Um Estudo dos Parâmetros do Algoritmo NSGA-II com o operador SBX em Problemas de Otimização Estrutural Multiobjetivo

Abstract

O Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) é o algoritmo evolutivo para se resolver problemas de otimização multiobjetivo mais popular na literatura. Também é bastante comum encontrar trabalhos que utilizam o NSGA-II com o operador Simulated Binary Crossover (SBX) para evoluir a população de soluções candidatas. Em geral, o desempenho de algoritmos evolutivos é fortemente dependente da configuração de parâmetros de controle, que por sua vez depende de cada problema especıfico. Neste trabalho foi realizado um estudo no sentido de identificar parâmetros de controle que otimizam o desempenho do NSGA-II com o operador SBX em problemas de otimização estrutural multiobjetivo. Os resultados exibem o conjunto de parâmetros de controle ótimos para cada problema de otimização estrutural multiobjetivo avaliado segundo a métrica Hipervolume.