Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE
Defesa de Dissertação de Mestrado Nº 2.276
Aluno: Raquel Silveira de Araújo
Orientador: Prof. Aluizio Fausto Ribeiro Araújo
Título: Evolução Diferencial Assistida por Modelo Substituto Auto-organizável com Distância Inversa
Data: 26/02/2026
Hora/Local: 9h – Virtual – Interessados em assistir entrar em contato com a aluna
Banca Examinadora:
Prof. Aluizio Fausto Ribeiro Araújo (UFPE / Centro de Informática)
Prof. Guilherme de Alencar Barreto (UFC/ Depto. de Eng de Teleinformática)
Prof. Lucas de Souza Batista (UFMG / Departamento de Engenharia Elétrica)
RESUMO:
Problemas de otimização multiobjetivo envolvem objetivos conflitantes e requerem a identificação de um conjunto de soluções de compromisso não dominadas, em vez de um único ótimo. Algoritmos Evolucionários (AEs) são adequados para essa tarefa, porém geralmente demandam um grande número de avaliações das funções objetivo, o que limita sua aplicação em cenários com orçamento computacional reduzido. Nesse contexto, os Algoritmos Evolucionários Assistidos por Modelos Substitutos (SAEAs) surgem como uma alternativa para reduzir o número de avaliações reais, empregando modelos aproximados para guiar o processo de otimização. Este trabalho propõe o Inverse Distance Self-organizing Surrogate-assisted Differential Evolution (IDSSDE), que utiliza interpolação por ponderação de distância inversa para introduzir variações contínuas nas avaliações substitutas realizadas por um Mapa Auto-Organizável (SOM). Esse mecanismo melhora a discriminação entre soluções, mantendo baixo custo computacional, boa escalabilidade e fácil acoplamento a diferentes algoritmos evolucionários multiobjetivo. Resultados experimentais em problemas benchmark e em problemas reais com restrições indicam que o IDSSDE apresenta desempenho competitivo em diferentes cenários.
Palavras-chave: Algoritmos Evolucionários, Modelos Substitutos, SAEA, Evolução Diferencial, Distância Inversa, IDW, Mapa Auto-Organizável, SOM.
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