Defesa de Tesa de Doutorado: Evolução Diferencial Baseada em Aprendizado por Transferência para Otimização em Dois Níveis

Orientadores:
Helio José Corrêa Barbosa - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC

Banca Examinadora:
Helio José Corrêa Barbosa - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC (presidente)
Laurent Emmanuel Dardenne - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Nelson Francisco Favilla Ebecken - COPPE/UFRJ - UFRJ
Heder Soares Bernardino - Universidade Federal de Juiz de Fora - UFJF
Ricardo Hiroshi Caldeira Takahashi - Universidade Federal de Minas Gerais - UFMG

Suplentes:
Gilson Antônio Giraldi - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC

Resumo:

Problemas de otimização em dois níveis (PDNs) modelam situações de tomada de decisão hierárquic as nas quais parte das restrições do problema é determinada a partir da solução de outro(s) problema(s) de otimização, chamados problemas seguidores. Esta estrutura hierárquica é encontrada em diversas aplicações, como em economia, segurança, transporte e engenharia. São necessários métodos especializados para resolvê-los, uma vez que métodos clássicos de otimização não podem ser aplicados diretamente e meta-heurísticas tradicionais demandam alto custo computacional. Assim, a formulação de métodos para acelerar a resolução de tais problemas constitui caminho de pesquisa relevante para possibilitar a modelagem e solução de problemas de grande porte. Recentemente, um novo paradigma de otimização denominado aprendizado por transferência tem alcançado resultados expressivos em termos de redução de custo computacional em diferentes domínios de aplicação. Em particular, a técnica de multitarefa consiste em resolver dois ou mais problemas de otimização simultaneamente utilizando uma única população, explorando sua similaridade para reduzir o custo computacional. Este trabalho apresenta o MT-BLDE, um algoritmo de Evolução Diferencial baseado em aprendizado por transferência e metamodelos para resolver PDNs eficientemente. Além de utilizar multitarefa para resolver diversos problemas seguidores simultaneamente, conhecimento prévio na forma de soluções de problemas líderes já resolvidos é utilizado para acelerar a convergência. Quando comparado aos métodos do estado da arte, foi obtida uma redução do número de avaliações de funções do problema de nível superior, alcançando acurácia competitiva.