Um novo critério de parada para algoritmos evolucionários multi-objetivo: aplicado na calibração de modelos hidrológicos - Ticona Gutierrez, Juan Carlos (2023)
Os Algoritmos Genéticos Multi-objetivo (MOEA) têm sido aplicados com sucesso em uma ampla variedade de problemas de otimização. Embora amplamente utilizados, existem poucas orientações teóricas para determinar quando o procedimento de otimização deve ser parado. Muitos usuários comumente usam regras como parar quando não há melhora significativa durante as últimas gerações ou quando um certo número de gerações é atingido. Neste trabalho foi apresentada uma nova abordagem de critério de parada e foi avaliado o seu desempenho com três algoritmos evolucionários amplamente utilizados na calibração multi-objetivo de modelos hidrológicos. O critério de parada é baseado na convergência do número de soluções não dominadas na Frente de Pareto, mantido por um número de gerações consecutivos e que pode ser combinado com qualquer MOEA. O novo critério de parada foi testado na calibração dos modelos hidrológicos concentrados GR4J, GR5J, IPH-II, HyMOD, Tank-Model 3 e Tank-Model 4, utilizando os algoritmos genéticos NSGA-II, NSGA-III e SPEA-II e três funções objetivo. As métricas de espaçamento e dispersão máxima foram utilizadas para avaliar o desempenho do critério de parada proposto em comparação com o critério padrão e o critério de distância geracional. Os resultados associados ao critério de parada proposto mostram que não houve perda significativa na qualidade do ajuste, tanto no período de calibração como no período de validação. As métricas de desempenho do modelo hidrológico apresentaram valores semelhantes quando utilizados os valores dos parâmetros obtidos com o critério de parada padrão, e com o critério de parada proposto. No entanto, o tempo computacional médio do processo de calibração foi reduzido em até 57% quando o critério de parada proposto foi utilizado. Assim, pode-se concluir que o novo critério de parada aumenta a eficiência dos algoritmos evolucionários reduzindo o esforço computacional, sem comprometer a precisão dos conjuntos de soluções.