Otimização dinâmica empregando modelos de estimação de distribuição em espaços de busca contínuos

• Processo: 09/06757-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2009
• Data de Término da vigência: 31 de janeiro de 2011
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Fernando José von Zuben
• Beneficiário: André Ricardo Gonçalves
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Assunto(s): Inteligência artificial Inferência bayesiana
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Algoritmos de Estimação de Distribuição | Inferência Bayesiana | otimização dinâmica | Sistemas Inteligentes

Resumo

A complexidade e o dinamismo da vida moderna são a fonte de problemas de otimização nunca antes enfrentados,motivando assim toda iniciativa voltada para a concepção, validação e avaliação de desempenho de novos paradigmasde otimização. Este projeto de pesquisa em nível de mestrado tem por objetivo principal a aplicação de algoritmos de busca dotipo EDA, ou seja, baseados em modelos probabilísticos do espaço de busca, para o tratamento de problemas deotimização dinâmica em espaços contínuos.A motivação para este enfoque de projeto está no fato de que os EDAs têm se mostrado muito competitivos notratamento de problemas de otimização estática, por exemplo, empregando redes bayesianas tradicionais comomodelos de distribuição no espaço de busca. A primeira iniciativa de implementação, dada a variação temporal,deve recorrer a uma rede bayesiana dinâmica para gerenciar o processo de tomada dedecisão de um EDA, condicionado à dinâmica do processo de otimização. A expectativa é que um EDA para otimizaçãodinâmica tenda a superar o desempenho de algoritmos especificamente projetados para otimização dinâmica, mas quenão recorrem a modelos probabilísticos explícitos a partir de informação aproximada extraída do espaço de busca.Haverá um investimento na definição de casos de estudo e critérios de comparação com outras abordagens.

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

GONÇALVES, André Ricardo. Otimização em ambientes dinâmicos com variáveis contínuas empregando algoritmos de estimação de distribuição. 2011. Dissertação de Mestrado - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação Campinas, SP.