EVENTO
Uso de Metamodelos na Evolução Diferencial para Problemas Envolvendo Simulações de Alto Custo Computacional
Tipo de evento: Defesa de Tese de Doutorado
Em várias situações de interesse, descontinuidades e dificuldades severas no uso de derivadas, bem como variáveis de projeto discretas ou mistas tornam a aplicação de métodos clássicos de otimização pouco atraentes. Essas dificuldades sugerem o emprego de meta-heurísticas populacionais, em especial as de inspiração natural. Dentre estas estamos interessados na chamada Evolução Diferencial (DE), que tem apresentado bons resultados na literatura. Apesar da qualidade das soluções obtidas pela aplicação da DE nos mais diversos problemas de otimização, seu uso mostra-se proibitivo quando a avaliação de uma solução candidata envolve uma simulação computacionalmente cara. Portanto, mesmo considerando que se observa nas últimas décadas um contínuo processo de evolução da capacidade de processamento frente à redução de seus custos, a aplicação de meta-heurísticas, tais como a DE, ainda é deficiente para os casos de interesse devido ao grande número de avaliações/simulações necessárias para obtenção da solução. Nesse contexto, a aplicação de metamodelos em conjunto com meta-heurísticas tem recebido uma crescente atenção dos pesquisadores de diversas área. Os metamodelos fornecem um modelo computacionalmente mais simples a ser utilizado em parte do processo de otimização em substituição ao modelo original. Para sua construção vale-se dos resultados das simulações previamente realizadas durante o próprio processo de otimização. Este trabalho apresenta uma estratégia de aplicação de metamodelos na DE, o qual permite a redução do custo computacional envolvido, além de valer-se de um mecanismo capaz de evitar a seleção a priori, por parte do usuário, de um dos mais importantes parâmetros da DE, a variante a ser utilizada. O trabalho apresenta ainda uma avaliação do uso de diferentes modelos de aproximação local como metamodelos para o esquema proposto. Por fim, apresentam-se também aprimoramentos da proposta por meio da aplicação de técnicas de Desenho de Experimentos, visando uma melhor seleção dos pontos a serem exatamente avaliados e, consequentemente, melhorando a solução final com um menor custo computacional.
Data Início: 30/06/2014 Hora: 10:30 Data Fim: 30/06/2014 Hora: 12:00
Local: LNCC - Laboratório Nacional de Computação Ciêntifica - Auditorio A
Aluno: Eduardo Krempser da Silva - Fundação Oswaldo Cruz - FIOCRUZ
Orientador: Helio José Corrêa Barbosa - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC/MCTI
Participante Banca Examinadora: Alexandre Evsukoff - PEC/Coppe/UFRJ - COPPE/UFRJ Helio José Corrêa Barbosa - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC/MCTI Laurent Emmanuel Dardenne - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC Nelson Francisco Favilla Ebecken - Universidade Federal do Rio de Janeiro - COPPE/UFRJ Ricardo Hiroshi Caldeira Takahashi - Universidade Federal de Minas Gerais - UFMG
Suplente Banca Examinadora: Abimael Fernando Dourado Loula - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
