Otimização Evolutiva Multiobjetivo: Implementação do Algoritmo NSGA-II

Vol 4 2021 - 136480
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Resumo

Na prática de engenharia é comum deparar-se com a necessidade de se recorrer à otimização para obter o melhor desempenho possível, sendo frequentes os casos em que é preciso otimizar concomitantemente múltiplos critérios conflitantes. Para lidar com esses problemas, recorrem-se às técnicas da otimização multiobjetivo, sendo muito comum utilizar heurísticas evolutivas. Tais algoritmos baseiam-se nos conceitos darwinistas de reprodução sexuada, mutação e seleção natural para buscar o conjunto de soluções ótimas, ao promover a evolução de uma população de soluções candidatas, ao longo de diversas gerações. Dessas heurísticas, uma muito utilizada é o algoritmo NSGA-II, que utiliza uma abordagem elitista através da atribuição de ranks, baseando-se no conceito de dominância, aos indivíduos de uma população de soluções. O algoritmo também busca promover a diversidade na população estimando a densidade populacional em uma região com uma métrica denominada crowding distance. A capacidade do NSGA-II para atuar como ferramenta de otimização multiobjetivo foi avaliada utilizando problemas matemáticos de teste cujos conjuntos de soluções ótimas são conhecidos, utilizando a métrica de hipervolume para medir a qualidade das soluções encontradas pelo algoritmo. Testou-se, também, seu desempenho sobre o projeto de filtros digitais, um problema real de engenharia.

Apoio/Financiamento da Pesquisa: PIBIC/CNPq

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Instituições
  • 1 Unicamp
Eixo Temático
  • TECNOLÓGICAS
Palavras-chave
computação evolutiva
otimização multiobjetivo
NSGA-II