Estudo e Desenvolvimento de Algoritmos Multimétodo Multiobjetivos

Resumo

Algoritmos de otimização metaheurísticos têm sido usados para resolver diversos problemas de engenharia, biologia e física, entre outros, visto que muitos desses problemas podem ser modelados como uma tarefa de otimização. Tais métodos metaheurísticos são inspirados em processos naturais, como a dinâmica social de alguns animais em busca de alimento e sobrevivência ou mesmo fenômenos físicos. Embora essas técnicas sejam comumente aplicadas para resolver problemas de objetivo único, elas também podem ser usadas para resolver tarefas multiobjetivo, onde o conceito de fronteira ótima de Pareto substitui a ideia de uma solução ótima global única. No entanto, diversos algoritmos de otimização multiobjetivo foram propostos ao longo dos anos, os quais são projetados para cobrir um amplo espectro de problemas dentro de um domínio específico. Sabe-se que nenhum algoritmo é capaz de resolver todos os problemas, e escolher o mais adequado para uma determinada tarefa, ou seja, que maximize os resultados, é uma tarefa que requer o conhecimento de um especialista. Uma forma de contornar esta situação é a utilização de algoritmos multimétodos, ou seja, a tarefa de otimização é dividida entre um conjunto de algoritmos metaheurísticos que buscam resolver o problema simultaneamente para maximizar a qualidade da solução. A vantagem e o benefício dessa abordagem são explorar os pontos fortes de cada algoritmo usado como um componente para suprimir seus pontos fracos. Este projeto visa desenvolver algoritmos multimétodos e multiobjetivos para problemas de otimização e testá-los quanto à qualidade das soluções encontradas e análise de desempenho em diferentes domínios.