Using multi-agent systems and social choice theory to design hyper-heuristics for multi-objective optimization problems (2022)
- Authors:
- Autor USP: CARVALHO, VINICIUS RENAN DE - EP
- Unidade: EP
- Sigla do Departamento: PCS
- Subjects: SISTEMAS MULTIAGENTES; ALGORITMOS; HEURÍSTICA
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Abstract: A maioria dos algoritmos mais eficazes e eficientes para otimização multi-objetivo são baseados em Computação Evolucionária. Entretanto, o ato de escolher o algoritmo mais apropriado para solucionar um dado problema não é trivial, e sempre requer diversas execuções, o que custa tempo. Hiper-heurísticas de seleção fazem parte de uma área de pesquisa emergente que investiga diversas técnicas para detectar a melhor heurística-de-baixo-nível enquanto o problema de otimização é resolvido. Por outro lado, agentes são componentes autônomos responsáveis por monitorar um ambiente e executar algumas ações de acordo com suas percepções. Neste contexto, técnicas baseadas em agentes mostram-se adequadas para o projeto de hiper-heurísticas. Existem diversas hiper-heurísticas propostas para controlar heurísticas-de-baixo-nível, mas apenas poucas são focadas em selecionar algoritmos evolucionários multi-objetivo. Este trabalho apresenta uma hiper-heurística baseada em agentes focada em escolher o melhor algoritmo evolucionário multi-objetivo. Baseado na Teoria da Escolha Social, o arcabouço proposto executa um procedimento de votação cooperativo, considerando um conjunto de eleitores, que votam baseados em um indicador de qualidade, para definir qual algoritmo deve gerar mais soluções ao longo da execução. Análises comparativas de desempenho foram realizadas empregando diversos problemas de otimização do mundo-real. Resultados mostraram que a abordagem proposta foi muito competitiva tanto quando comparada ao melhor algoritmo para cada problema como também quando comparada a outras hiper-heurísticas do estado-da-arte.
- Imprenta:
- Data da defesa: 07.02.2022
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ABNT
CARVALHO, Vinicius Renan de. Using multi-agent systems and social choice theory to design hyper-heuristics for multi-objective optimization problems. 2022. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-16032022-105222/. Acesso em: 31 maio 2024. -
APA
Carvalho, V. R. de. (2022). Using multi-agent systems and social choice theory to design hyper-heuristics for multi-objective optimization problems (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-16032022-105222/ -
NLM
Carvalho VR de. Using multi-agent systems and social choice theory to design hyper-heuristics for multi-objective optimization problems [Internet]. 2022 ;[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-16032022-105222/ -
Vancouver
Carvalho VR de. Using multi-agent systems and social choice theory to design hyper-heuristics for multi-objective optimization problems [Internet]. 2022 ;[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-16032022-105222/
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