Uma metaheurística baseada em interação social para otimização não-linear de domínios contínuos

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Título do volume

Nome da instituição

Universidade do Vale do Rio dos Sinos

Departamento

Escola Politécnica

Programa

Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada

Agência de fomento

CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Resumo

Este trabalho apresenta um modelo de metaheurística baseado em interação social de agentes inteligentes, utilizando-se do aprendizado social reproduzido por uma população de agentes para alcançar a otimização de problemas. O método aqui descrito é focado em interação social de seres humanos, tais como: comparação de status social, tendência da sociedade baseada nas pessoas mais influentes, troca de conhecimento, pessoas menos influentes seguindo os mais influentes no seu grupo e a busca de uma pessoa pelo local onde ela alcança seu melhor desempenho. A influência de um agente é medida através de seu status social, sendo assim, cada agente possui um raio de influência proporcional ao seu status. Esses conceitos foram modelados para a criação da técnica, sendo o aprendizado entre agentes ocorrido quando um agente menos influente encontra-se na região de influência de um agente mais bem-sucedido que ele. Resultados de testes, tanto de benchmark quanto de problemas reais, são apresentados e discutidos. Os testes indicam que a metaheurística é um modelo populacional promissor.


Tema (CNPq)

ACCNPQ::Ciências Exatas e da Terra::Ciência da Computação

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Dissertação

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