ALGORITMO DE ESTIMAÇÃO DE DISTRIBUIÇÃO ASSOCIADO A ESQUEMAS DE MEMÓRIA EM ESPAÇOS DE BUSCAS DINÂMICOS.

Resumo

Os Algoritmos Evolucionários (AE) são alvos de grandes estudos quanto às suas utilizações em problemas de otimização dinâmica. Esta observação reflete a real importância dos AE nas aplicações do mundo real. Muitos estudos têm sido desenvolvidos no intuito de se aprofundar em direção aos esquemas de memória. Este trabalho investiga a aplicação do método Multi-PBIL em espaços de busca dinâmicos, com a utilização de esquemas de memória. O Multi-PBIL é um algoritmo de otimização pertencente à classe de algoritmos evolucionários. Neste trabalho, realizou-se uma mudança no Multi-PBIL com o objetivo de se avaliar a adaptabilidade em ambientes dinâmicos. Nos esquemas de memória, os modelos de probabilidade são armazenados na memória conjuntamente com as melhores amostras criadas em um espaço de busca e são usados para reativar ambientes antigos a partir do momento em que ocorrer mudanças. São realizados estudos experimentais sobre uma série de ambientes dinâmicos onde são mostradas a eficiência e a adaptabilidade do método proposto. O trabalho apresenta também a relação entre os esquemas de memória e as multi populações em ambientes dinâmicos. Palavras-Chave: Algoritmo de Estimação de Distribuição, Problema de Otimização Dinâmica, Esquemas de memória, Multi-PBIL, Computação Evolucionária. ABSTRACT The Evolutionary Algorithms (EA) are target of major studies regarding their use in dynamic optimization problems. This observation reflects the real importance of AE in real world applications. Many studies have been developed in order to have a better understand over the memory schemes. This work investigates the application of Multi-PBIL method on dynamic search spaces, using memory schemes. The Multi-PBIL is an optimization algorithm that belongs to the class of evolutionary algorithms. An adaptation is proposed to improve its adaptability in dynamic environments. In memory schemes, the probability models are stored in memory, along with the best samples created in a search space and they are used to reactivate old environments from the point when changes occur. Experimental studies based on a series of dynamic environments shows the efficiency of the memory scheme for the proposed method. This work presents also the relationship between the memory scheme and the multi-population in dynamic environments. Keywords: Estimation Distribution Algorithm, Dynamic Optimization Problem, Scheme Memory, Multi-PBIL, Evolutionary computation.