Texto completo
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| Autor(es): |
Telma Woerle de Lima Soares
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: | 2009-05-22 |
| Membros da banca: |
Alexandre Cláudio Botazzo Delbem;
Rubén Augusto Romero Lázaro;
Maristela Oliveira dos Santos;
Ivan Nunes da Silva;
Ricardo Hiroshi Caldeira Takahashi
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| Orientador: | Alexandre Cláudio Botazzo Delbem |
| Resumo | |
Problemas de projeto de redes (PPRs) são muito importantes uma vez que envolvem uma série de aplicações em áreas da engenharia e ciências. Para solucionar as limitações de algoritmos convencionais para PPRs que envolvem redes complexas do mundo real (em geral modeladas por grafos completos ou mesmo esparsos de larga-escala), heurísticas, como os algoritmos evolutivos (EAs), têm sido investigadas. Trabalhos recentes têm mostrado que estruturas de dados adequadas podem melhorar significativamente o desempenho de EAs para PPRs. Uma dessas estruturas de dados é a representação nó-profundidade (NDE, do inglês Node-depth Encoding). Em geral, a aplicação de EAs com a NDE tem apresentado resultados relevantes para PPRs de larga-escala. Este trabalho investiga o desenvolvimento de uma nova representação, baseada na NDE, chamada representação nó-profundidade-grau (NDDE, do inglês Node-depth-degree Encoding). A NDDE é composta por melhorias nos operadores existentes da NDE e pelo desenvolvimento de novos operadores de reprodução possibilitando a recombinação de soluções. Nesse sentido, desenvolveu-se um operador de recombinação capaz de lidar com grafos não-completos e completos, chamado EHR (do inglês, Evolutionary History Recombination Operator). Foram também desenvolvidos operadores de recombinação que lidam somente com grafos completos, chamados de NOX e NPBX. Tais melhorias tem como objetivo manter relativamente baixa a complexidade computacional dos operadores para aumentar o desempenho de EAs para PPRs de larga-escala. A análise de propriedades de representações mostrou que a NDDE possui redundância, assim, foram propostos mecanismos para evitá-la. Essa análise mostrou também que o EHR possui baixa complexidade de tempo e não possui tendência, além de revelar que o NOX e o NPBX possuem uma tendência para árvores com topologia de estrela. A aplicação de EAs usando a NDDE para PPRs clássicos envolvendo grafos completos, tais como árvore geradora de comunicação ótima, árvore geradora mínima com restrição de grau e uma árvore máxima, mostrou que, quanto maior o tamanho das instâncias do PPR, melhor é o desempenho relativo da técnica em comparação com os resultados obtidos com outros EAs para PPRs da literatura. Além desses problemas, um EA utilizando a NDE com o operador EHR foi aplicado ao PPR do mundo real de reconfiguração de sistemas de distribuição de energia elétrica (envolvendo grafos esparsos). Os resultados mostram que o EHR possibilita reduzir significativamente o tempo de convergência do EA (AU) | |
| Processo FAPESP: | 05/03294-9 - Estruturas de dados eficientes para algoritmos evolutivos aplicados ao projeto de redes. |
| Beneficiário: | Telma Woerle de Lima Soares |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Doutorado |