Texto completo
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| Autor(es): |
Jean Paulo Martins
Número total de Autores: 1
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| Tipo de documento: | Tese de Doutorado |
| Imprenta: | São Carlos. |
| Instituição: | Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/SB) |
| Data de defesa: | 2015-05-13 |
| Membros da banca: |
Alexandre Cláudio Botazzo Delbem;
Carlos Manuel Mira da Fonseca;
Carlos Dias Maciel;
Maristela Oliveira dos Santos;
Elizabeth Fialho Wanner
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| Orientador: | Alexandre Cláudio Botazzo Delbem |
| Resumo | |
A suposta ubiquidade de sistemas decomponíveis foi interpretada por Holland (1975) como o principal motivo para o desempenho dos algoritmos genéticos (Genetic Algorithms (GAs)). A hipótese de Building Blocks (BBs) sugere que algoritmos genéticos mais eficientes poderiam ser implementados, contudo, apenas anos depois essas ideias puderam ser avaliadas experimentalmente no contexto de algoritmos de estimação de distribuição (Estimation of Distribution Algorithms (EDAs)). EDAs utilizam modelos probabilísticos, estimados a partir da população, para inferir características do espaço de busca que poderiam ser utilizadas para implementar operadores de reprodução mais eficazes. Tanto em problemas mono- quanto multi-objetivo, EDAs emergiram sob a premissa de que a eficácia dos operadores de reprodução seria proporcional à representatividade dos modelos probabilísticos utilizados. No entanto, estudos recentes tem demonstrado que a dificuldade em se construir modelos confiáveis pode tornar essa premissa inviável. Ou seja, para certos problemas de otimização os modelos probabilísticos utilizados seriam, em geral, de baixa qualidade e, portanto, não produziriam operadores eficazes. Esta tese trata das limitações encontradas na construção de modelos probabilísticos (linkage learning) sob a perspectiva da multimodalidade dos problemas em questão. A análise teórica considerou problemas aditivamente separáveis, enquanto a generalização das conclusões foi investigada em instâncias do modelo NK-landscapes e do problema da mochila multidimensional (Multidimensional Knapsack Problem (MKP)). Os resultados indicaram que a acurácia dos modelos probabilísticos é se relaciona inversamente ao grau de multimodalidade da função objetivo e que, em casos de extrema multimodalidade a construção de modelos probabilísticos confiáveis pode ser tornar infactível. Este resultado poderia inviabilizar o uso de EDAs no contexto multiobjetivo, devido a intrínseca multimodalidade de tais problemas. No entanto, observou-se que apesar da ausência de estatísticas confiáveis sobre cada uma das funções objetivo, a correlação entre elas se torna estatisticamente observável e útil aos operadores de reprodução na manutenção da diversidade e controle convergência da população. (AU) | |
| Processo FAPESP: | 11/07792-4 - Análise da Aprendizagem de Ligação e Desenvolvimento de Algoritmos Genéticos Multiobjetivo baseado em Modelos |
| Beneficiário: | Jean Paulo Martins |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Doutorado |