Estudo sobre métodos evolutivos multiobjetivos voltados para robustez e diversidade no espaço de decisão

• Autor(a) principal: Fernanda Caldeira Takahashi
• Data de Publicação: 2015
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/BUBD-AFHP5L
• topic: Algoritmos evolutivos; Análise de sensibilidade; Otimização multiobjetivo; Algoritmos; Engenharia elétrica; Análise de sensibilidade; Otimização multiobjetivo

Algoritmos evolutivos para otimização multiobjetivo (MOEAs) são geralmente avaliados em função de sua habilidade de obter boas aproximações da fronteira Pareto-ótima, com uma distribuição idealmente uniforme de pontos no espaço de objetivos. Entretanto, ao ignorar informações pertinentes ao espaço de variáveis de decisão, estes métodos retornam conjuntossolução que não consideram informações sobre a sensibilidade de pontos em relação a perturbações nas variáveis, ou que não contém possíveis configurações alternativas que levem a valores de desempenho similares. Este trabalho apresenta um método alternativo para a seleçãode soluções que, complementarmente aos modelos tradicionais que utilizam informações provenientes do espaço de objetivos, emprega uma medida de densidade de soluções no espaço de variáveis de decisão durante seu processo de seleção. Através de uma avaliação experimental, é verificado que a inclusão do método leva os algoritmos a apresentarem uma maior capacidade de gerar amostragens representativas do conjunto Pareto-ótimo. Tal abordagem torna possível a coleta de informações complementares relativas à sensibilidade das soluções localizadas em diferentes partes do espaço de busca, que fornece ao decisor informações potencialmente valiosas para a seleção da solução que eventualmente venha ser selecionada para implementação.