Algoritmo genético com interação social nebulosa

• Ano de defesa: 2012
• Autor(a) principal: TEIXEIRA, Otávio Noura
• Orientador(a): OLIVEIRA, Roberto Célio Limão de
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal do Pará
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
• Departamento: Instituto de Tecnologia
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Algoritmos genéticos; Sistemas fuzzy; Teoria dos jogos
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO::PESQUISA OPERACIONAL::TEORIA DOS JOGOS
• Link de acesso: http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/7753

Este trabalho apresenta um nova nova metaheurística híbrida e bioinspirada na natureza, baseada em três pilares fundamentais, que são: os Algoritmos Genéticos; a Teoria dos Jogos; e, a Lógica Nebulosa. Assim, o Algoritmo Genético com Interação Social Nebulosa, ou F-SIGA, é fundamentado e caracterizado por permitir aos indivíduos da população a possibilidade de participar do processo de Interação Social. Essa etapa é anterior ao processo de seleção para a geração dos descendentes, e nela eles podem obter ganhos através das disputas com outros indivíduos. Para isso, cada indivíduo é caracterizado por dois cromossomos, sendo um referente a solução do problema em questão; e, o outro, com a codificação genética da sua estratégia de comportamento. Como ambiente de disputas é utilizado o jogo Dilema do Prisioneiro, nas versões de 2-pessoas e N-pessoas, inclusive com a abordagem nebulosa. Além disso, os indivíduos são avaliados por uma função de fitness que engloba: a representação da solução do problema, os ganhos obtidos nas disputas e, ainda, o Fator de Experiència, que utiliza da experiência adquirida pelo indivíduo também como componente para auxiliar no processo evolutivo da população. Esta característica deu origem ao algoritmo ESIA – não previsto inicialmente – onde apenas as informações obtidas nas Interações Sociais são consideradas na seleção dos indivíduos para a etapa de reprodução. Metodologicamente, o trabalho evoluiu para o surgimento do algoritmo ESIA, que é uma nova classe de Algoritmos Evolucionários baseados em Interação Social. Sendo assim, este trabalho apresenta quatro algoritmos: o SIGA, o NpSIGA, o F-SIGA e o ESIA, com suas fundamentações teóricas e, também, resultados práticos ao aplicá-los à problemas de otimização global, com e sem restrições; e, à instâncias do Problema do Caixeiro Viajante.