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

• Processo: 11/07792-4
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de julho de 2011
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2014
• Área de 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
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Algoritmo de Estimação de Distribuição | Algoritmos Evolutivos | Algoritmos Genéticos Competentes | Otimização Combinatória | otimização global | reconstrução filogenetica | 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

(5)

(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.; 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. (11/07792-4)

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. (11/07792-4)

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. (11/07792-4)

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, p. 13-pg., 2014-12-25. (11/07792-4)

MARTINS, JEAN P.; BRINGEL NETO, CONSTANCIO; CROCOMO, MARCIO K.; VITTORI, KARLA; DELBEM, ALEXANDRE C. B.; IEEE. A Comparison of Linkage-learning-based Genetic Algorithms in Multidimensional knapsack Problems. 2013 IEEE CONGRESS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION (CEC), v. N/A, p. 8-pg., 2013-01-01. (11/07792-4)

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 (ICMC/SB) São Carlos.