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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: NONCONVEX FUNCTIONS OPTIMIZATION USING AN ESTIMATION OF DISTRIBUTION ALGORITHM BASED ON MULTIVARIATE COPULAS Autor: HAROLD DIAS DE MELLO JUNIOR
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO - ADVISOR
ANDRE VARGAS ABS DA CRUZ - CO-ADVISOR
Nº do Conteudo: 25614
Catalogação: 12/01/2016 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=25614@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=25614@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.25614
Resumo:
Título: NONCONVEX FUNCTIONS OPTIMIZATION USING AN ESTIMATION OF DISTRIBUTION ALGORITHM BASED ON MULTIVARIATE COPULAS Autor: HAROLD DIAS DE MELLO JUNIOR
ANDRE VARGAS ABS DA CRUZ - CO-ADVISOR
Nº do Conteudo: 25614
Catalogação: 12/01/2016 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=25614@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=25614@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.25614
Resumo:
Estimation of distribution algorithms constitute a class of evolutionary algorithms that can extract and use knowledge acquired throughout the search process. Its most important step that differs most among EDAs, and also a bottleneck, is the estimation of the joint probability distribution associated with the variables from the most promising solutions determined by the evaluation function. Recently, a new approach to EDAs has been developed that is based on copula theory. This work presents a copula-based estimation of distribution algorithm for numeric optimization problems. This model implements an estimation of distribution algorithm using a Multivariate Extension of Copulas (EDA-MEC) to estimate the probability distribution for generating a population of individuals. EDA-MEC differs from other copula-based EDAs in some aspects: the copula parameter is estimated dynamically, using dependency measures; it uses a variation of the learned probability distribution to generate individuals that help to avoid premature convergence; and it uses a heuristic to reinitialize the population throughout an elitist evolution as an additional technique to try to preserve the diversity of solutions. After a set of parametric tests, including marginal distributions, this work shows that these approaches improve the overall performance of the optimization compared to other copula-based EDAs and promises to be a competitive algorithm compared to other efficient heuristics, such as Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES).
Descrição | Arquivo |
COMPLETE |