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Algoritmo evolucionário de múltiplas populações híbridas aplicado ao problema da árvore geradora mínima com restrição de grau multiobjetiva
(2017-02-17) Marques, Raimundo Leandro Andrade; Goldbarg, Marco César; ; ; Goldbarg, Elizabeth Ferreira Gouvea; ; Cabral, Lucídio dos Anjos Formiga; ; Menezes, Matheus da Silva; ; Maia, Silvia Maria Diniz Monteiro;
O problema da árvore geradora mínima com restrição de grau multiobjetiva, vem sendo estudado por pesquisadores da área de otimização combinatória há pouco mais de uma década, em grande parte por sua ampla aplicação em problemas práticos relacionados à modelagem de redes. Esse problema é considerado NP-difícil, ainda em sua versão mono-objetiva, para um grau de restrição de pelo menos = 3. Esse trabalho propõe a resolução do problema através de um algoritmo evolucionário chamado AEMPH. Essa abordagem utiliza-se de arquivos externos compartilhados e de diferentes técnicas de otimização multiobjetiva executadas paralelamente, visando uma melhor cobertura do espaço de busca. As técnicas escolhidas para sua implementação foram o MPAES, o NSGA2, e o SPEA2, as quais também foram utilizadas para comparação de desempenho computacional. Foram realizados 5040 testes ao todo, envolvendo instâncias de 3 diferentes tipos, com tamanhos variando entre 50 e 1000 vértices. Devido à natureza multiobjetiva do problema, os resultados dos experimentos são expressos através dos indicadores de qualidade hipervolume e épsilon binário, e avaliados quanto a sua significância através do teste estatístico de Mann-Whitney
Algoritmo meta-heurístico para o problema de geração de dados de teste
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2022-02-07) Pinheiro, Irene Ginani Costa; Maia, Silvia Maria Diniz Monteiro; http://lattes.cnpq.br/1498104590221901; http://lattes.cnpq.br/7228949287805423; Goldbarg, Elizabeth Ferreira Gouvea; http://lattes.cnpq.br/2888641121265608; Goldbarg, Marco Cesar; http://lattes.cnpq.br/1371199678541174
Search Based Software Engineering (SBSE) é uma área de pesquisa que integra Engenharia de Software e Otimização, no sentido de que técnicas de otimização são aplicadas para lidar de forma mais eficiente com diversos problemas recorrentes associados ao processo de desenvolvimento de software. A título de exemplificação, a literatura apresenta trabalhos na área de SBSE na resolução de problemas em testes de software (automatização da geração de dados de teste), projeto de software (balanceamento entre objetivos de qualidade de serviço - QoS, seleção e integração entre componentes), requisitos (determinar o conjunto de requisitos que balanceia os custos do desenvolvimento de software e a satisfação do cliente), gerenciamento de projetos (planejamento de projetos e alocação de recursos) e refatoração (automatização de processos de refatoração). Uma porção significativa dos esforços de SBSE se dedica aos problemas relacionados a testes de software, em especial à automatização da geração de dados de teste. Os testes de software visam verificar, detectar e corrigir possíveis erros cometidos pelos programadores e representam cerca de 50% do custo total de desenvolvimento. A automatização da geração de dados de teste consiste em usar técnicas de otimização (em geral, meta-heurísticas) para determinar o conjunto de dados que serão utilizados como entrada do algoritmo na fase de testes, de modo que a cobertura de código seja maximizada. Ou seja, o conjunto de dados gerado deve ser capaz de testar a maior parte possível do código em teste. O objetivo do trabalho em questão é, pois, desenvolver uma abordagem meta-heurística para resolver o problema da automatização da geração de dados de teste. Uma possível abordagem seria a Transgenética Computacional, a qual nunca foi aplicada para resolver o problema mencionado. Após a elaboração do algoritmo, realizaremos experimentos computacionais com o objetivo de avaliar o algoritmo desenvolvido.
Algoritmo transgenético para os problemas da geometria e da intensidade em IMRT
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2021-02-08) Cunha Neto, Luís Tertulino da; Maia, Silvia Maria Diniz Monteiro; Goldbarg, Elizabeth Ferreira Gouvea; ; http://lattes.cnpq.br/2888641121265608; ; http://lattes.cnpq.br/1498104590221901; ; http://lattes.cnpq.br/3959054100222020; Goldbarg, Marco César; ; http://lattes.cnpq.br/1371199678541174; Souza, Thatiana Cunha Navarro de;
Radioterapia de Intensidade Modulada (IMRT) é uma forma de tratamento de doenças cancerígenas em que o paciente é irradiado com feixes de radiação, com o objetivo de eliminar as células tumorais ao mesmo tempo em que órgãos e tecidos sadios são preservados o máximo possível. Cada feixe é dividido em sub-feixes, que podem emitir diferentes doses de radiação. Um plano de tratamento é composto de: (a) um conjunto de direções feixes (ângulos); (b) quantidade de radiação emitida pelos sub-feixes de cada feixe; e (c), uma sequência de entrega da radiação. A elaboração de um plano pode ser modelada por problemas de otimização, em geral NP-difíceis, onde as etapas (a), (b) e (c) são denominadas de problemas da Geometria, Intensidade (ou Mapa de Fluências) e Realização, respectivamente. Este trabalho aborda as duas primeiras num cenário multiobjetivo. É proposto um algoritmo evolucionário para a solução conjunta desses dois problemas; a saber: Algoritmo Transgenético híbrido. Este usa uma adaptação do método -restrito para calcular o mapa de fluências de um conjunto de feixes. São propostas funções aproximadoras lineares e quadráticas para um tipo particular de função (não-convexa) presente na otimização em radioterapia: a função de dose-volume. São realizados dois grupos de experimentos, utilizando casos reais de câncer de fígado, para averiguar a eficácia do algoritmo: um com a dose no tumor como restrição, e outro com ela como função objetivo. Os resultados das funções objetivo mostram que a segunda técnica é mais apropriada para alcançar melhores doses no tumor. Outros resultados referentes à eficácia das funções de aproximação e dos componentes do Algoritmo Transgenético também são discutidos.
Algoritmos de solução para o problema do caixeiro viajante com passageiros e quota
(2017-07-31) Silva, Jean Gleison de Santana; Goldbarg, Marco Cesar; http://lattes.cnpq.br/1371199678541174; http://lattes.cnpq.br/1656745066243779; Gouvea, Elizabeth Ferreira; http://lattes.cnpq.br/2888641121265608; Maia, Silvia Maria Diniz Monteiro; http://lattes.cnpq.br/1498104590221901; Menezes, Matheus da Silva; http://lattes.cnpq.br/7790866637385232
O Problema do Caixeiro Viajante com Passageiros e Quota pertence à classe de Problemas do Caixeiro Viajante com Quota. Neste problema, considera-se uma vantagem econômica quando o caixeiro, viajando em um veículo privado, embarca passageiros que passam a dividir as despesas da viagem com ele. O modelo pode representar situações reais onde o motorista tem uma rota de visita de cidade predefinida, na qual a cada cidade está associado um bônus, sendo demandada a coleta de um valor mínimo desses bônus, na função objetivo da variante investigada leva-se em conta a possibilidade da redução dos custos do caixeiro embarcando pessoas em seu veículo. Um modelo matemático, seis algoritmos evolucionários, um GRASP e um heurístico são apresentados para o problema. O comportamento dos algoritmos propostos é analisado em um experimento computacional com 48 instâncias.
Algoritmos experimentais para o problema biobjetivo da árvore geradora quadrática em adjacência de arestas
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2016-02-03) Pinheiro, Lucas Daniel Monteiro dos Santos; Gouvea, Elizabeth Ferreira; Maia, Silvia Maria Diniz Monteiro; ; http://lattes.cnpq.br/1498104590221901; ; http://lattes.cnpq.br/2888641121265608; ; http://lattes.cnpq.br/2366752353326968; Goldbarg, Marco Cesar; ; http://lattes.cnpq.br/1371199678541174; Gonçalves, Richard Aderbal; ; http://lattes.cnpq.br/4210531173050798
O problema da Árvore Geradora Mínima Quadrática (AGMQ) é uma generalização doproblema da Árvore Geradora Mínima onde, além dos custos lineares das arestas, custosquadráticos associados a cada par de arestas são considerados. Os custos quadráticos sãodevidos à custos de interação entre as arestas. No caso das interações ocorrerem somenteentre arestas adjacentes, o problema é denominado Árvore Geradora Mínima Quadráticaem Adjacência de Arestas (AGMQA). Tanto a AGMQ quanto a AGMQA são NP-difíceise modelam diversos problemas reais envolvendo projeto de redes de infraestrutura. Oscustos lineares e quadráticos são somados nas versões mono-objetivo destes problemas.Frequentemente, aplicações reais lidam com objetivos conflitantes. Nestes casos a consideração dos custos lineares e quadráticos separadamente é mais adequada e a otimizaçãomultiobjetivo provê modelos mais realistas. Algoritmos exatos e heurísticos são investigados neste trabalho para a versão biobjetivo da AGMQA. As seguintes técnicas sãopropostas: backtracking, branch-and-bound, busca local, Greedy RandomizedAdaptive Search Procedure, Simulated Annealing, NSGAII, Algoritmo Transgenético, Otimização por Nuvem de Partículas e uma hibridização entre a técnica do MOEA-D eo Algoritmo Transgenético. São utilizados indicadores de qualidade Pareto concordantespara comparar os algoritmos em um conjunto de instâncias de bases de dado da literatura.
Algoritmos meta-heurísticos para a solução do problema do caixeiro viajante com múltiplas caronas
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2016-02-12) Araújo, Guilherme Fernandes de; Goldbarg, Marco Cesar; ; http://lattes.cnpq.br/1371199678541174; ; http://lattes.cnpq.br/7637841133437229; Gouvea, Elizabeth Ferreira; ; http://lattes.cnpq.br/2888641121265608; Maia, Silvia Maria Diniz Monteiro; ; http://lattes.cnpq.br/1498104590221901; Cabral, Lucídio dos Anjos Formiga; ; http://lattes.cnpq.br/6699185881827288
O Problema do Caixeiro Viajante com Caronas Múltiplas (PCV-MCa) é uma classe do Caixeiro Viajante Capacitado que apresenta a possibilidade de compartilhamento de assentos para passageiros aproveitando os deslocamentos do caixeiro entre as localidades do ciclo. O caixeiro divide o custo do trajeto com os passageiros embarcados. O modelo pode representar uma situação real em que, por exemplo, motoristas estão dispostos a compartilhas trechos de sua viagem com turistas que pretendem se deslocar entre duas localidades visitadas pela rota do motorista, aceitando compartilhar o veículo com outros indivíduos e visitando outras localidades do ciclo.
Análise experimental de variações da heurística de Lin e Kernighan para o problema do caixeiro viajante multiobjetivo
(2017-07-24) Carvalho, Emerson Bezerra de; Gouvea, Elizabeth Ferreira; http://lattes.cnpq.br/2888641121265608; http://lattes.cnpq.br/2582258769073534; Almeida, Carolina de Paula; http://lattes.cnpq.br/8586489892942437; Goldbarg, Marco Cesar; http://lattes.cnpq.br/1371199678541174; Maia, Silvia Maria Diniz Monteiro; http://lattes.cnpq.br/1498104590221901
A heurística de Lin e Kernighan (LK) é um dos métodos mais eficientes para o Problema do Caixeiro Viajante (PCV). Devido a este fato, diferentes implementações para a LK foram propostas na literatura e esta heurística é também usada como parte de diversos algoritmos meta-heurísticos. A heurística LK tem sido utilizada no contexto do PCV multiobjetivo (PCVM) conforme proposta originalmente por seus autores, isto é, com o foco mono-objetivo. Este trabalho investiga a extensão da heurística LK no contexto multiobjetivo. É investigado o potencial de extensões da LK combinadas com outras técnicas meta-heurísticas. Resultados de um experimento computacional para instâncias do PCVM com 2, 3 e 4 objetivos são reportados.
Análise Experimental dos Algoritmos Exatos Aplicados ao Problema da Árvore Geradora Multiobjetivo
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2016-11-25) Fernandes, Islame Felipe da Costa; Goldbarg, Elizabeth Ferreira Gouvêa; Goldbarg, Elizabeth Ferreira Gouvêa; Goldbarg, Marco Cesar; Maia, Silvia Maria Diniz Monteiro
O Problema da Árvore Geradora Multiobjetivo (AGMO) é uma generalização do Problema da Árvore Geradora Mínima. Embora este último possua algoritmo polinomial que o solucione, o mesmo não acontece para sua generalização. Assim como sua versão mono-objetivo, o problema multiobjetivo possui inúmeras aplicações nas mais variadas áreas. Além disso, ele modela situações onde existe a ocorrência de objetivos conflitantes, o que é comum em situações reais. O problema da AGMO é classificado como NP-difícil e vem sendo intensamente explorado na literatura. Diversos algoritmos exatos foram propostos para o problema segundo diferentes técnicas. Alguns destes algoritmos foram analisados em trabalhos anteriores para problemas com 2 objetivos. Este trabalho complementa os trabalhos anteriores, apresentando uma análise dos algoritmos exatos existentes até o momento para o problema da AGMO. São reportados resultados de experimentos computacionais em grafos completos e grade com até 100 vértices para instâncias com 2 objetivos.
Aplicação do operador OWA com meta-heurísticas nos problemas da otimização de ângulo de feixe e da intensidade em IMRT
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2024-04-26) Cezario, Sidemar Fideles; Goldbarg, Elizabeth Ferreira Gouvea; http://lattes.cnpq.br/2888641121265608; https://orcid.org/0000-0001-9786-7134; http://lattes.cnpq.br/8487580946899407; Fernandes, Islame Felipe da Costa; Menezes, Matheus da Silva; Maia, Silvia Maria Diniz Monteiro; Souza, Thatiana Cunha Navarro de
A utilização da radioterapia no tratamento do câncer é de suma importância para o combater essa doença. O desafio reside em atingir a dose mínima prescrita para o tumor, ao mesmo tempo em que se evita a exposição dos órgãos saudáveis a níveis de radiação superiores aos limites permitidos. Um dos principais enfoques terapêuticos nesse campo é a teleterapia de intensidade modulada (IMRT). Esse trabalho se propôs a otimizar o Problema da Otimização de Ângulo de Feixe e a Otimização do Mapa de Fluências utilizando algoritmos meta-heurísticos. São apresentados três algoritmos: algoritmo genético, memético OWA-OMF e memético multimodelos. Todos são utilizados em combinação com modelos de programação matemática. Esses modelos incluem a utilização do operador Ordered Weighted Averaging (OWA). O memético multimodelos utiliza diferentes funções OWA para determinar o melhor mapa de fluência de uma solução. Os algoritmos foram comparados usando um novo indicador de qualidade composto por dois novos índices propostos neste trabalho. Testes estatísticos foram conduzidos para comparar a eficácia desses algoritmos, revelando a superioridade do algoritmo memético multimodelos sobre os demais. Com esses algoritmos, foi possível encontrar soluções clinicamente viáveis para a maioria das instâncias.
Aplicação do operador OWA nos problemas da otimização de ângulo de feixe e da intensidade em IMRT
(2019-07-23) Cezario, Sidemar Fideles; Goldbarg, Elizabeth Ferreira Gouvea; Maia, Silvia Maria Diniz Monteiro; ; ; ; Obal, Thalita Monteiro; ; Goldbarg, Marco Cesar;
A radioterapia é um método extremamente importante no tratamento do câncer. O principal desafio é entregar pelo menos a dose prescrita para o tumor, enquanto evita expor os órgãos saudáveis à radiação além do permitido. Um dos principais modos de tratamento nesta área é a teleterapia de intensidade modulada (IMRT). Ao longo dos anos, muitos pesquisadores apresentaram algoritmos para resolver a principal dificuldade da IMRT que consiste em automatizar a seleção de ângulos de feixes para uma melhor distribuição de dose. Nesta pesquisa é apresentado um algoritmo que busca o balanceamento ideal, entre um conjunto de ângulos e uma distribuição de dose que respeite as prescrições médicas inerentes ao tratamento. O algoritmo proposto utiliza dois novos modelos matemáticos e o operador Ordered Weighted Average (OWA) como critério de preferência na escolha da melhor solução.
Atomik: uma biblioteca C++ para construção declarativa de interfaces gráficas animadas em sistemas embarcados de baixo custo
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2019-06-12) Medeiros, Silvino Gustavo Albuquerque de; Magalhães Pereira, Monica; Leite, Jair Cavalcante; Maia, Silvia Maria Diniz Monteiro
A interface gráfica de usuário é uma das ferramentas mais importantes no campo da interação humano-computador. Poucos recursos são tão expressivos e úteis ao usuário como uma interface gráfica bem construída. Nesse contexto, animações podem aumentar a expressividade de uma interface e colaborar de forma significativa na experiência do usuário, às vezes sendo um fator crucial na aceitação de um produto. Entretanto, quando aplicados ao cenário de sistemas embarcados, esses aspectos enfrentam dificuldades que devem ser tratadas cautelosamente para que exista uma interface gráfica animada de qualidade. Esses sistemas embarcados são notáveis pelo seu baixo poder de processamento e baixo consumo de energia, o que vai de encontro aos requisitos necessários para se implementar interfaces animadas. Interfaces de usuário para sistemas embarcados são desenvolvidas predominantemente através de ferramentas que carecem de flexibilidade e customização. Além disso, a implementação de animações numa interface gráfica muitas vezes deve ser feita e otimizada manualmente quando direcionada a um sistema embarcado, sem a abstração necessária para que interfaces complexas possam ser animadas com pouco esforço. O seguinte trabalho visa projetar e implementar o Atomik, uma ferramenta na forma de uma biblioteca C++ que forneceria os componentes com as devidas abstrações necessárias para que interfaces melhores e animadas possam ser implementadas em sistemas embarcados de baixo custo, neste caso, o Arduino Mega. Uma avaliação comparativa analisando prós e contras entre a ferramenta GUIslice e o Atomik foi realizada. Desvantagens do Atomik incluem a ausência de uma interface gráfica para construção da interface e uma limitação significativa das possibilidades de estilização de elementos. As vantagens incluem uma melhora na animação das interfaces, alta legibilidade do código relativo à interface devido ao paradigma declarativo e maior flexibilidade para estilização dinâmica de elementos. Pelos resultados do trabalho, por fim, propõe-se que dispositivos embarcados que rodem interfaces construídas com o Atomik tenham seus preços reduzidos. Além disso, também se propõe que desenvolvedores de sistemas embarcados possam prover interfaces gráficas e experiências satisfatórias a seus usuários através da utilização do Atomik.
Avaliação de técnicas de pré-processamento e classificação de imagens hiperespectrais
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2025-01-15) Mendonça, João Vítor Fonseca de; Kreutz, Márcio Eduardo; Maia, Silvia Maria Diniz Monteiro; Pereira, Mônica Magalhães
Este trabalho investiga o impacto do pré-processamento e a eficácia de modelos de apren- dizado de máquina e profundo na classificação de imagens hiperespectrais, utilizando conjuntos de dados como Indian Pines, Salinas e Pavia. Foram avaliados algoritmos tradi- cionais, como Random Forest (RF), k-NN, e redes neurais convolucionais (CNN), com pré- processamento envolvendo normalização MinMaxScaler e segmentação SLIC para integrar informações espectrais e espaciais. Os resultados demonstram que técnicas de aprendizado de máquina mais simples, como o RF, alcançaram desempenho comparável ao das CNNs em diversos cenários, destacando seu custo-benefício e eficiência computacional. Enquanto as CNNs se mostraram robustas e precisas, o RF emergiu como uma alternativa viável, especialmente em contextos com limitações de recursos ou dados. O estudo reforça a importância de considerar o equilíbrio entre complexidade e desempenho na escolha de técnicas para classificação de imagens hiperespectrais.
BO-AMHM: Uma Arquitetura Multiagente para Hibridização de Meta-Heurísticas para problemas Biobjetivo
(2018-08-03) Silva, Igor Rosberg De Medeiros; Goldbarg, Elizabeth Ferreira Gouvea; ; http://lattes.cnpq.br/2888641121265608; ; http://lattes.cnpq.br/0365481298500467; Souza, Givanaldo Rocha De; ; http://lattes.cnpq.br/7293405724205132; Goldbarg, Marco Cesar; ; http://lattes.cnpq.br/1371199678541174; Delgado, Myriam Regattieri De Biase Da Silva; ; http://lattes.cnpq.br/4166922845507601; Maia, Silvia Maria Diniz Monteiro; ; http://lattes.cnpq.br/1498104590221901
Várias pesquisas têm apontado a hibridização de meta-heurísticas como uma forma eciente de tratar problemas de otimização combinatória. Hibridização permite a combinação de diferentes técnicas, explorando vantagens e compensando desvantagens de cada uma delas. A AMHM é uma arquitetura adaptativa promissora para a hibridização de metaheurísticas, originalmente desenvolvida para problemas mono-objetivo. Essa arquitetura baseia-se nos conceitos de Sistemas Multiagente e Otimização por Nuvem de Partículas. No presente trabalho, nós propomos uma extensão da AMHM para o cenário biobjetivo. A arquitetura proposta é chamada BO-AMHM. Para adaptar a AMHM ao contexto biobjetivo, nós redenimos alguns conceitos tais como posição e velocidade das partículas. Neste estudo a arquitetura proposta é aplicada ao Problema do Caixeiro Viajante Simétrico biobjetivo. Quatro técnicas foram hibridizadas: PAES, GRASP, NSGA2 e Anytime-PLS. Testes com 11 instâncias biobjetivo foram realizados e os resultados mostraram que a BO-AMHM é capaz de prover conjuntos não dominados melhores em comparação aos obtidos por algoritmos existentes na literatura e versões híbridas desses algoritmos desenvolvidas neste trabalho.
Caixeiro viajante com coleta de prêmios e passageiros
(2019-07-01) Medeiros, Ygor Alcântara de; Goldbarg, Marco Cesar; ; ; Goldbarg, Elizabeth Ferreira Gouvea; ; Maia, Silvia Maria Diniz Monteiro; ; Souza, Thatiana Cunha Navarro de;
O Problema do Caixeiro Viajante com Coleta de Prêmios e Passageiros é um modelo que mescla elementos do clássico PCVCP, com características dos problemas de ridesharing. Os custos do trajeto do motorista são reduzidos através do rateio de despesas em virtude do compartilhamento de assentos no veículo usado na tarefa de coleta de prêmios. As tarefas na rota são selecionadas segundo o modelo de roteamento com coleta de prêmios, portanto se considerando penalidades pelo eventual não atendimento de tarefas existentes e, adicionalmente, determinando o cumprimento de uma demanda mínima de tarefas. A demanda do transporte colaborativo é protegida por restrições que garantem aos passageiros seu transporte até o destino. Igualmente, os custos de rateio serão menores ou iguais aos limites de tarifa estabelecidos pelos passageiros. O presente trabalho apresenta a formulação matemática para o problema, valida o modelo em um processo de solução exata e examina o desempenho de dois algoritmos que executam passos de construção com critérios exatos e seis com critérios heurísticos. Os algoritmos construtivos com passos exatos visam principalmente criar resultados de ancoragem para a avalição do desempenho dos algoritmos com decisões heurísticas. São também propostos três grupos de instâncias de teste para o problema, visando permitir futuras experimentações de novos algoritmos. Por fim, conclui-se que os algoritmos de passos heurísticos alcançam desempenho promissor para o problema examinado.
Gerador de níveis procedurais com iniciativa mista para jogos em 2D e 3D segmentados em salas
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2025-01-10) Andrade, João Gabriel Reis Saraiva de; Santos, Selan Rodrigues dos; Maia, Silvia Maria Diniz Monteiro; Campos, André Maurício Cunha; Madeira, Charles Andrye Galvão
O campo da geração procedural de conteúdo oferece múltiplas aplicações para a criação automatizada de conteúdo, sendo uma delas a geração de níveis para jogos. Em geral, essas aplicações apresentam restrições sobre as possibilidades de design ao limitar o espaço dentro do jogo que os segmentos de nível ocupam. Nesse sentido, este trabalho apresenta um plugin para o motor de jogos Godot chamado Roguelike System e uma abordagem algorítmica que o acompanha, permitindo criar níveis em 2D e 3D com base nas conexões entre salas definidas pelo usuário do sistema. A ferramenta proporciona flexibilidade no design, suporte a salas obrigatórias e controle de limites de uso, preenchendo uma lacuna nos sistemas disponíveis para criação de níveis procedurais. Testes realizados demonstram a eficácia em cenários variados, revelando seu potencial para simplificar o desenvolvimento de jogos com níveis procedurais.
GRASP-VNS baseado em modelos e indicadores para dois problemas no planejamento de radioterapia de intensidade modulada
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2024-04-26) Marques, Thiago Soares; Goldbarg, Elizabeth Ferreira Gouvea; http://lattes.cnpq.br/2888641121265608; http://lattes.cnpq.br/4141868906729982; Medeiros, Hudson Geovane de; Menezes, Matheus da Silva; Silva, Paulo Henrique Asconavieta da; Maia, Silvia Maria Diniz Monteiro
A radioterapia de intensidade modulada é um tipo de tratamento contra o câncer amplamente utilizado. O planejamento deste tipo de tratamento envolve dois problemas computacionais complexos relacionados à escolha dos ângulos dos feixes para irradiar o paciente e a intensidade que cada feixe deve possuir de modo que as células cancerígenas sejam mortas e, ao mesmo tempo, evitar atingir regiões com tecidos saudáveis. Meta-heurísticas são amplamente utilizadas para lidar com problemas complexos. Muitas vezes, a hibridização de meta-heurísticas resulta em métodos ainda mais eficazes do que as meta-heurísticas usadas isoladamente. No contexto da hibridização, existem ainda as matheurísticas, que são uniões de meta-heurísticas com programação matemática. É neste contexto que a pesquisa relatada neste trabalho está inserida. É proposto um algoritmo que hibridiza as metaheurísticas GRASP (Greedy Random Adaptive Search Procedure) e VNS (Variable Neighborhood Search) com modelos de programação matemática para lidar com os dois problemas citados. Uma terceira abordagem baseada em aprendizado de autômatos também foi explorada para determinar a ordem de execução das vizinhanças do VNS, denominada GRASP-VNS-IA. Dentre os quatro modelos utilizados, dois são propostos neste trabalho. A avaliação das soluções produzidas pelo algoritmo é realizada através de um indicador que agrega quatro indicadores, três deles propostos neste trabalho. O GRASPVNS é comparado ao GRASP e ao GRASP-VNS-IA. Os algoritmos foram testados em um conjunto de dez instâncias de câncer de fígado conhecidas por serem desafiadoras. A avaliação dos resultados produzidos pelos algoritmos é feita por indicadores de qualidade e histogramas. Testes estatísticos foram utilizados para suportar as conclusões sobre o comportamento dos algoritmos.
Hibridização de meta-heurísticas com métodos baseados em programação linear para o problema do caixeiro alugador
(2018-02-02) Rios, Brenner Humberto Ojeda; Goldbarg, Elizabeth Ferreira Gouvea; ; ; Goldbarg, Marco César; ; Menezes, Matheus da Silva; ; Maia, Silvia Maria Diniz Monteiro;
O Problema do Caixeiro Viajante com Aluguel de Carros, ou simplesmente Problema do Caixeiro Alugador (PCA), é uma generalização do clássico Problema do Caixeiro Viajante (PCV) onde seu tour de visitas pode ser decomposto em caminhos contíguos que podem ser percorridos com diferentes carros alugados. O objetivo é determinar o circuito hamiltoniano que resulte em um custo final mínimo, considerando a penalização paga em cada troca de veículos no tour. A penalização é o custo de retornar o carro até a cidade onde foi alugado. O PCA está classificado como um problema NP-difícil. O presente trabalho estuda a variante mais usada na literatura do PCA que é: completo, total, irrestrito, sem repetição, livre e simétrico. O foco da pesquisa são os procedimentos híbridos que combinam meta-heurísticas e métodos baseados na Programação Linear. São hibridizados: algoritmos científicos (ScA), descida em vizinhança variável (VND), busca local adaptativa (ALSP) e uma nova variante do ALSP chamada busca local adaptativa iterativa (IALSP). As seguintes técnicas são propostas para lidar com o PCA: ScA+ALSP, ScA+IALSP e ScA+VND+IALSP. É proposto um modelo de programação inteira mista para o PCA o qual é usado no ALSP e no IALSP. Testes não paramétricos são usados para comparar os algoritmos em um conjunto de instâncias da literatura.
Hybridizing metaheuristics for multi-and many-objective problems in a multi-agent architecture
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2022-06-15) Fernandes, Islame Felipe da Costa; Goldbarg, Elizabeth Ferreira Gouvea; http://lattes.cnpq.br/2888641121265608; https://orcid.org/0000-0003-3534-8042; http://lattes.cnpq.br/0058216016593116; Goldbarg, Marco César; http://lattes.cnpq.br/1371199678541174; Delgado, Myriam Regattieri de Biase da Silva; Maia, Silvia Maria Diniz Monteiro; http://lattes.cnpq.br/1498104590221901; Souza, Thatiana Cunha Navarro de
Algoritmos híbridos combinam as melhores características de meta-heurísticas individuais. Eles têm se mostrado eficazes em encontrar soluções de boa qualidade para problemas de otimização multiobjetivo. Arquiteturas fornecem funcionalidades e recursos genéricos para a implementação de novos algoritmos híbridos capazes de resolver problemas arbitrários de otimização. Arquiteturas baseadas em conceitos de inteligência de agentes e sistemas multiagente, como aprendizado e cooperação, oferecem vários benefícios para a hibridização de meta-heurísticas. No entanto, a literatura carece de estudos sobre arquiteturas que exploram totalmente tais conceitos para hibridização multiobjetivo. Esta tese estuda uma arquitetura multiagente, chamada MO-MAHM, inspirada nos conceitos de Otimização por Nuvem de Partículas. Na MO-MAHM, partículas são agentes inteligentes que aprendem com suas experiências passadas e se movem no espaço de busca procurando por soluções de alta qualidade. A principal contribuição desta tese é estudar o potencial da MO-MAHM em hibridizar meta-heurísticas para resolver problemas de otimização combinatória com dois ou mais objetivos. Este trabalho investiga os benefícios de métodos de aprendizagem de máquina para suporte ao aprendizado dos agentes e propõe um novo operador de velocidade para mover os agentes no espaço de busca. O operador de velocidade proposto usa uma técnica de path-relinking e decompõe o espaço objetivo sem utilizar funções de agregação. Outra contribuição desta tese é uma extensa revisão das técnicas existentes de path-relinking multiobjetivo. Devido a uma carência com respeito a técnicas de path- relinking para múltiplos objetivos, esta tese apresenta um novo path-relinking baseado em decomposição, chamado MOPR/D. Experimentos abrangem três problemas de otimização combinatória de formulações distintas com até cinco funções objetivo: mochila binária multi-dimensional, alocação quadrática e árvore geradora. MO-MAHM é comparada com abordagens híbridas existentes, tais como algoritmos meméticos e hyper-heurísticas. Testes estatísticos mostram que a arquitetura apresenta resultados competitivos com respeito à qualidade dos conjuntos aproximativos e diversidade de soluções.
Investigação da adição de métodos de aprendizado e programação matemática em uma arquitetura de hibridização de meta-heurísticas para problemas de otimização com decisões em múltiplos níveis
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2023-08-02) Machado, Murilo Oliveira; Goldbarg, Elizabeth Ferreira Gouvea; http://lattes.cnpq.br/2888641121265608; Almeida, Carolina de Paula; Sabry, Gustavo de Araújo; Fernandes, Islame Felipe da Costa; Menezes, Matheus da Silva; Maia, Silvia Maria Diniz Monteiro; http://lattes.cnpq.br/1498104590221901
A hibridização de meta-heurísticas é um tópico que vem sendo estudado por diversos pesquisadores dado ao seu potencial de produzir heurísticas mais eficientes do que aquelas baseadas em uma única técnica. Tal hibridização, entretanto, não é uma tarefa fácil, uma vez que existem diversas maneiras de operacionalizá-la. A tarefa se torna ainda mais difícil quando existem três ou mais métodos meta-heurísticos a serem hibridizados ou quando se deseja adicionar métodos de Programação Matemática, construindo, assim, matheurísticas. Diversos métodos foram propostos para hibridizar meta-heurísticas, incluindo algumas técnicas que automatizam a hibridização, como é o caso de arquiteturas multi-agentes. Um pequeno número dessas arquiteturas se utiliza de técnicas de aprendizado e um número ainda mais restrito lida com matheurísticas. Este trabalho estende os recursos da Arquitetura Multiagentes para Hibridização de Meta-heurísticas incluindo técnicas de aprendizado e de Programação Matemática. A forma da aplicação das técnicas de aprendizado é inovadora contemplando a escolha feita pelos agentes de heurísticas a serem aplicadas em diferentes momentos da busca. Este trabalho propõe uma nova forma de hibridização hierárquica para problemas de Otimização Combinatória que possuem múltiplos níveis de decisão. As propostas algorítmicas são testadas no Caixeiro Viajante Alugador com Passageiros e no Problema de Cabeamento em Usinas Eólicas. Esses problemas pertencem à classe NP-difícil e exigem a tomada de decisão em mais de um nível. No caso do Caixeiro Viajante Alugador com Passageiros a tomada de decisão se dá em três níveis: rota, tipos de carros utilizados e atendimento de demanda por caronas. No caso do cabeamento em usinas eólicas são exigidas decisões do local de cabeamento e tipo de cabo a ser empregado em cada trecho. Os experimentos para o Caixeiro Viajante Alugador com Passageiros foram feitos para três classes de instâncias, em um total de noventa e nove casos de teste com tamanho variando de 4 a 80 cidades, 2 a 5 veículos e 10 a 240 pessoas demandando transporte. O Problema de Cabeamento em Usinas Eólicas foi alvo de experimentos que envolveram um conjunto de 200 instâncias. Essas instâncias são simulações de situações reais desenvolvidas em colaboração com especialistas da área. As abordagens propostas neste trabalho são comparadas a algoritmos do estado-da-arte para ambos os problemas.
Investigação de algoritmos híbridos para o problema da Árvore Geradora Multiobjetivo
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2017) Cezario, Sidemar Fideles; Goldbarg, Elizabeth Ferreira Gouvêa; Goldbarg, Elizabeth Ferreira Gouvêa; Goldbarg, Marco Cesar; Maia, Silvia Maria Diniz Monteiro
O Problema da Árvore Geradora Multiobjetivo (AGMO) é uma extensão do Problema da Árvore Geradora Mínima (AGM). O problema da Árvore Geradora Mínima considera apenas um único objetivo, no entanto, muitas aplicações reais podem ser modeladas a partir da inclusão de mais objetivos, que devem ser otimizados simultaneamente, para tais aplicações existe a necessidade de resolver o problema da AGMO. Diversas abordagens foram propostas por muitos autores, como métodos algoritmos exatos e heurísticos. Este trabalho apresenta técnicas de hibridização de métodos exatos e meta-heurísticas para resolver o Problema da AGMO, bem como propõe novos algoritmos que utilizam tais técnicas de hibridização. Nesse trabalho também são feitas comparações entre os algoritmos existentes na literatura com novos algoritmos propostos.

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