Algoritmo de otimização bayesiano com detecção de comunidades - Crocomo, Márcio Kassouf (2012)
ALGORITMOS de Estimação de Distribuição (EDAs) compõem uma frente de pesquisa em Computação Evolutiva que tem apresentado resultados promissores para lidar com problemas complexos de larga escala. Nesse contexto, destaca-se o Algoritmo de Otimização Bayesiano (BOA) que usa um modelo probabilístico multivariado (representado por uma rede Bayesiana) para gerar novas soluções a cada iteração. Baseado no BOA e na investigação de algoritmos de detecção de estrutura de comunidades (para melhorar os modelos multivariados construídos), propõe-se dois novos algoritmos denominados CD-BOA e StrOp. Mostra-se que ambos apresentam vantagens significativas em relação ao BOA. O CD-BOA mostra-se mais flexível que o BOA, ao apresentar uma maior robustez a variações dos valores de parâmetros de entrada, facilitando o tratamento de uma maior diversidade de problemas do mundo real. Diferentemente do CD-BOA e BOA, o StrOp mostra que a detecção de comunidades a partir de uma rede Bayesiana pode modelar mais adequadamente problemas decomponíveis, reestruturando-os em subproblemas mais simples, que podem ser resolvidos por uma busca gulosa, resultando em uma solução para o problema original que pode ser ótima no caso de problemas perfeitamente decomponíveis, ou uma aproximação, caso contrário. Também é proposta uma nova técnica de reamostragens para EDAs (denominada REDA). Essa técnica possibilita a obtenção de modelos probabilísticos mais representativos, aumentando significativamente o desempenho do CD-BOA e StrOp. De uma forma geral, é demonstrado que, para os casos testados, CD-BOA e StrOp necessitam de um menor tempo de execução do que o BOA. Tal comprovação é feita tanto experimentalmente quanto por análise das complexidades dos algoritmos. As características principais desses algoritmos são avaliadas para a resolução de diferentes problemas, mapeando assim suas contribuições para a área de Computação Evolutiva