A Feature-Based Comparison of Evolutionary Computing Techniques for Constrained Continuous Optimisation

Evolutionary algorithms have been frequently applied to constrained continuous optimisation problems. We carry out feature based comparisons of different types of evolutionary algorithms such as evolution strategies, differential evolution and particle swarm optimisation for constrained continuous optimisation. In our study, we examine how sets of constraints influence the difficulty of obtaining close to optimal solutions. Using a multi-objective approach, we evolve constrained continuous problems having a set of linear and/or quadratic constraints where the different evolutionary approaches show a significant difference in performance. Afterwards, we discuss the features of the constraints that exhibit a difference in performance of the different evolutionary approaches under consideration.Comment: 16 Pagesm 2 Figure

Competição de progênies da cultivar Acauã e outras nas condições do Sul de Minas.

No presente trabalho, em andamento, objetivou-se avaliar 13 novas progênies de Acauã, sendo uma selecionada na FEX Varginha, denominada Acauã Novo e 12 selecionadas em lavoura em Marechal Floriano ?ES. Foram incluídas ainda, 3 seleções de catucai e 2 materiais de catuai SH2 SH3

Comportamento inicial de progênies de cafeeiros com resistência à ferrugem selecionadas de ensaios em vários campos experimentais do Procafé.

O programa de melhoramento genético de cafeeiros, a cargo do Mapa-Fundação Procafé, vem sendo executado em campos experimentais de diferentes regiões cafeeiras, visando associar resistência à ferrugem e boa produtividade das plantas. Nos ensaios, após 3-4 safras, são selecionadas as melhores plantas, para inclusão das progênies em competição conjunta. No presente trabalho foram reunidas, em ensaio em execução na FEX Varginha, 78 seleções, correspondentes a plantas selecionadas de ensaios em Mal Floriano-ES, em Coromandel-FSA, no CEPEC em Martins Soares e também em Varginha. O ensaio foi delineado em blocos ao acaso, com 2 repetições e parcelas de 8 plantas. O plantio foi realizado em janeiro de 2009 no espaçamento de 3,5 x 1 m. Os tratos culturais foram os usuais, com 2 aplicações de fungicidas triazóis mais cúpricos, para controle da ferrugem e cercosporiose, em todo o ensaio

Competição de progênies da cultivar Acauã e outras nas condições do Sul de Minas.

A cultivar Acauã foi desenvolvida a partir do cruzamento do Sarchimor LC 1668 com o Mundo Novo, feito pelo colega Kaiser, do IBC no Paraná. Foram feitas diversas gerações de seleções, em Caratinga e Varginha, e o material encontra-se distribuído em plantios comerciais, onde predominam as linhagens 363 e 365. Alem da alta resistência à ferrugem do cafeeiro, a cultivar Acauã vem apresentando tolerância ao nematóide M. exígua, sendo bem adaptada às condições de clima mais quente e com maior stress hídrico, nestas condições se destacando pelo seu bom vigor. Um dos problemas da cultivar Acauá tem sido seu maior percentual de grãos moka, atingindo cerca de 15%

A Bayesian interpretation of the particle swarm optimization and its kernel extension

Particle swarm optimization is a popular method for solving difficult optimization problems. There have been attempts to formulate the method in formal probabilistic or stochastic terms (e.g. bare bones particle swarm) with the aim to achieve more generality and explain the practical behavior of the method. Here we present a Bayesian interpretation of the particle swarm optimization. This interpretation provides a formal framework for incorporation of prior knowledge about the problem that is being solved. Furthermore, it also allows to extend the particle optimization method through the use of kernel functions that represent the intermediary transformation of the data into a different space where the optimization problem is expected to be easier to be resolved–such transformation can be seen as a form of prior knowledge about the nature of the optimization problem. We derive from the general Bayesian formulation the commonly used particle swarm methods as particular cases