PARAMETRIZAÇÃO EM ALGORITMOS EVOLUTIVOS
Cecília Fonseca, João Pedro Pedroso, Actas “io2002-10º congresso da APDIO” pág. 110.
RESUMO
Apesar do sucesso da aplicação de Algoritmos Evolutivos (AEs) em problemas de
optimização surgem, por vezes, problemas de convergência prematura que é necessário
ultrapassar. Neste caso, a definição dos parâmetros associados a cada componente do algo
ritmo pode ser determinante na obtenção de uma boa solução. Por outro lado, os
parâmetros que demonstraram ser óptimos para um dado problema dificilmente o serão
num outro problema, o que toma a optimização/adaptação de parâmetros uma tarefa
obrigatória em qualquer aplicação de AEs. Assim, o interesse do estudo da parametrização
de AEs reside na influência dos parâmetros na qualidade da solução obtida pelo algoritmo.
Neste trabalho, consideramos um Algoritmo Evolutivo para o qual comparamos estratégias
de adaptação automática dos parâmetros. Além disso, propomos uma nova estratégia que
se baseia em dois métodos já existentes. Os algoritmos desenvolvidos foram testados num
conjunto de problemas de optimização não linear e avaliados por um conjunto de medidas,
das quais destacamos a média das melhores soluções em cem execuções do algoritmo e a
média das melhores soluções em função do número de avaliações da função objectivo.
Palavras Chave: Algoritmos Evolutivos, Parametrização, Optimização Linear e Não
Linear