Manual de computação evolutiva e metaheurística

467 Pages·2012·11.611 MB·Portuguese

by  António Gaspar-Cunha, Ricardo Takahashi, Carlos Henggeler Antunes

Manual de computação evolutiva e metaheurística
Cunha, António Gaspar, coord.; Takahashi, Ricardo, coord.; Antunes,
Author(s:
Carlos Henggeler, coord.
Imprensa da Universidade de Coimbra; Editora da Universidade Federal
Published by:
de Minas Gerais
Persistent URL: URI:http://hdl.handle.net/10316.2/5655
DOI: DOI:http://dx.doi.org/10.14195/978-989-26-0583-8
Accessed : 19-Sep-2019 17:12:27

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MANUAL DE
COMPUTAÇÃO
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EAR do repertório fundamental de ferramentas da Computação e da Engenharia
Ricardo Takahashi obteve o grau de Doutor em Engenharia Elétrica pela LER ASHI-CUN EVOLUTIVA qexuies tpeonstseisb.i lAitpaemn aas snínot deeseco drere mr udiat oúsl tdimosa sdisétceamdaa sd ote scéncoulólog iXcXo sse h foojrem ou,
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Universidade Estadual de Campinas em 1998, sendo actualmente Professor T A nas respectivas comunidades científicas, uma consciência das conexões
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Associado do Departamento de Matemática da Universidade Federal de Minas N existentes entre esses dois corpos de conhecimento, que partilham
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Gerais. Tem trabalhado predominantemente em temas na área da otimização, S muitos dos seus princípios e fundamentos.
incluindo computação evolutiva e optimização multiobjectivo, teoria do controle O presente livro foi escrito com o objetivo de constituir uma obra de referência
e inteligência artificial baseadas em otimização. Possui também interesse pela em Língua Portuguesa, abrangendo os níveis de graduação e pós-graduação
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área de filosofia da ciência e da tecnologia. E M ANTÓNIO GASPAR-CUNHA do nosso ensino universitário e politécnico, na sequência das edições já
V A realizadas da Escola Luso-Brasileira de Computação Evolutiva.
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Carlos Henggeler Antunes obteve o grau de Doutor em Engenharia U A CARLOS HENGGELER ANTUNES
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Electrotécnica (Otimização e Teoria dos Sistemas) pela Universidade de I L
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Coimbra em 1992, sendo actualmente Professor Catedrático no Deptº. de A
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Engenharia Electrotécnica e de Computadores da Faculdade de Ciências e E
Tecnologia da Universidade de Coimbra e Director da Unidade de I&D INESC M CO HEURÍS
Coimbra. As suas principais áreas de atividade científica são os modelos e E M
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métodos de investigação operacional, a otimização multiobjectivo, o apoio A
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multicritério à decisão, as meta-heurísticas multiobjectivo e as respectivas T
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aplicações a problemas no sector energético. U Ç
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(Página deixada propositadamente em branco)
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2 CO-EDIÇÃO
Imprensa da Universidade de Coimbra
Email: [email protected]
URL: http://www.uc.pt/imprensa_uc
Vendas online http://www.livrariadaimprensa.com
Editora da Universidade Federal de Minas Gerais
URL: http://www.editoraufmg.com.br/
CONCEPÇÃO GRÁFICA
António Barros
INFOGRAFIA DA CAPA
Carlos Costa
EXECUÇÃO GRÁFICA
Sersilito • Maia
ISBN
978-989-26-0150-2 (IUC)
978-85-7041-950-7 (EDITORAufmg)
ISBN Digital
978-989-26-0583-8
DOI
http://dx.doi.org/10.14195/978-989-26-0583-8
DEPÓSITO LEGAL
344533/12
A edição desta obra contou com o apoio da Universidade do Minho e do Instituto de Engenharia
de Sistemas e Computadores de Coimbra - INESC Coimbra.
©JUNHO 2012, IMPRENSA DA UNIVERSIDADE DE COIMBRA
3
MANUAL DE
COMPUTAÇÃO
EVOLUTIVA
E META
ANTÓNIO GASPAR-CUNHA
RICARDO TAKAHASHI
CARLOS HENGGELER ANTUNES
COORDENADORES
HEURÍS
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v
Sum´ario
Pref´acio x
1 Introduc¸˜ao 1
1.Otimizac¸˜ao 1
2.Heur´ıstica 8
3.Computac¸˜aoEvolutiva 13
4.Premissa: LocalidadeFraca 16
5.Concluso˜es 20
I M´etodos Bio-Inspirados
2 Algoritmos Gen´eticos 25
1.AInspirac¸˜aoBiol´ogica 25
2.EstruturadeumAlgoritmoGen´etico 26
3.Exemplo: Aplica¸c˜aodeumAGaoProblemadaMochila 28
4.PropriedadesdosAlgoritmosGen´eticos 36
5.Extenso˜esaoAlgoritmoGen´eticoSimples 38
6.Aplica¸c˜oesPr´aticas 45
7.Concluso˜es 47
3 Estrat´egias Evolutivas 49
1.Optimizac¸˜aoemEspa¸cosCont´ınuos 50
2.Caracter´ısticasGerais 51
3.Nomenclatura 52
4.Estrat´egiaEvolutiva(1+1) 54
5.Estrat´egiasEvolutivasMultimembros 58
6.TratamentodasRestri¸co˜es 63
7.Estrat´egiasEvolutivasAvan¸cadas 65
4 Programac¸˜ao Gen´etica 67
1.Descric¸˜aodaPrograma¸c˜aoGen´etica 70
2.AlgoritmoProt´otipo 79
3.ExemplodeAplicac¸˜ao: Regress˜aoSimb´olica 81
4.Concluso˜es 85
5 Colˆonia de Formigas 87
1.AprendendocomasFormigasReais 87
2.ConstruindoFormigasArtificiais 88
3.Otimizac¸˜aoporColˆoniadeFormigas 90
4.Hist´oricodosAlgoritmosACO 93
5.ACOAplicadaaProblemascomRestric¸˜oes 96
6.ACOAplicadaaProblemasMultiobjetivo 100
7.ACOAplicadaaProblemascomVari´aveisCont´ınuas 104
8.Concluso˜es 105
6 Algoritmos Imunoinspirados 107
1.OSistemaImunol´ogico 108
2.EngenhariaImunol´ogica 116
3.AlgoritmosImunolo´gicos 121
4.ExemplodeAplicac¸˜ao 128
5.SistemasImunol´ogicosArtificiaiseComputac¸˜aoEvolutiva 137
II M´etodos N˜ao Bio-Inspirados
7 Evolu¸c˜ao Diferencial 141
1.Introdu¸c˜ao 141
2.Evolu¸c˜aoDiferencial 143
3.ComportamentodaMuta¸c˜aoDiferencial 145
4.AspectosAvanc¸ados 152
5.Concluso˜es 160
8 Recozimento Simulado 163
1.Implementac¸˜aodoRecozimentoSimulado 165
2.Aplica¸c˜oes 167
3.RecozimentoSimuladoMultiobjetivo 171
4.Concluso˜es 174
9 Busca Tabu 177
1.FuncionamentodeumalgoritmoBT 178
2.OAlgoritmoBuscaTabu 183
3.Exemplosderegrasdeproibic¸˜ao 183
4.ListadeCandidatos 186
5.Implementac¸˜aoeficientedalistatabu 187
6.Tamanhodalistatabu 189
7.Crit´eriosdeaspira¸c˜ao 191
8.Mem´oriadeLongoPrazo 192
9.Oscilac¸˜aoestrat´egica 200
10 GRASP: Busca Gulosa Aleatorizada e Adaptativa 203
1.Introdu¸c˜ao 204
2.EsquemasdeBuscaLocal 204
3.ProcedimentosdeBuscaGulososAleatorizadosAdaptativos 205
4.M´etododeConstruc¸˜aoGulosoAleat´orio 206
5.Hibridizac¸˜oescomReligamentodeCaminhos 210
6.Concluso˜es 213
11 Algoritmos de Estimac¸˜ao de Distribui¸c˜ao 215
1.Introdu¸c˜ao 216
2.BlocosConstrutivos 216
3.AlgoritmosdeEstimac¸˜aodeDistribui¸c˜ao 218
4.Limitac¸˜oesdosAEDs 223
5.ModelosGr´aficosProbabil´ısticos 224
6.Aplica¸c˜oesdeAEDs 228
7.NovasPerspectivasemAEDs 234
8.MaterialAdicional 235
9.Concluso˜es 236
12 Pesquisa Local Iterativa e em Vizinhan¸ca Vari´avel 237
1.FundamentosdePesquisaLocalIterativa 238
2.ComponentesdePesquisaLocalIterativa 240
3.Umcasodeestudo-OProblemadoCaixeiroViajante 242
4.PesquisadeVizinhan¸caVari´avel 244
5.Concluso˜es 245