Investigações sobre Técnicas de Arquivamento para Otimizadores Multiobjetivo
Otimização multiobjetivo, Técnicas de arquivamento, Algoritmos evolucionários
Problemas multiobjetivo, diferentes daqueles com um único objetivo, possuem, em geral, diversas soluções ótimas, as quais compõem o conjunto Pareto ótimo. Uma classe de algoritmos heurísticos para tais problemas, aqui chamados de otimizadores, produz aproximações deste conjunto. Devido ao grande número de soluções geradas durante a otimização, muitas delas serão descartadas, pois a manutenção e comparação frequente entre todas elas poderia demandar um alto custo de tempo. Como uma alternativa a este problema, muitos otimizadores lidam com arquivos limitados. Um problema que surge nestes casos é a necessidade do descarte de soluções não-dominadas, isto é, ótimas até então. Muitas técnicas foram propostas para lidar com o problema do descarte de soluções não–dominadas e as investigações mostraram que nenhuma delas é completamente capaz de prevenir a deterioração dos arquivos. Este trabalho investiga uma técnica para ser usada em conjunto com as propostas previamente na literatura, a fim de para melhorar a qualidade dos arquivos. A técnica consiste em reciclar periodicamente soluções descartadas. Para verificar se esta ideia pode melhorar o conteúdo dos otimizadores durante a otimização, ela foi implementada em três algoritmos da literatura e testada em diversos problemas. Os resultados mostraram que, quando os otimizadores já conseguem realizar uma boa otimização e resolver os problemas satisfatoriamente, a deterioração é pequena e o método de reciclagem ineficaz. Todavia, em casos em que o otimizador deteriora significativamente, a reciclagem conseguiu evitar esta deterioração no conjunto de aproximação.