Otimização multimodal baseada em clusterização

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Prampero, Paulo Sérgio, 1973-
Data de Publicação: 2014
Outros Autores: Boccato, Levy, 1986-, Attux, Romis Ribeiro de Faissol, 1978-
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Repositório da Produção Científica e Intelectual da Unicamp
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1652547
Resumo: Agradecimentos: Os autores agradecem à FAPESP e ao CNPq o suporte financeiro
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spelling Otimização multimodal baseada em clusterizaçãoProcessamento de dadosData processingOtimização MultimodalBusca GlobalClusterizaçãoArtigo originalAgradecimentos: Os autores agradecem à FAPESP e ao CNPq o suporte financeiroNeste trabalho, discutimos a ideia de formular o problema de otimização multimodal como uma tarefa de clusterização. A base dessa ideia é encarar a função a ser otimizada como uma densidade de probabilidade de dados fictícios e lançar mão de um algoritmo de agrupamento de dados para movimentar a população de soluções na direção de seus múltiplos picos, auxiliando o processo de busca desempenhado por uma metaheurística genérica. Sem perda de generalidade, optou-se aqui por realizar uma modificação do algoritmo k-means, à qual foi dado o nome de algoritmo k-means modificado. Para realizar uma análise sistemática do potencial da ideia, promoveu-se a combinação entre esse algoritmo e três métodos bio-inspirados de otimização destituídos de mecanismos específi cos de busca multimodal: um algoritmo genético padrão, um sistema imunológico artificial denominado CLONALG e uma implementação canônica de otimização baseada em enxames de partículas. As abordagens foram testadas no contexto de funções benchmark com características distintas, tendo sido avaliados fatores como desempenho e custo computacional. Dessa análise, chegou-se à conclusão de que o uso de ferramentas de agrupamento de dados pode contribuir significativamente para a realização eficiente de busca multimodalIn this work, we discuss the idea of formulating the multimodal optimization problem as a clustering task. The essence of this idea is to understand the function to be optimized as a probability density function associated with a set of fictitious data and to use a clustering algorithm to place the population of solutions around its multiple peaks, thereby aiding the search process carried out by a generic metaheuristic. Without loss of generality, a modified version of the k-means algorithm was chosen as standard tool in this work. In order to perform a systematic analysis of the idea, this tool was combined to three bio-inspired optimization methods devoid of inherent multimodal search mechanisms: a standard genetic algorithm, an artificial immune system called CLONALG and a canonical particle swarm approach. The methods were tested – in terms of performance and computational effort - with benchmark functions with different characteristics, and the ensuing analysis showed that the use of clustering tools can bring significant contributions to multimodal optimization strategiesCONSELHO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO CIENTÍFICO E TECNOLÓGICO - CNPQFUNDAÇÃO DE AMPARO À PESQUISA DO ESTADO DE SÃO PAULO - FAPESPAbertoUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASPrampero, Paulo Sérgio, 1973-Boccato, Levy, 1986-Attux, Romis Ribeiro de Faissol, 1978-2014info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articleapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/20.500.12733/1652547PRAMPERO, Paulo Sérgio; BOCCATO, Levy; ATTUX, Romis Ribeiro de Faissol. Otimização multimodal baseada em clusterização. Revista SINERGIA - Revista Científica do Instituto Federal de São Paulo. São Paulo, SP : Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia São Paulo (IFSP), 2014.. Vol. 15, no. 2 (abr./jun., 2014), p. 115-120. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1652547. Acesso em: 7 mai. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1191358porreponame:Repositório da Produção Científica e Intelectual da Unicampinstname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2023-11-24T14:02:14Zoai:https://www.repositorio.unicamp.br/:1191358Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/requestreposip@unicamp.bropendoar:2023-11-24T14:02:14Repositório da Produção Científica e Intelectual da Unicamp - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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