[pt] ALGORITMOS EVOLUTIVOS COM INSPIRAÇÃO QUÂNTICA PARA PROBLEMAS COM REPRESENTAÇÃO NUMÉRICA

• Autor(a) principal: ANDRE VARGAS ABS DA CRUZ
• Data de Publicação: 2007
• Tipo de documento: Outros
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
• Texto Completo: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=10640@1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=10640@2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.10640
• topic: [pt] ALGORITMO GENETICO; [pt] ALGORITMOS COM INSPIRACAO QUANTICA; [pt] COMPUTACAO EVOLUCIONARIA; [pt] ALGORITMOS CULTURAIS; [en] GENETIC ALGORITHM; [en] EVOLUTIONARY COMPUTATION; [en] CULTURAL ALGORITHMS

[pt] Desde que foram propostos como método de otimização, os algoritmos evolutivos têm sido usados com sucesso para resolver problemas complexos nas mais diversas áreas como, por exemplo, o projeto automático de circuitos e equipamentos, planejamento de tarefas, engenharia de software e mineração de dados, entre tantos outros. Este sucesso se deve, entre outras coisas, ao fato desta classe de algoritmos não necessitar de formulações matemáticas rigorosas a respeito do problema que se deseja otimizar, além de oferecer um alto grau de paralelismo no processo de busca. No entanto, alguns problemas são computacionalmente custosos no que diz respeito à avaliação das soluções durante o processo de busca, tornando a otimização por algoritmos evolutivos um processo lento para situações onde se deseja uma resposta rápida do algoritmo (como por exemplo, problemas de otimização online). Diversas maneiras de se contornar este problema, através da aceleração da convergência para boas soluções, foram propostas, entre as quais destacam-se os Algoritmos Culturais e os Algoritmos Co-Evolutivos. No entanto, estes algoritmos ainda têm a necessidade de avaliar muitas soluções a cada etapa do processo de otimização. Em problemas onde esta avaliação é computacionalmente custosa, a otimização pode levar um tempo proibitivo para alcançar soluções ótimas. Este trabalho propõe um novo algoritmo evolutivo para problemas de otimização numérica (Algoritmo Evolutivo com Inspiração Quântica usando Representação Real - AEIQ- R), inspirado no conceito de múltiplos universos da física quântica, que permite realizar o processo de otimização com um menor número de avaliações de soluções. O trabalho apresenta a modelagem deste algoritmo para a solução de problemas benchmark de otimização numérica, assim como no treinamento de redes neurais recorrentes em problemas de aprendizado supervisionado de séries temporais e em aprendizado por reforço em tarefas de controle. Os resultados obtidos demonstram a eficiência desse algoritmo na solução destes tipos de problemas.