X-GAT: Uma Ferramenta Baseada em XML para Otimização com Algoritmos Genéticos. / X-GAT: An XML-based Genetic Algorithm Toolkit for Optimization Problems.

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2011

RESUMO

Em vários campos da ciência nos deparamos com problemas de otimização. Muitas abordagens foram propostas para resolver tais problemas, incluindo o uso de algoritmos evolucionários (AEs) e algoritmos genéticos (AGs). Entretanto poucos trabalhos tentaram criar ferramentas genéricas, capazes de serem reutilizadas em vários problemas distintos. A maior parte dos trabalhos vistos na literatura mostram diversas implementações de AGs ou AEs, sendo estas dirigidas a um propósito específico. Verifica-se assim a necessidade da criação de ferramentas de otimização que sejam de propósito geral. O objetivo deste trabalho é desenvolver uma ferramenta de otimização, chamada X-GAT (XML based Genetic Algorithm Toolkit), que resolva problemas de otimização através do uso AGs, sendo esta ferramenta de propósito geral, configurável, portável, expansível, que possa funcionar em sistemas heterogêneos e que também seja um framework de suporte a otimizações com AEs. Diante disso, o esforço para realizar uma otimização se concentra na forma de configurar a ferramenta, e não em como a técnica deve ser implementada. A partir de algumas técnicas computacionais utilizadas algumas partes do algoritmo podem ser abstraídas, evitando que se gaste muito tempo em codificação e validação da técnica. Para que estes objetivos fossem alcançados, foram utilizados no seu desenvolvimento: a linguagem de programação Java e sua API de reflexão, a linguagem de descrição de dados eXtensible Markup Language (XML) e padrões de projeto (design patterns) de software. A fim de validar e verificar que a ferramenta atendeu a todos os princípios propostos, foram selecionados problemas de otimização de áreas distintas. Primeiramente, são mostradas otimizações de algumas funções matemáticas a fim de validar o algoritmo. Posteriormente a ferramenta é aplicada a problemas de otimização de parâmetros de entrada de modelos hidrológicos de transformação de chuva em vazão. Por fim, a ferramenta é aplicada no processo de otimização de parâmetros de entrada de algoritmos de clusterização de pontos de trajetórias de objetos móveis, que são usados com freqüência para adição de informações semânticas em dados espaciais. A partir dos resultados obtidos em diferentes áreas da ciência, pode-se concluir que a ferramenta é bastante flexível e robusta, podendo ser aplicada de forma simples e prática, desde que configurada de forma adequada.

ASSUNTO(S)

inteligência artificial bio-inspirada engenharia de software otimização ciencia da computacao software engineering bio-inspired artificial intelligence optimization

ACESSO AO ARTIGO

Documentos Relacionados