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UFRN-DIMAp-2011-104-RT

Título: Food Regulated Pareto Multi-Species: a new ACO Approach for the Multi-objective Shortest Path Problem

Resumo: O uso de metaheurísticas na Otimização Combinatória Multiobjetivo, particularmente a Otimização por Colônias de Formigas (ACO), têm crescido recentemente. Neste trabalho, propõe-se uma abordagem onde múltiplas espécies de formigas competem por fontes de comida. Cada espécie usa uma busca estratégia de busca própria e não tem acesso ao feromônio das demais. Como na natureza, populações bem sucedidas crescem, enquanto as demais encolhem. Esta abordagem é aplicada ao Caminho mais Curto Multiobjetivo e mostra-se capaz de herdar o comportamento de estratégias bem sucedidas em diferentes problemas. Compara-se também tal abordagem com um ACO da literatura e com o NSGA-II, e o algoritmo proposto apresenta conjuntos de aproximação significativamente melhores que os demais.

Abstract: The use of metaheuristics in Multi-objective Combinatorial Optimization, particularly Ant Colony Optimization (ACO), has grown recently. This paper proposes an approach where multi-species ants compete for food resources. Each species has its own search strategy and do not access pheromone information of other species. As in nature, successful ant populations are allowed to grow, whereas the others shrink. This approach is applied to the Multi-objective Shortest Path Problem and shows to inherit the behavior of succesful strategies from different types of problems. It is also compared to an existing ACO and to NSGA-II. Results show that the proposed ap- proach is able to produce significantly better approximation sets than other methods.

Autores: Leonardo C. T. Bezerra, Marco C. Goldbarg, Elizabeth F. G. Goldbarg, Luciana S. Buriol.

Link para Download: UFRN-DIMAp-2011-104-RT

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