PBMM : adaptação dos parâmetros do algoritmo mopso-cd por meio de um operador baseado em memória.

Abstract

Este trabalho propõe o uso de um operador de memória para fazer a adaptação dos parâmetros do algoritmo Multi-objective Particle Swarm Optimization with Crowding Distance(MOPSO-CD). O operador proposto, intitulado como Parameter Adaptation Based on Meta-Heuristics Memory(PBMM), utiliza uma estrutura de dados tabela hash, onde cada posição contém uma lista duplamente encadeada, com o objetivo de armazenar todas as soluções avaliadas, e usar estas soluções para realizar a adaptação dos parâmetros do algoritmo, melhorando o processo de exploração pelo espaço de busca. O operador, além da memória, utiliza de resultados detestes empíricos da literatura para realizar uma perturbação nos parâmetros do algoritmo. Esta perturbação é realizada nos parâmetros c1, c2 e ω como forma de aumentar o espaço da busca, aumentando a diversidade e convergência das soluções produzidas. Para verificar a eficiência do método proposto, foram realizados testes com 15 problemas testes disponíveis na literatura usando as métricas de desempenho hiper-volume (HV), Generation Distance (GD) e InverseGeneration Distance (IGD). Os resultados obtidos mostram uma melhora nestas três métricas de desempenho quando comparado ao algoritmo original. Porém, também foi mostrado que o aumento destas métricas ocorreu em detrimento do tempo de execução do algoritmo, visto que o processamento em cada avaliação de função objetivo é maior e mais complexo. Por fim, destaca-se que o resultado deste trabalho foi satisfatório por ser possível visualizar a repetição na produção de soluções e utilizar esta informação para realizar a adaptação dos parâmetros, e portanto melhorar o processo de exploração do espaço de busca.