Incorporando técnicas de mineração de dados a meta-heurísticas populacionais - Protásio, Ivaneide Alves (Universidade Federal do Amazonas, 2017)
Vários problemas do mundo real podem ser modelados como problemas de otimização combinatória. Em geral são problemas complexos e de larga escala, não podendo ser resolvidos por métodos exatos, pois os mesmos necessitariam de tempo computacional impraticável. Desse modo, as meta-heurísticas têm sido amplamente empregadas para a resolução de tais problemas. Duas das principais dificuldades destes métodos são escapar das regiões sub-ótimas e evitar a convergência prematura do algoritmo. Para tentar solucionar estes problema, propõe-se o uso de técnicas híbridas buscando desenvolver estratégias que sejam aplicáveis a diversos algoritmos de otimização. O presente trabalho investiga a eficiência da incorporação de técnicas de Mineração de Dados (MD) as Meta-heurísticas Populacionais Colônia de Formiga e Algoritmo Genético com o intuito de guiá-las a gerar novas e melhores soluções. Para a validação da proposta, serão utilizados o Problema do Caixeiro Viajante e diferentes versões das meta-heurísticas híbridas serão testadas e analisadas. A técnica escolhida para guiar a obtenção de novas soluções, a partir dos padrões obtidos com a Mineração de Dados, foi o de Agrupamento de soluções similares, na tentativa de reduzir o espaço de busca em problemas de otimização combinatória. O algoritmos de mineração utilizados são o K-Means e o Ward que utilizam técnicas de particionamento e hierárquico respectivamente. Experimentos Computacionais foram realizados com o objetivo de avaliar o uso de MD em Meta-heurísticas Populacionais tradicionais, atai como Algoritmo Genético e Colonia de Formiga. Estes experimentos mostraram que a utilização de padrões minerados podem auxiliar na obtenção de boas soluções em relação as técnicas tradicionais