Utilize este identificador para referenciar este registo:
https://hdl.handle.net/1822/34270
Título: | Evolutionary multiobjective optimization: review, algorithms, and applications |
Autor(es): | Denysiuk, Roman |
Orientador(es): | Costa, L. Espírito Santo, I. A. C. P. |
Data: | 3-Mar-2013 |
Resumo(s): | Many mathematical problems arising from diverse elds of human activity can be formulated
as optimization problems. The majority of real-world optimization problems involve
several and con
icting objectives. Such problems are called multiobjective optimization
problems (MOPs). The presence of multiple con
icting objectives that have to be simultaneously
optimized gives rise to a set of trade-o solutions, known as the Pareto optimal
set. Since this set of solutions is crucial for e ective decision-making, which generally aims
to improve the human condition, the availability of e cient optimization methods becomes
indispensable.
Recently, evolutionary algorithms (EAs) have become popular and successful in approximating
the Pareto set. The population-based nature is the main feature that makes them
especially attractive for dealing with MOPs. Due to the presence of two search spaces,
operators able to e ciently perform the search in both the decision and objective spaces
are required. Despite the wide variety of existing methods, a lot of open research issues in
the design of multiobjective evolutionary algorithms (MOEAs) remains.
This thesis investigates the use of evolutionary algorithms for solving multiobjective
optimization problems. Innovative algorithms are developed studying new techniques for
performing the search either in the decision or the objective space. Concerning the search
in the decision space, the focus is on the combinations of traditional and evolutionary
optimization methods. An issue related to the search in the objective space is studied in
the context of many-objective optimization.
Application of evolutionary algorithms is addressed solving two di erent real-world
problems, which are modeled using multiobjective approaches. The problems arise from
the mathematical modelling of the dengue disease transmission and a wastewater treatment
plant design. The obtained results clearly show that multiobjective modelling is an e ective
approach. The success in solving these challenging optimization problems highlights the
practical relevance and robustness of the developed algorithms. Muitos problemas matemáticos que surgem nas diversas áreas da atividade humana podem ser formulados como problemas de otimização. A maioria dos problemas do mundo real envolve vários objetivos conflituosos. Tais problemas chamam-se problemas de otimização multiobjetivo. A presença de vários objetivos conflituosos, que têm de ser otimizados em simultâneo, dá origem a um conjunto de soluções de compromisso, conhecido como conjunto de soluções ótimas de Pareto. Uma vez que este conjunto de soluções é fundamental para uma tomada de decisão eficaz, cujo objetivo em geral é melhorar a condição humana, o desenvolvimento de métodos de otimização eficientes torna-se indispensável. Recentemente, os algoritmos evolucionários tornaram-se populares e bem-sucedidos na aproximação do conjunto de Pareto. A natureza populacional é a principal característica que os torna especialmente atraentes para lidar com problemas de otimização multiobjetivo. Devido à presença de dois espaços de procura, operadores capazes de realizar a procura de forma eficiente, tanto no espaço de decisão como no espaço dos objetivos, são necessários. Apesar da grande variedade de métodos existentes, várias questões de investigação permanecem em aberto na área do desenvolvimento de algoritmos evolucionários multiobjetivo. Esta tese investiga o uso de algoritmos evolucionários para a resolução de problemas de otimização multiobjetivo. São desenvolvidos algoritmos inovadores que estudam novas técnicas de procura, quer no espaço de decisão, quer no espaço dos objetivos. No que diz respeito à procura no espaço de decisão, o foco está na combinação de métodos de otimização tradicionais com algoritmos evolucionários. A questão relacionada com a procura no espaço dos objetivos é desenvolvida no contexto da otimização com muitos objetivos. A aplicação dos algoritmos evolucionários é abordada resolvendo dois problemas reais, que são modelados utilizando abordagens multiobjectivo. Os problemas resultam da modelação matemática da transmissão da doença do dengue e do desenho ótimo de estações de tratamento de águas residuais. O sucesso na resolução destes problemas de otimização constitui um desafio e destaca a relevância prática e robustez dos algoritmos desenvolvidos. |
Tipo: | Tese de doutoramento |
Descrição: | Programa Doutoral em Engenharia Industrial e Sistemas |
URI: | https://hdl.handle.net/1822/34270 |
Acesso: | Acesso aberto |
Aparece nas coleções: | DPS - Teses de Doutoramento |
Ficheiros deste registo:
Ficheiro | Descrição | Tamanho | Formato | |
---|---|---|---|---|
Roman Denysiuk.pdf | 8,77 MB | Adobe PDF | Ver/Abrir |