desenvolvimento e aperfeiçoamento do método adaptativo Biased Random-key Genetic Algorithm (A-BRKGA) para escolher quais componentes serão utilizados e em qual sequência (fluxo do A-BRKGA) e quais parâmetros utilizar enquanto uma instância de um problema esteja sendo resolvida. Para tal, serão estudadas técnicas de aprendizagem de máquinas e mecanismos adaptativos e reativos para construir um A-BRKGA com configuração on-line de parâmetros e fluxo de controle. O principal objetivo é gerar um algoritmo eficiente para resolver problemas de otimização combinatória e que o código seja fácil de ser reutilizado. Para avaliar o método proposto serão estudados quatro problemas de otimização com aplicações industriais e logísticas: problema de escalonamento de técnicos em campo, problema do caixeiro viajante multiproduto com prioridades, problema de localização de facilidades capacitadas em dois níveis, problema de localização de facilidades com sobreposição de cobertura. Os testes computacionais utilizarão problemas testes disponíveis na literatura e estudos de casos reais. O método será comparado com algoritmos estado-da-arte por meio de análises estatísticas. (AU)

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