EVENTO
Estudo de configurações de modelos híbridos de ilhas para obtenção de uma ou mais soluções em otimização via meta-heurísticas
Tipo de evento: Defesa de Dissertação de Mestrado
Com o avanço das arquiteturas computacionais de processamento distribuído, o estudo de técnicas paralelizáveis para a resolução de problemas tem sido um tema relevante para as mais diversas áreas. Nesse sentido, este trabalho promove um estudo empírico acerca de possíveis configurações e escolhas de parâmetros no campo de um versátil modelo advindo da computação bio-inspirada: o modelo de ilhas. Na área da otimização via meta-heurísticas, este tipo de estratégia apresenta a possibilidade de ao mesmo tempo 1) reduzir o tempo computacional das execuções e 2) melhorar a qualidade das soluções obtidas. No entanto, destaca-se que a implementação deste modelo faz surgir a necessidade do ajuste de um certo conjunto de parâmetros e traz consigo diferentes possibilidades de estratégias de implementação.Este trabalho apresenta sugestões de estratégias de implementação, lado a lado de experimentações sobre conjuntos de problemas-teste de diferentes complexidades, para contribuir com o esclarecimento de três perguntas gerais: 1) modelos de ilhas que combinam cooperativamente diferentes meta-heurísticas, isto é, híbridos,obtém resultados melhores do que os não-híbridos? Se sim, existem combinações destacadamente mais promissoras do que outras? 2) o parâmetro conhecido como política de migração pode ser ajustado de forma a influenciar na convergência das sub-populações e consequentemente na qualidade das soluções finais? Se sim, qual é a melhor forma de configurá-lo tendo em vista a complexidade de problema? e 3) o modelo é eficiente para a otimização multimodal, quando implementado à luz dos conhecimentos provenientesdas primeiras duas perguntas? Se sim, dentre as políticas de migração testadas, existe alguma mais promissora neste contexto? Assim, este trabalho realiza testes que tratam de conclusões previstas na literatura, lado a lado de experimentações e propostas que não foram encontradas previamente. Não foram analisados aspectos relativos ao tempo computacional, mas sim comparações de qualidade final de soluções obtidas.De posse destes resultados, estudos futuros teóricos ou aplicados podem ser guiados para estratégias promissoras, de acordo com o tipo e a complexidade dos problemas abordados, por exemplo.
Data Início: 02/03/2016 Hora: 10:00 Data Fim: 02/03/2016 Hora: 13:00
Local: LNCC - Laboratório Nacional de Computação Ciêntifica - Auditorio A
Aluno: Thiago Tavares Magalhães - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Orientador: Eduardo Krempser da Silva - Fundação Oswaldo Cruz - FIOCRUZ Helio José Corrêa Barbosa - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC/MCTI
Participante Banca Examinadora: Heder S. Bernardino - UFJF - Helio José Corrêa Barbosa - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC/MCTI Laurent Emmanuel Dardenne - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC Leonardo Goliatt da Fonseca - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Suplente Banca Examinadora: João Nisan Correia Guerreiro - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
