Estudo Avaliativo de um Algoritmo Genético Auto-Organizável e Multiobjetivo utilizando Aprendizado de Máquina para Aplicações de Telecomunicações
Aprendizado de Máquina, Projeto de Antenas UWB, Algoritmo Evolucionário, Otimização Multiobjetivo, Algoritmo Genético.
Este trabalho apresenta um estudo avaliativo dos efeitos da utilização de uma técnica de aprendizado de máquina nas características principais de um algoritmo genético multiobjetivo e auto-organizável. Um algoritmo genético típico pode ser visto como uma técnica de busca que é normalmente aplicada em problemas que envolvem complexidade não polinomial. Originalmente, estes algoritmos foram idealizados para criar métodos que buscam soluções aceitáveis (ótimos locais) para problemas em que os ótimos globais são inacessíveis ou são de difícil obtenção. À princípio, considerando apenas uma função de adaptação e um único objetivo de otimização. Hoje, entretanto, são comuns as implementações que não só consideram diversos objetivos de otimização simultaneamente (algoritmos multiobjetivos), mas também que permitem a alteração de diversos componentes do algoritmo dinamicamente (algoritmos auto-organizáveis). Além disso, são comuns também as combinações dos algoritmos genéticos com técnicas de aprendizado de máquina para melhorar algumas de suas características de desempenho e utilização. Neste trabalho, um algoritmo genético com recursos de aprendizado de máquina foi desenvolvido e analisado. A técnica de aprendizado de máquina utilizada foi uma variante de interpolação bicúbica, conhecida como Spline 2D. E sua aplicação foi feita para estimar o comportamento de uma função de fitness dinâmica, a partir do conhecimento obtido de um conjunto de experimentos realizados em laboratório. Esta função de fitness é também denominada de função de avaliação e é responsável pela determinação do grau de aptidão de uma solução candidata (indivíduo) em relação às demais de uma mesma população. O algoritmo pode ser aplicado em diversas áreas, inclusive no domínio das telecomunicações, como nos projetos de antenas e de superfícies seletivas de frequência. Neste trabalho em particular, o algoritmo apresentado foi desenvolvido para otimizar o projeto de uma antena de microfita comumente utilizada em sistemas de comunicação sem fio e projetada para aplicação em sistemas de banda ultra larga (Ultra Wideband - UWB). O protótipo de algoritmo final permitiu a otimização de duas dimensões da geometria da antena - a altura (Ls) e a Largura (Ws) de uma fenda no plano de terra com relação a três objetivos: largura de banda do sinal irradiado, perda de retorno e desvio da frequência central. As duas dimensões (Ls e Ws) são usadas como variáveis em três modelos diferentes de spline, uma para cada objetivo da otimização, para compor uma função de adaptação composta multiobjetiva. O resultado final proposto pelo algoritmo foi comparado com o resultado obtido de um programa simulador e com o resultado medido de um protótipo físico da antena construída em laboratório. No estudo apresentado, este protótipo foi analisado com relação ao seu grau de sucesso, no que diz respeito a quatro características importantes de um algoritmo genético multiobjectivo auto-organizável: desempenho, flexibilidade, escalabilidade e exatidão dos resultados apresentados. Ao final do estudo, observou-se um ganho sensível com relação à flexibilidade e com relação à exatidão, embora tenha havido uma perda observável no que diz respeito ao desempenho e escalabilidade do algoritmo.