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Análise da Aprendizagem de Ligação e Desenvolvimento de Algoritmos Genéticos Multiobjetivo baseado em Modelos

Processo: 11/07792-4
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Doutorado
Vigência (Início): 01 de julho de 2011
Vigência (Término): 31 de dezembro de 2014
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
Pesquisador responsável:Alexandre Cláudio Botazzo Delbem
Beneficiário:Jean Paulo Martins
Instituição-sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Assunto(s):Algoritmos evolutivos   Otimização combinatória   Otimização global   Computação evolutiva

Resumo

Algoritmos Genéticos (Genetic Algorithms, GAs) baseado em Modelos (Model-based Genetic Algorithms, MBGAs) representam uma classe de GAs que utilizam modelos probabilísticos da população com o objetivo de possibilitar a implementação de operadores de busca mais efetivos. Embora tenham apresentado resultados significativos em problemas de otimização mono-objetivo, quando adaptados ao contexto multiobjetivo, em geral, esses algoritmos não mantém a mesma efetividade. Neste projeto, investiga-se quais as principais dificuldades encontradas por tais algoritmos em problemas multiobjetivo e propõe-se maneiras de se contornar tais dificuldades.

Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
MARTINS, JEAN P.; DELBEM, ALEXANDRE C. B. Reproductive bias, linkage learning and diversity preservation in bi-objective evolutionary optimization. SWARM AND EVOLUTIONARY COMPUTATION, v. 48, p. 145-155, AUG 2019. Citações Web of Science: 0.
MARTINS, JEAN P.; DELBEM, ALEXANDRE C. B. Pairwise independence and its impact on Estimation of Distribution Algorithms. SWARM AND EVOLUTIONARY COMPUTATION, v. 27, p. 80-96, APR 2016. Citações Web of Science: 2.
MARTINS, JEAN P.; FONSECA, CARLOS M.; DELBEM, ALEXANDRE C. B. On the performance of linkage-tree genetic algorithms for the multidimensional knapsack problem. Neurocomputing, v. 146, n. SI, p. 17-29, DEC 25 2014. Citações Web of Science: 12.
Publicações acadêmicas
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)
MARTINS, Jean Paulo. Análise da aprendizagem de ligações em otimização evolutiva. 2015. Tese de Doutorado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação São Carlos.

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