Autor |
Schmidt, Vinicius José; |
Lattes do autor |
http://lattes.cnpq.br/5985913730844486; |
Orientador |
Oliveira, Luiz Paulo Luna de; |
Lattes do orientador |
http://lattes.cnpq.br/0625922822611048; |
Co-orientador |
Chiwiacowsky, Leonardo Dagnino; |
Lattes do co-orientador |
http://lattes.cnpq.br/2945278651389111; |
Instituição |
Universidade do Vale do Rio dos Sinos; |
Sigla da instituição |
Unisinos; |
País da instituição |
Brasil; |
Instituto/Departamento |
Escola Politécnica; |
Idioma |
pt_BR; |
Título |
Uma metaheurística baseada em interação social para otimização não-linear de domínios contínuos; |
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.; |
Abstract |
This work presents a metaheuristic model based on intelligent agents social interaction, using the social learning of a population of agents to achieve problems optimization. The method described here is based on humans social interaction, such as: comparison of social status, trend of society based on the most influential people, knowledge exchange, less influential people following the ones with most influential in their group and the search of a person where he achieves its best performance. An agent’s influence is measured through its social status, therefore, each agent have an influence radius proportional to its status. These concepts were modeled to create the technique, the learning among agents occurs when a less influential agent is located inside the influence region of an agent with more social status than him. Tests results, benchmark
and real life problems, are presented and discussed. Those tests indicate that the model is a promising population metaheuristic.; |
Palavras-chave |
Metaheurística; Interação social; Problemas de otimização; Metaheuristic; Social interaction; Optimization problems; |
Área(s) do conhecimento |
ACCNPQ::Ciências Exatas e da Terra::Ciência da Computação; |
Tipo |
Dissertação; |
Data de defesa |
2016-02-29; |
Agência de fomento |
CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; |
Direitos de acesso |
openAccess; |
URI |
http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/5251; |
Programa |
Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada; |