Produção Nacional
Evolução diferencial com mutação ordenada em problemas de otimização monobjetivo com restrições de caixa
2021; Linguagem: Português
10.5540/03.2021.008.01.0411
ISSN2359-0793
AutoresDênis E. C. Vargas, Rafael De Paula Garcia, Afonso Celso de Castro Lemonge,
Tópico(s)Metaheuristic Optimization Algorithms Research
ResumoA Evolução Diferencial (ED) está entre os algoritmos evolucionistas mais eficientes para lidar com problemas de otimização. Sua proposição original utiliza o esquema clássico DE/Rand para selecionar aleatoriamente soluções candidatas da população para o processo de mutação, sem considerar qualquer ordenação entre elas. Recententemente foi proposto o esquema DE/Order para problemas multi-objetivo, uma estratégia de ordenação entre as soluções selecionadas para a mutação. O algoritmo com o esquema DE/Order apresentou melhores resultados em problemas de otimização multi-objetivo quando comparado ao DE/Rand. Esse trabalho avalia a estratégia de mutação DE/Order em problemas de otimização monobjetivo com restrições de caixa. A performance desta estratégia foi comparada com duas outras já consolidadas na literatura, DE/Rand e DE/Best, ao serem aplicadas a problemas monobjetivos benchmark da competição do IEEE Congress on Evolutionary Computation - CEC 2021. Os resultados mostraram que o esquema DE/Best apresenta o pior desempenho, sugerindo convergência prematura para ótimos locais. Além disso, este trabalho mostra através de testes não paramétricos que as estratégias DE/Order e DE/Rand não demonstraram diferenças estatísticas. Concluiu-se que o DE/Order se mostra competitivo neste conjunto de problemas, apresentando-se como uma estratégia que se beneficia dos conceitos das outras duas abordagens, randomização e elitismo, porém sem ser prejudicado pela estagnação em ótimos locais.
Referência(s)