| Processo: | 17/20844-0 |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Regular |
| Data de Início da vigência: | 01 de março de 2018 |
| Data de Término da vigência: | 30 de novembro de 2018 |
| Área do conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação |
| Pesquisador responsável: | Vinícius Veloso de Melo |
| Beneficiário: | Vinícius Veloso de Melo |
| 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 |
| Pesquisadores associados: | Alexandre Cláudio Botazzo Delbem |
| Assunto(s): | Inteligência computacional Meta-heurística Otimização contínua Otimização global |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Hiperheurísticas | Metaheurísticas | Otimizacão continua | otimização global | Inteligência Computacional |
Resumo
Diversas meta-heurísticas têm sido propostas para a resolução de vários tipos de problemas de otimização. Em geral, elas usam procedimentos modificadores de solução que combinam soluções correntes para gerar novas soluções e encontrar soluções cada vez melhores ao longo das iterações. Para melhorar o seu desempenho, pode-se desenvolver operadores mais eficientes ou adicionar estratégias para que as meta-heurísticas sejam adaptativas, alterando seu comportamento automaticamente durante o processo de otimização. Esse desenvolvimento exige criatividade e conhecimento de fundo do pesquisador para identificar alguma informação que possa melhorar o desempenho da meta-heurística e então inseri-la de alguma maneira que seja eficaz. Com técnicas hiper-heurísticas, é possível automatizar parte da criação de algoritmos, tirando do pesquisador a tarefa de encontrar essa melhoria por meio de tentativa e erro. Nesse sentido, foi criada uma técnica híbrida, denominada Otimização por Esquadrão de Drones, que emprega uma hiper-heurística para criar procedimentos modificadores durante o processo de otimização realizado pela meta-heurística (de maneira online), de modo que esta se torne autoadaptativa. Essa abordagem difere de outras da literatura que, em geral, trabalham de maneira offline (constróem um procedimento e avaliam seu desempenho em uma execução completa da meta-heurística) ou fazem seleção de procedimentos pré-codificados. Neste projeto, o proponente e os colaboradores (dentre eles, graduandos e docentes) estenderão a técnica para outras linhas de pesquisa (otimização memética e otimização com restrições) e as aplicarão em diversos outros problemas de otimização da literatura. (AU)
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