Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/26064
Title: BO-AMHM: Uma Arquitetura Multiagente para Hibridização de Meta-Heurísticas para problemas Biobjetivo
Authors: Silva, Igor Rosberg De Medeiros
Keywords: Otimização;Problemas Biobjetivo;Hibridização;Meta-heurísticas;Inteligência coletiva;Agentes Inteligentes.
Issue Date: 3-Aug-2018
Citation: SILVA,Igor Rosberg de Medeiros. BO-AMHM: Uma Arquitetura Multiagente para Hibridização de Meta-Heurísticas para problemas Biobjetivo . 2018. 208f. Tese (Doutorado Em Ciência Da Computação) - Centro De Ciências Exatas E Da Terra, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2018.
Abstract: Several researches have pointed the hybridization of metaheuristics as an e ective way to deal with combinatorial optimization problems. Hybridization allows the combination of di erent techniques, exploiting the strengths and compensating the weakness of each of them. MAHM is a promising adaptive framework for hybridization of metaheuristics, originally designed for single objective problems. This framework is based on the concepts of Multiagent Systems and Particle Swarm Optimization. In this study we propose an extension of MAHM to the bi-objective scenario. The proposed framework is called BOMAHM. To adapt MAHM to the bi-objective context, we rede ne some concepts such as particle position and velocity. In this study the proposed framework is applied to the biobjective Symmetric Travelling Salesman Problem. Four methods are hybridized: PAES, GRASP, NSGA-II and Anytime-PLS. Experiments with 11 bi-objective instances were performed and the results show that BO-MAHM is able to provide better non-dominated sets in comparison to the ones obtained by algorithms existing in literature as well as hybridized versions of those algorithms proposed in this work.
Portuguese Abstract: 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.
URI: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/26064
Appears in Collections:PPGSC - Doutorado em Sistemas e Computação

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
ArquiteturaMultiagenteHibridizacaoMetaHeuristicas_Silva_2018.pdf12,07 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.