Algoritmo memético cultural para otimização de problemas de variáveis reais

A tecnologia deu grandes passos nos últimos anos, mas os recursos de computação para certas aplicações precisam de otimização para que os custos envolvidos na solução de alguns problemas não sejam altos. Existe uma área muito ampla de pesquisa para o desenvolvimento de algoritmos eficientes para problemas de otimização multimodal. Nas duas últimas décadas o uso de algoritmos evolutivos em otimização multimodal tem demonstrado ser um sucesso. Dentre esses algoritmos evolutivos, que são algoritmo de busca global, pode-se citar o uso dos Algoritmos Culturais. Um aprimoramento natural do Algoritmo Cultural é a sua hibridização com algum outro algoritmo de busca local, de forma a ter as vantagens da busca global combinada com a busca local. Entretanto os Algoritmos Culturais com busca local usados para otimização multimodal nem sempre são avaliados por testes estatísticos eficientes. O objetivo deste trabalho é analisar o comportamento do Algoritmo Cultural, com populações evoluídas pelo Algoritmo Genético, quando são utilizadas as heurísticas de busca locais: Busca Tabu, Busca de Feixe, Escalada e Recozimento Simulado. Uma das contribuições deste trabalho foi a atualização do conhecimento topográfico do algoritmo cultural pelo uso da área triangular definida pelos melhores resultados encontrados na busca local. Para realizar a análise, um algoritmo memético foi desenvolvido pela hibridização do algoritmo cultural com as heurísticas de busca local citadas, sendo selecionadas uma de cada vez. Os problemas do mundo real costumam ter características multimodais, então as avaliações foram realizadas usando funções de benchmark multimodais, que tiveram seus resultados avaliados por testes não paramétricos. Além disso, o algoritmo memético foi testado em problemas reais de otimização com restrições nas áreas de engenharia. Nas avaliações realizadas, o Algoritmo Cultural Memético desenvolvido apresentou melhores resultados quando comparado com os resultados disponíveis da literatura científica pesquisada.