Teste

Estudo sobre as Metaheurísticas

Leandro Ferro Luzia Mauricio Chui Rodrigues

Estudo sobre as Metaheurísticas
1. Metaheurísticas e Otimização 2. Objetivo do Estudo 3. Método do Gradiente 4. Hill Climbing 5. Ant Colony Optimization 6. Harmony Search 7. Conclusão

Estudo sobre as Metaheurísticas
1. Metaheurísticas e Otimização 2. Objetivo do Estudo 3. Método do Gradiente 4. Hill Climbing 5. Ant Colony Optimization 6. Harmony Search 7. Conclusão

Otimização
• Otimização é o processo de escolher o melhor elemento em um conjunto de alternativas disponíveis • Relacionado a uma função objetivo, aplicada sobre os elementos do conjunto • Diversos tipos de otimização o o o o

Programação Linear Programação Inteira Otimização Combinatória Otimização Estocástica  Metaheurísticas

Metaheurísticas
• Métodos que coordenam procedimentos de busca local com estratégias de mais alto nível • Objetivo de criar um processo capaz de escapar de mínimos locais e realizar uma busca robusta no espaço de soluções • Aplicadas para resolver problemas sobre os quais há pouca informação, mas que, uma vez oferecida uma solução candidata, esta pode ser testada • Não apresentam garantias de otimalidade

Estudo sobre as Metaheurísticas
1. Metaheurísticas e Otimização 2. Objetivo do Estudo 3. Método do Gradiente 4. Hill Climbing 5. Ant Colony Optimization 6. Harmony Search 7. Conclusão

Objetivo do Estudo
• Analisar diversas metaheurísticas o o o o

Definição Formas de implementação Vantagens e desvantagens Exemplos de aplicação

• Metaheurísticas abordadas:
• • • • • Best-first Search Hill Climbing Tabu Search Simulated Annealing GRASP • • • • • Ant Colony Optimiz. Particle Swarm Optimiz. Harmony Search Memetic Algorithms Genetic Algorithms

Estudo sobre as Metaheurísticas
1. Metaheurísticas e Otimização 2. Objetivo do Estudo 3. Método do Gradiente 4. Hill Climbing 5. Ant Colony Optimization 6. Harmony Search 7. Conclusão

Fonte: