Análise Paramétrica do Algoritmo The Third Step of Generalized Differential Evolution (GDE3) em Problemas de Otimização Estrutural Multiobjetivo

Resumo

A Evolução Diferencial (ED) provou ser um poderoso algoritmo evolutivo para a otimização global em muitos problemas do mundo real. Em geral, o desempenho de algoritmos evolutivos tais como a ED ´e 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 de um algoritmo de ED em problemas de otimização estrutural multiobjetivo. Foi encontrado na literatura um levantamento dos trabalhos existentes sobre metaheurística aplicadas à problemas de otimização estrutural multiobjetivo, onde os autores constatam que até o ano de 2014 nenhum trabalho na literatura foi encontrado resolvendo esses problemas utilizando ED. Esses mesmos autores citam o algoritmo The Third Step of Generalized Differential Evolution (GDE3), baseado em ED, como sugestão para ser utilizado em pesquisas futuras envolvendo esses problemas, razão pela qual o GDE3 foi adotado aqui. Os resultados exibem o conjunto de parâmetros de controle ótimos para cada problema de otimização estrutural multiobjetivo avaliado segundo a métrica Hipervolume, escolhida por ser a mais popular na literatura para avaliação paramétrica. Além disso, eles indicam que a variação do desempenho do GDE3 nesses problemas não foi significativa em função da variação dos parâmetros de controle.