Estado da arte de medidas de desempenho de algoritmos de otimização multiobjetivo.

• Autor(a) principal: Silva, Jefferson Barbosa Amorim
• Data de Publicação: 2017
• Outros Autores: Santos, Thiago Fontes, Xavier, Sebastião Martins
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFOP
• Texto Completo: http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/11524
• topic: Modelagem matemática

Em problemas de otimização multiobjetivo é comum o uso de procedimentos algorítmicos para se encontrar uma aproximação do conjunto solução, uma vez que determinar o conjunto exato de soluções é, em geral, inviável. Diante disso, com a popularização destes procedimentos nas ultimas décadas é necessário distinguir, conforme for o objetivo do algoritmo, a qualidade das aproximações de tais procedimentos. As medidas existentes focam-se em duas características principais, a saber, 1) Convergência e 2) Distribuição das soluções. Dificilmente uma única métrica irá medir todos os aspectos mencionados acima. Além disso, para avaliar alguns desses aspectos é necessário o conhecimento do conjunto exato, e essa informação normalmente, não está disponível. Associado a isso, espera-se que tais medidas tenham um custo computacional baixo. Esta proposta visa estudar as mais diversas medidas, reunindo as principais delas em um único artigo, fazendo um comparativo entre as mesmas. Iremos estabelecer o estado da arte nessa área de pesquisa em otimização.