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Apresentação teórica sobre OMOPSO e Problema do próximo release multiobjetivo

Luis Átila Bezerra Freitas UECE - Universidade Estadual do Ceará

17 / maio / 2013


Sumário ● Introdução ● MONRP ● OMOPSO Alguns conceitos importantes Pseudocódigo Complemento ● Referências ● Trabalho futuro

● Dúvidas


Introdução ● O problema NRP função objetivo e orçamento. ● A ideia do PSO -pbest, gbest e função de voo. ● Multiobjetivo frente de pareto e conceito de dominância


MONRP Funções objetivo:

onde v

wj = importância do cliente j ri = requisito i cj = cliente j


OMOPSO ● Toda solução não dominada é um líder. ● crowding factor ● mutação Sem mutação, mutação uniforme e nãouniforme pm = 1/codesize ● E-dominance


Pseudoc贸digo

Entradas: Tamanho do swarm, gmax, E e pm (calculado como 1/codesize)


W = controla o impacto da velocidade anterior na nova velocidade. C1 e C2 = geralmente s達o constantes, s達o pesos do aprendizado pessoal e social. r1 e r2 = valores random.


Trabalhos futuros ● Misturar os dois!

● Futuramente tentar resolver um problema inerente, se possível, no próprio OMOPSO


Referências 1. Kennedy, J.,Eberhart,R.C.: Particle Swarm Optimization. In: Proceedings ofthe 1995 IEEE Internationa lConference on Neural Networks, Piscataway,New Jersey, IEEEServiceCenter (1995) 1942–1948 2. Reyes, M. Coello, C. Improving pso-based multiobjective optimization using crowding, mutation and edominance. In Evolutionary Multi-Criterion Optimization (EMO 2005), pages 505–519, 2005. 3. Zhang, Y., Harman, M., and Mansouri, A. S. The Multi-Objective Next Release Problem. In GECCO 2007. 4. Hernandez-Díaz, A. G. et al. Pareto-adaptative e-dominance. In evolutionary computation.


Dúvidas e discussões

SOES #45 - OMOPSO e Problema do Próximo Release Multiobjetivo  
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