Uma Abordagem Populacional para o Algoritmo de Busca em Vizinhança Variável Aplicado em Otimização Contínua

Este trabalho apresenta uma abordagem populacional para o algoritmo de Busca em Vizinhança Variável, denominado PRVNS. A principal contribuição do algoritmo proposto, além de evoluir uma população de indivíduos, é que cada indivíduo adapta suas variações de vizinhança de maneira autônoma. Este controle autônomo de vizinhança permite aos indivíduos intensificar ou diversificar a busca por regiões promissoras no espaço de soluções durante o processo de otimização. Cada indivíduo adapta seu comportamento de acordo com a região em que se encontra no espaç de soluções. Este trabalho tem como foco de aplicação problemas de otimização com domínio contínuo. Foram utilizadas várias funções benchmark com alta dimensionalidade (D = 250). Resultados foram obtidos e comparados com a abordagem não-populacional do VNS e com o algoritmo populacional de Evolução Diferencial. Resultados sugerem que a abordagem proposta é uma alternativa promissora e competitiva para otimização contínua

Swarm intelligence and evolutionary computation approaches for 2D face recognition: a systematic review

A wide range of approaches for 2D face recognition (FR) systems can be found in the literature due to its high applicability and issues that need more investigation yet which include occlusion, variations in scale, facial expression, and illumination. Over the last years, a growing number of improved 2D FR systems using Swarm Intelligence and Evolutionary Computing algorithms have emerged. The present work brings an up-to-date Systematic Literature Review (SLR) concerning the use of Swarm Intelligence and Evolutionary Computation applied in 2D FR systems. Also, this review analyses and points out the key techniques and algorithms used and suggests some directions for future research

Mineração em Grandes Massas de Dados Utilizando Hadoop MapReduce e Algoritmos Bio-inspirados: Uma Revisão Sistemática

A Área de Mineração de Dados tem sido utilizada em diversas áreasde aplicação e visa extrair conhecimento através da análise de dados. Nas últimasdécadas, inúmeras bases de dados estão tendenciando a possuir grande volume, altavelocidade de crescimento e grande variedade. Esse fenômeno é conhecido como BigData e corresponde a novos desafios para tecnologias clássicas como Sistema de Gestãode Banco de Dados Relacional pois não tem oferecido desempenho satisfatórioe escalabilidade para aplicações do tipo Big Data. Ao contrário dessas tecnologias,Hadoop MapReduce é um framework que, além de provêr processamento paralelo,também fornece tolerância a falhas e fácil escalabilidade sobre um sistema de armazenamentodistribuído compatível com cenário Big Data. Uma das técnicas que vemsendo utilizada no contexto Big Data são algoritmos bio-inspirados. Esses algoritmossão boas opções de solução em problemas complexos multidimensionais, multiobjetivose de grande escala. A combinação de sistemas baseados em Hadoop MapReducee algoritmos bio-inspirados tem se mostrado vantajoso em aplicações Big Data. Esseartigo apresenta uma revisão sistemática de trabalhos nesse contexto, visando analisarcritérios como: tarefas de mineração de dados abordadas, algoritmos bio-inspiradosutilizados, disponibilidade das bases utilizadas e quais características Big Data sãotratadas nos trabalhos. Como resultado, esse artigo discute os critérios analisados eidentifica alguns modelos de paralelização, além de sugerir uma direção para trabalhosfuturos

Uma visão ecossistêmica para o desenvolvimento de sistemas de otimização biologicamente plausíveis

The search for plausible biologically inspired ideas, models and computational paradigms always drew the interest of computer scientists, particularly those from the Natural Computing area. Also, the concept of optimization can be abstracted from several natural processes, for instance, in the evolution of species, in the behavior of social groups, in the dynamics of the immune system, in the food search strategies and in the ecological relationships of different animal populations. To the best of our knowledge, ecosystems and their concepts have not been explored computationally in the context of function optimization and, therefore, they are addressed in this thesis. This work highlights the main properties of ecosystems that can be important for building computational tools to solve complex problems. Also, it is introduced the computational modelling for such biologically plausible functionalities (e.g., habitats, ecological relationships, ecological succession, and another). The main discussion presented in this work relates to the cooperative use of populations of candidate solutions, coevolving in an ecological context. With this ecology-based analogy, each population can behave according to a specific search strategy, employed in the evolution of candidate solutions. In addition to the possibility of using different optimization strategies cooperatively, this analogy opens the possibility of inserting ecological concepts in the optimization process, thus allowing the development of new bio-plausible hybrid systems. The potentiality of some ecological concepts is also presented in a canonical Ecology-inspired Algorithm for Optimization, named ECO. Some population-based algorithms are used to compose the ecology-based approach. The problems solved in this thesis are several continuous benchmark functions with a high number of dimensions ($D = 200$), and the protein structure prediction problem for the 2D AB model. Also, the use of population dynamics to self-regulate the size of populations during ecological successions; the use of heterogeneous models embedding different search strategies into the system; and the use of hierarchical clustering to dynamically adjust the habitats formation and probabilistically define the habitats communication are some case studies investigated. Results were promising concerning the application of the proposed computational ecosystem for optimization. Finally, concluding remarks and several ideas for future research are presented.A busca por ideias, modelos e paradigmas computacionais biologicamente inspirados e plausíveis sempre atraiu o interesse de cientistas da computação, especialmente na área de Computação Natural. Além disso, o conceito de otimização pode ser abstraído de vários processos naturais como, por exemplo, na evolução das espécies, no comportamento de grupos sociais, na dinâmica do sistema imunológico, nas estratégias de busca por alimento e nas relações ecológicas entre populações de animais. Com o melhor de nosso conhecimento, os ecossistemas naturais e seus conceitos ainda não foram explorados computacionalmente no contexto de otimização de funções e, portanto, eles são abordados nesta tese. Este trabalho destaca as principais propriedades de ecossistemas naturais que podem ser importantes para a construção de ferramentas computacionais para resolver problemas complexos de otimização. Também, a modelagem computacional para tais funcionalidades são introduzidas. A principal discussão apresentada nesta tese refere-se ao uso cooperativo de populações de soluções candidatas, co-evoluindo em um contexto ecossistêmico. Com esta analogia, cada população comportar-se de acordo com uma estratégia de busca específica que é empregada na evolução das soluções candidatas. Além da possibilidade de utilizar diferentes estratégias de busca cooperativamente, esta analogia abre a possibilidade de inserção de conceitos ecológicos no processo de otimização, permitindo o desenvolvimento de novos sistemas de otimização biologicamente inspirados e plausíveis. O potencial de alguns conceitos ecológicos é apresentado em um algoritmo canônico ecologicamente inspirado, chamado ECO (Ecological-inspired Optimiaztion algorithm). Alguns algoritmos baseados em população são utilizados para compor a abordagem proposta. Os problemas resolvidos nesta tese são várias funções contínuas de benckmark com um número alto de dimensões ($D = 200$) e o problema de predição de estrutura de proteínas para o modelo 2D AB. Além disso, o uso de dinâmica populacional para auto-regular o tamanho das populações; o uso de modelos heterogêneos com diferentes estratégias de busca; e o uso de agrupamento hierárquico para ajustar dinamicamente a formação de habitats e probabilisticamente definir as topologias de comunicação são alguns estudos de caso investigados. Os resultados obtidos se mostraram promissores considerando a aplicação do ecossistema computacional. Finalmente, conclusões e várias ideias para pesquisas futuras são apresentadas

Tutorial Sobre o Uso de Técnicas para Controle de Parâmetros em Algoritmos de Inteligência de Enxame e Computação Evolutiva

A natureza tem sido uma grande fonte de inspiração para o desenvolvimento de abordagens computacionais para otimização. Dois grandes grupos que representam esta classe de algoritmos biologicamente inspirados são a Inteligência de Enxame e a Computação Evolutiva. Tais algoritmos são chamados de metaheurísticas e são reconhecidos como abordagens eficientes para resolução de problemas complexos.Tanto os algoritmos da Inteligência de Enxame como os da Computação Evolutiva compartilham características comuns como a utilização de componentes estocásticos durante o processo de otimização e variados parâmetros de configuração. O ajuste dos parâmetros de um algoritmo possui um papel importante por definirem seu comportamento, guiando a busca e, consequentemente, interferindo na qualidade das soluções encontradas. Porém, o ajuste dos parâmetros não é uma tarefa simples, se tornando um problema de otimização dentro do problema sendo otimizado. Além disso, uma configuração adequada para os parâmetros pode se alterar durante o processo de otimização. Existem duas maneiras de se ajustar os parâmetros de um algoritmo. O ajuste \textit{offline} que é realizado antes da execução do algoritmo e os valores dos parâmetros se mantém fixos, e o controle \textit{online} onde os valores dos parâmetros podem mudar durante o processo de otimização. Este artigo tem foco em revisar as estratégias de controle \textit{online} de parâmetros aplicados nos principais algoritmos da Computação Evolutiva e da Inteligência de Enxame. Como resultado, esta revisão analisa e pontua as principais técnicas e algoritmos utilizados e sugere algumas direções para pesquisas futuras