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Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/18703
Title: Uma hiper-heurística híbrida para a otimização de algorítmos
Authors: MIRANDA, Pericles Barbosa Cunha de
Keywords: Meta-aprendizado. Otimização por enxame de partículas. Programação Genética. Geração de algoritmos.;Meta-learning. Particle Swarm Optimization. Genetic Programming. Algorithm generation.
Issue Date: 22-Aug-2016
Publisher: Universidade Federal de Pernambuco
Abstract: A escolha de algoritmos ou heurísticas para a resolução de um dado problema é uma tarefa desafiadoradevidoàvariedadedepossíveisescolhasdevariações/configuraçõesdealgoritmose afaltadeauxílioemcomoescolhê-lasoucombiná-las.Porexemplo,odesempenhodealgoritmo deotimizaçãodependedaescolhadosseusoperadoresdebuscaedoajusteadequadodeseus hiper-parâmetros,cadaumdelescommuitaspossibilidadesdeopçõesaseremescolhidas.Por este motivo, existe um interesse de pesquisa crescente na automatização da otimização de algoritmos de modo a tornar esta tarefa mais independente da interação humana. Diferentes abordagens têm lidado com a tarefa de ajuste de algoritmos como sendo outro problema de (meta)otimização.Estasabordagenssãocomumentechamadasdehiper-heurísticas,ondecada soluçãodoespaçodebusca,nestecaso,éumpossívelalgoritmoavaliadoemumdadoproblema. Inicialmente,hiper-heurísticasforamaplicadasnaseleçãodevaloresdehiper-parâmetrosem umespaçodebuscapré-definidoelimitado.Noentanto,recentemente,hiper-heurísticastêm sidodesenvolvidasparageraralgoritmosapartirdecomponentesefunçõesespecificados.Hiperheurísticasdegeraçãosãoconsideradasmaisflexíveisqueasdeseleçãodevidoàsuacapacidade decriaralgoritmosnovosepersonalizadosparaumdadoproblema.Ashiper-heurísticastêmsido largamenteutilizadasnaotimizaçãodemeta-heurísticas.Noentanto,oprocessodebuscatorna-se bastantecustoso,poisaavaliaçãodassoluçõestrata-sedaexecuçãodoalgoritmonoproblema de entrada. Neste trabalho, uma nova hiper-heurística foi desenvolvida para a otimização de algoritmosconsiderandoumdadoproblema.Estasoluçãovisaproveralgoritmosotimizadosque sejamadequadosparaoproblemadadoereduzirocustocomputacionaldoprocessodegeração significativamentequandocomparadoaodeoutrashiper-heurísticas.Ahiper-heurísticaproposta combinaumaabordagemdeseleçãodealgoritmoscomumahiper-heurísticadegeração.Ahiperheurísticadegeraçãoéresponsávelporcriarumabasedeconhecimento,quecontémalgoritmos queforamgeradosparaumconjuntodeproblemas. Umavezqueestabasedeconhecimento estejadisponível,elaéusadacomofontedealgoritmosaseremrecomendadospelaabordagemde seleçãodealgoritmos.Aideiaéreusaralgoritmospreviamenteconstruídospelahiper-heurística de geração em problemas similares. Vale salientar que a criação de hiper-heurísticas visando reduzirocustodegeraçãodealgoritmossemcomprometeraqualidadedestesalgoritmosnãofoi estudadanaliteratura.Alémdisso,hiper-heurísticashíbridasquecombinamdeabordagensde seleçãodealgoritmosehiper-heurísticasdegeraçãoparaaotimizaçãodealgoritmos,proposta nestatese,énovidade.Paraavaliaroalgoritmoproposto,foiconsideradacomoestudodecaso a otimização do algoritmo baseado em enxames (PSO). Nos experimentos realizados, foram considerados 32 problemas de otimização. O algoritmo proposto foi avaliado quanto à sua capacidade de recomendar bons algoritmos para problemas de entrada, se estes algoritmos atingemresultadoscompetitivosfrenteàliteratura.Alémdisso,osistemafoiavaliadoquantoà suaprecisãonarecomendação,ouseja,seoalgoritmorecomendadoseria,defato,omelhora serselecionado.Osresultadosmostraramqueahiper-heurísticapropostaécapazderecomendar algoritmosúteisparaosproblemasdeentradaedeformaeficiente.Adicionalmente,osalgoritmos recomendadosatingiramresultadoscompetitivosquandocomparadoscomalgoritmosestadoda arteearecomendaçãodosalgoritmosatingiuumaltopercentualdeprecisão.
URI: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/18703
Appears in Collections:Teses de Doutorado - Ciência da Computação

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