Uma heurística para otimização de meta-heurísticas por meio de métodos estatísticos
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Data
2016-07-01
Autores
Barbosa, Eduardo Batista de Moraes [UNESP]
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Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Resumo
A configuração de parâmetros de algoritmos, em especial, das meta-heurísticas, nem sempre é trivial e, frequentemente, é realizada ad hoc de acordo com o problema sob análise. A fim de resolver o problema de sintonização de meta-heurísticas, a presente pesquisa propõe uma metodologia que combina o uso de técnicas estatísticas robustas (ex.: Planejamento de Experimentos) e métodos eficientes de Inteligência Artificial (ex.: Algoritmos de Corrida). A ideia central desta metodologia é um método heurístico, denominado Algoritmo de Corrida Orientada por Heurística (HORA), capaz de explorar o espaço de busca para perseguir diferentes alternativas na vizinhança de uma configuração de parâmetros promissora e encontrar sistematicamente boas configurações candidatas para diferentes algoritmos. Em síntese, o método HORA concentra as buscas sobre configurações candidatas promissoras, criadas dinamicamente em um processo iterativo, e utiliza uma técnica estatística robusta para avaliar as diferentes alternativas e descartar aquelas de qualidade inferior, assim que reunir evidências estatísticas suficientes contra elas. A partir dos resultados de diversos estudos computacionais, em que diferentes meta-heurísticas foram aplicadas sobre dois problemas clássicos de otimização combinatória, apresentam-se evidências estatísticas que as sintonizações obtidas pelo HORA são competitivas em relação ao método de Corrida e seu tempo no processo de sintonização é amplamente vantajoso. Em um estudo complementar, um algoritmo já bem configurado da literatura foi sintonizado por meio da metodologia proposta e os resultados da nova sintonização foram comparados com a literatura. Os resultados demonstram que a sintonização obtida pelo HORA pode encontrar soluções de melhor qualidade em relação à sintonização original. Portanto, a partir dos resultados apresentados nesta pesquisa conclui-se que a metodologia para sintonização de meta-heurísticas por meio do método HORA é uma abordagem promissora que pode ser aplicada sobre diferentes meta-heurísticas para resolução de uma diversidade de problemas de otimização.
The fine-tuning of the algorithms parameters, specially, of the meta-heuristics, it is not always trivial and often is performed by ad hoc methods according to the problem under analysis. In order to solve the problem of tuning metaheuristics, this research proposes a methodology combining statistical robust techniques (e.g.: Design of Experiments) and efficient methods from Artificial Intelligence (e.g.: Racing Algorithms). The key idea of this methodology is a heuristic method, called Heuristic Oriented Racing Algorithm (HORA), which explores the search space looking for alternatives near of a promising candidate and consistently finds good candidates configuration for different algorithms. Briefly, HORA focuses its searches over the promising candidates configuration, dynamically created in an iterative process, and employs a robust statistical method to evaluate and discarding them, as soon as gather enough statistical evidence against them. The results of several studies, where different metaheuristics were applied to solve two classical combinatorial optimization problems, present statistical evidences that the settings obtained by HORA are competitive to the Racing Algorithms and its time in the fine-tuning process is widely advantageous. In a complementary study, an already well setting algorithm from the literature was tuned by means of the proposed methodology and the new settings were compared with the literature. The results show that the fine-tuning from HORA can find better quality solutions than the original ones. Therefore, from the results presented in this study it is concluded that the methodology for fine-tuning of metaheuristics by means of HORA is a promising approach, which can be applied on different metaheuristics to solve a diversity of optimization problems.
The fine-tuning of the algorithms parameters, specially, of the meta-heuristics, it is not always trivial and often is performed by ad hoc methods according to the problem under analysis. In order to solve the problem of tuning metaheuristics, this research proposes a methodology combining statistical robust techniques (e.g.: Design of Experiments) and efficient methods from Artificial Intelligence (e.g.: Racing Algorithms). The key idea of this methodology is a heuristic method, called Heuristic Oriented Racing Algorithm (HORA), which explores the search space looking for alternatives near of a promising candidate and consistently finds good candidates configuration for different algorithms. Briefly, HORA focuses its searches over the promising candidates configuration, dynamically created in an iterative process, and employs a robust statistical method to evaluate and discarding them, as soon as gather enough statistical evidence against them. The results of several studies, where different metaheuristics were applied to solve two classical combinatorial optimization problems, present statistical evidences that the settings obtained by HORA are competitive to the Racing Algorithms and its time in the fine-tuning process is widely advantageous. In a complementary study, an already well setting algorithm from the literature was tuned by means of the proposed methodology and the new settings were compared with the literature. The results show that the fine-tuning from HORA can find better quality solutions than the original ones. Therefore, from the results presented in this study it is concluded that the methodology for fine-tuning of metaheuristics by means of HORA is a promising approach, which can be applied on different metaheuristics to solve a diversity of optimization problems.
Descrição
Palavras-chave
Meta-heurísticas, Otimização combinatória, Método de corrida, Planejamento de experimentos, Metaheuristics, Combinatorial optimization, Racing algorithms, Design of experiments