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Tipo do documento: Dissertação
Título: Aplicação da transformada discreta Wavelet no controle da diversidade populacional nos algoritmos genéticos em problemas de otimização.
Título(s) alternativo(s): Application of discrete wavelet transform to control population diversity in genetic algorithms in optimization problems.
Autor: Lopes, Elenice da Conceição Castro 
Primeiro orientador: Pereira, Fabio Henrique
Resumo: Na sociedade moderna marcada pela globalização e pelo consumo, o uso racional e sustentável dos recursos naturais e a constante busca por maior qualidade e redução de custos nos processos de produção estão recebendo cada vez mais importância. Em ambos os aspectos a utilização de ferramentas de otimização é salutar. Nesse cenário se destaca a técnica dos algoritmos genéticos, que são algoritmos de busca baseado na teoria da evolução de Darwin e da mutação genética de Mendel. Os algoritmos genéticos trabalham com um conjunto de possíveis soluções (indivíduos) para o problema, que evoluem segundo alguns critérios genéticos para, idealmente, convergir para a melhor solução. Apesar de fornecerem soluções satisfatórias mesmo para problemas complexos e, talvez por isso, serem amplamente utilizados, essa técnica pode sofrer com problemas de convergência. Em muitas situações os indivíduos do conjunto podem se concentrar em determinadas regiões do espaço de busca que não contém a melhor solução, significando uma convergência prematura do método. Esse problema de concentração dos indivíduos no espaço de busca representa o que é chamado de perda de diversidade populacional. Este estudo aborda a questão da diversidade populacional do AG sob a perspectiva da escolha do tamanho do conjunto de possíveis soluções (a população) e do controle de sua diversidade ao longo do processo evolutivo. Para tal, propõe a aplicação da transformada discreta wavelet ao conjunto de indivíduos com vistas a criar uma aproximação desse conjunto por meio da eliminação da correlação entre seus indivíduos. A técnica de clusterização k-médias é usada para grupar os indivíduos que sofrerão conjuntamente a ação da transformada wavelet. A abordagem proposta, chamada de AGkW, foi testada em problemas benchmark usados comumente para avaliação de técnicas de busca global. Resultados obtidos mostram que, em geral, o método proposto se comportou de maneira eficiente para os problemas abordados, tendo apresentado resultados tão bons ou superiores em comparação ao AG. Em especial, para alguns dos problemas testados, o método AGkW apresentou um desempenho cerca de 50% superior com apenas 25% do número médio de avaliações da função objetivo, aproximadamente.
Abstract: In modern society marked by globalization and consumption, the rational and sustainable use of natural resources and the constant quest for higher quality and lower costs in production processes are getting more and more importance. In both aspects, the use of optimization tools is salutary. In this scenario highlights the technique of genetic algorithms, which are search algorithms based on Darwin's theory of evolution and genetic mutation of Mendel. Genetic algorithms work with a set of possible solutions (individuals) to the problem, which evolve according to some criteria for genetic ideally converge to the best solution. Despite provide satisfactory solutions even for complex problems and maybe therefore are widely used, this technique can suffer from convergence problems. In many situations, individuals can set the focus on certain regions of the search space that do not contain the best solution, meaning a premature convergence of the method. This problem of concentration of individuals in the search space represents what is called loss of population diversity. This study addresses the issue of population diversity of the AG from the perspective of the size of the choice set of possible solutions (the population) and the control of its diversity throughout the evolutionary process. To this end, proposes the use of discrete wavelet transform to a set of individuals in order to create a set of approximation by eliminating the correlation between its individuals. The technique of k-means clustering is used to group the individuals who suffer joint action of the wavelet transform. The proposed approach, called AGkW was tested on benchmark problems commonly used for evaluation of global search techniques. Results show that in general, the method proposed behave effectively to the problems addressed and tested as good as or superior as compared to the AG. In particular, a number of problems tested, the method AGkW performance was about 50% higher with only 25% of the average objective function evaluations, approximately.
Palavras-chave: algoritmos genéticos
diversidade populacional
convergência prematura
problemas de otimização
transformada discreta Wavelet
clusterização k-médias
genetic algorithms
population diversity
optimization problems
discrete Wavelet transform
k-means clustering
Área(s) do CNPq: ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO
Idioma: por
País: BR
Instituição: Universidade Nove de Julho
Sigla da instituição: Uninove
Departamento: Engenharia
Programa: Programa de Mestrado em Engenharia de Produção
Citação: LOPES, Elenice da Conceição Castro. Aplicação da transformada discreta Wavelet no controle da diversidade populacional nos algoritmos genéticos em problemas de otimização. 2012. 71 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia) - Universidade Nove de Julho, São Paulo, 2012.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: http://localhost:8080/tede/handle/tede/181
Data de defesa: 6-Sep-2012
Appears in Collections:Programa de Mestrado em Engenharia de Produção

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