UM ALGORITMO BASEADO NO COMPORTAMENTO DE UMA COLÔNIA DE ABELHAS APLICADO AO PROBLEMA DE OTIMIZAÇÃO GLOBAL PARA MINIMIZAÇÃO DE FUNÇÕES

Gabriella Lopes Andrade, Claudio Schepke, João Plínio Juchem Neto

Resumo


Esse trabalho avalia o desempenho de um algoritmo baseado no comportamento de uma colônia de abelhas (Artificial Bee Colony - ABC) em busca de alimento aplicado ao problema de otimização global para minimização de funções. O conjunto de funções de teste utilizadas possuem dimensões e limites no espaço de busca distintos, de forma a testar o comportamento do ABC implantado aplicado a diferentes cenários. O critério de parada estabelecido para o algoritmo foi pelo número de iterações, dependendo da dimensão do problema, onde para as funções de pequena dimensionalidade utilizamos 3000 iterações e para as de alta dimensionalidade utilizamos 5000 iterações. Nossos resultados mostram que as funções com pequena dimensionalidade e um pequeno espaço de busca o ABC encontrou soluções que podem ser consideradas ótimas por serem valores muito próximos de zero, abaixo de 10E-12. Para essas funções o ABC conseguiu convergir rapidamente para o mínimo, na ordem de 10E2 iterações. Para as funções de alta dimensionalidade o ABC não conseguiu ser tão eficiente quando comparado com as funções de pequena dimensionalidade. Sendo que para as funções de alta dimensionalidade o algoritmo não conseguiu convergir para uma solução que possa ser considerada ótima. Logo, concluímos que para funções de alta dimensionalidade é necessário um número maior de iterações para que o algoritmo consiga convergir para uma boa solução. Porém, torna-se difícil delimitar o número de iterações necessárias. Logo, é necessário a implementação de um outro critério de parada do algoritmo, baseado na qualidade das soluções encontradas.

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