MOSCA/D: algoritmos científicos multiobjetivo baseados em decomposição

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: Felipe, Denis
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Brasil
UFRN
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM SISTEMAS E COMPUTAÇÃO
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Decomposição
Problema da mochila multidimensional multiobjetivo
Algoritmos científicos
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO
Link de acesso: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/26503
Resumo: This work presents a multi-objective version of the Scientific Algorithms based on decomposition (MOSCA/D). Such approach is a new metaheuristic inspired by the processes of scientific research to solve multi-objective optimization problems. MOSCA/D uses the concept of theme to direct the computational effort of the search to promising regions of the objective space, fixing different decision variables in each iteration. A probabilistic model based on the TF-IDF statistic assists the choice of such variables. Computational experiments applied MOSCA/D to 16 instances of the multi-objective multidimensional knapsack problem (MOMKP) with up to 8 objectives. The results were compared to NSGA-II, SPEA2, MOEA/D, MEMOTS, 2PPLS, MOFPA and HMOBEDA, covering three classical multi-objective algorithms, two state of the art algorithms for the problem and two most recently published algorithms for the problem, respectively. Statistical tests showed evidence that MOSCA/D can compete with other consolidated approaches from literature and can now be considered the new state of the art algorithm for the MOMKP in instances with more than two objectives, considering the hypervolume and epsilon quality indicators.
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