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Type: Dissertação
Issue Date: 23-May-2014
Authors: SOUZA, Daniel Leal
First Advisor: MONTEIRO, Dionne Cavalcante
First Co-Advisor: OLIVEIRA, Roberto Célio Limão de
Title: Otimização por multi-enxame evolucionário de partículas clássico e quântico competitivo sob a arquitetura paralela CUDA aplicado em problemas de engenharia
Sponsor: FAPESPA - Fundação Amazônia de Amparo a Estudos e Pesquisas
Citation: SOUZA, Daniel Leal. Otimização por multi-enxame evolucionário de partículas clássico e quântico competitivo sob a arquitetura paralela CUDA aplicado em problemas de engenharia. 2014. 197 f. Dissertação (Mestrado) - Universidade Federal do Pará, Instituto de Ciências Exatas e Naturais, Belém, 2014. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação.
Resumo: Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um conjunto de metaheurística híbridas, baseadas na utilização das estratégias evolutivas em conjunto com os algoritmos de otimização por enxame de partículas clássica e quântica sob um ambiente multi-enxame com topologia mestre-escravos. Tais algoritmos são denominados Competitive Evolutionary Multi-Swarm Optimization (CEMSO) 1 e Competitive Quantum-Behaviour Evolutionary Multi-Swarm Optimization (CQEMSO) 2. Para efeito de comparação e validação dos resultados, são utilizados quatro problemas de engenharia presentes em diversas publicações científicas: Projeto de Viga de Aço (WBD); Peso da Tensão/Compressão sobre Mola (MWTCS); Projeto de Redutor de Velocidade (SRD); Projeto de Vaso de Pressão (DPV). Em relação a implementação, os algoritmos foram desenvolvidos sob a arquitetura CUDA, a qual proporciona um ambiente de computação paralela massiva que viabiliza uma distribuição de dados mais adequada em relação a organização dos enxames, além de contribuir para a diminuição significativa do tempo de processamento. Com a aplicação das estratégias evolutivas nos algoritmos PSO e QPSO, bem como os mecanismos de condições de contorno propostos, as soluções descritas neste documento oferecem diversas vantagens, onde se pode destacar melhorias na capacidade de busca, aumento na taxa de convergência e alto grau de paralelismo. Tais fatos são confirmados através dos dados obtidos (i.e. Tempo de execução, melhores soluções obtidas, média e variância de resultados) pelos algoritmos CEMSO e CQEMSO em relação as versões multi-enxame dos algorimos PSO (COMSO), EPSO (COEMSO) e COQMSO (QPSO), todos implementados e submetidos a análise de desempenho através dos experimentos com problemas de engenharia.
Abstract: This paper presents the development of a set of hybrid metaheuristic based on the use of evolutionary strategies in conjunction with classical and quantum multi-swarm optimization with master-slave approach. These algorithms are named Competitive Evolutionary Multi-Swarm Optimization (CEMSO) and Competitive Quantum-Behaviour Evolutionary Multi-Swarm Optimization (CQEMSO). For comparison and validation of the results, four engineering problems encountered in many publications scientific are used: Welded Beam Design (WBD); Minimization of the Weight of a Tension/ Compression Spring (MWTCS); Speed Reducer Design (SRD); Design of a Pressure Vessel (DPV). The algorithms were developed under the CUDA architecture, which provides a massive parallel computing environment that enables a more appropriate data allocation regarding the organization of swarms, as well as contributing to the significant decrease in processing time. With the application of evolutionary strategies in the PSO and QPSO algorithms, as well as the proposed boundary conditions, the solutions described in this document offer several advantages. We can highlight improvements in the ability to search, increasing the convergence rate and high degree of parallelism. These facts are confirmed by the data obtained (i.e. Execution time, best solutions obtained, mean and variance of results) by CQEMSO and CQEMSO algorithms when compared to those obtained from multi-swarm approach for PSO (COMSO), EPSO (COEMSO) and QPSO (COQMSO). All of these algorithms were implemented and subjected to performance analysis through experiments with engineering problems described above.
Keywords: Computação heterogênea
Computação evolutiva
Computação bioinspirada
Inteligência artificial
Sistemas inteligentes
Enxame cooperativo
CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal do Pará
Institution Acronym: UFPA
Department: Instituto de Ciências Exatas e Naturais
Program: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Appears in Collections:Dissertações em Ciência da Computação (Mestrado) - PPGCC/ICEN

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