Publicação
Many-objective optimization with particle swarm optimization algorithm
| Resumo: | Muitos dos problemas de optimização envolvem diversos objectivos sujeitos a algumas restrições e que devem ser considerados simultaneamente. Ao contrário dos problemas uni-objectivo em que se procura a solução óptima global, a resolução dos problemas com múltiplos objectivos dão origem a um conjunto de soluções, chamado frente de Pareto. Nas últimas duas décadas os algoritmos evolutivos conjuntamente com o princípio da dominância de Pareto têm demonstrado uma grande capacidade para obter um conjunto de soluções próximas da frente óptima de Pareto. Esta situação tem-se verificado principalmente para problemas com dois ou três objectivos. Nos últimos anos tem-se levado os algoritmos evolutivos a resolver problemas com mais de três objectivos, denominados many-objective. Os algoritmos evolutivos e métodos baseados no princípio da dominância de Pareto desenvolvidos para resolver problemas com dois ou três objectivos, têm-se mostrado desadequados para problemas many-objective. Uma das questões centrais com os problemas de optimização many-objective usando a dominância de Pareto é que praticamente toda a população se torna não-dominada numa etapa em que a população ainda se encontra muito longe da frente óptima de Pareto. A selecção das “boas" soluções para recombinação com a restante população torna-se praticamente aleatória, tornando difícil a convergência da população para a frente óptima de Pareto. O princípio básico desenvolvido nesta tese de doutoramento é colocar algumas soluções próximas da frente óptima de Pareto na população, denominadas corner solutions, dos algoritmos evolutivos multi-objectivo. Para encontrar as corner solutions foi desenvolvido o algoritmo Corner MOPSO que aproveita os bons resultados demonstrados pelos algoritmos evolutivos e pelo princípio da dominância de Pareto para problemas com dois objectivos. Neste algoritmo faz-se uma transformação de um problema many-objective em diversos problemas bi-objective. Foram usados três algoritmos evolutivos, de paradigmas diferentes, um algoritmo genético, o NSGA-II, um particle swarm, o SMPSO e um algoritmo differential evolution, o GDE3, onde são introduzidos as corner solutions. O algoritmo é testado para a família de problemas benchmark DTLZ, mais propriamente os problemas DTLZ1, DTLZ2, DTLZ3, DTLZ4 e DTLZ5, com o número de objectivos, para cada um dos problemas, variando entre 4 e 10. Os métodos desenvolvidos são aplicados para projectar estruturas de controlo com controlador PID, considerando uma perspectiva many-objective. O objectivo é ajustar os parâmetros do controlador PID para diferentes sistemas. |
|---|---|
| Autores principais: | Freire, Hélio Alves |
| Assunto: | Algoritmos evolutivos Optimização multi-objectivo Optimização many-objective Controlador PID |
| Ano: | 2017 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | tese de doutoramento |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro |
| Idioma: | inglês |
| Origem: | Repositório da UTAD |
| Resumo: | Muitos dos problemas de optimização envolvem diversos objectivos sujeitos a algumas restrições e que devem ser considerados simultaneamente. Ao contrário dos problemas uni-objectivo em que se procura a solução óptima global, a resolução dos problemas com múltiplos objectivos dão origem a um conjunto de soluções, chamado frente de Pareto. Nas últimas duas décadas os algoritmos evolutivos conjuntamente com o princípio da dominância de Pareto têm demonstrado uma grande capacidade para obter um conjunto de soluções próximas da frente óptima de Pareto. Esta situação tem-se verificado principalmente para problemas com dois ou três objectivos. Nos últimos anos tem-se levado os algoritmos evolutivos a resolver problemas com mais de três objectivos, denominados many-objective. Os algoritmos evolutivos e métodos baseados no princípio da dominância de Pareto desenvolvidos para resolver problemas com dois ou três objectivos, têm-se mostrado desadequados para problemas many-objective. Uma das questões centrais com os problemas de optimização many-objective usando a dominância de Pareto é que praticamente toda a população se torna não-dominada numa etapa em que a população ainda se encontra muito longe da frente óptima de Pareto. A selecção das “boas" soluções para recombinação com a restante população torna-se praticamente aleatória, tornando difícil a convergência da população para a frente óptima de Pareto. O princípio básico desenvolvido nesta tese de doutoramento é colocar algumas soluções próximas da frente óptima de Pareto na população, denominadas corner solutions, dos algoritmos evolutivos multi-objectivo. Para encontrar as corner solutions foi desenvolvido o algoritmo Corner MOPSO que aproveita os bons resultados demonstrados pelos algoritmos evolutivos e pelo princípio da dominância de Pareto para problemas com dois objectivos. Neste algoritmo faz-se uma transformação de um problema many-objective em diversos problemas bi-objective. Foram usados três algoritmos evolutivos, de paradigmas diferentes, um algoritmo genético, o NSGA-II, um particle swarm, o SMPSO e um algoritmo differential evolution, o GDE3, onde são introduzidos as corner solutions. O algoritmo é testado para a família de problemas benchmark DTLZ, mais propriamente os problemas DTLZ1, DTLZ2, DTLZ3, DTLZ4 e DTLZ5, com o número de objectivos, para cada um dos problemas, variando entre 4 e 10. Os métodos desenvolvidos são aplicados para projectar estruturas de controlo com controlador PID, considerando uma perspectiva many-objective. O objectivo é ajustar os parâmetros do controlador PID para diferentes sistemas. |
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