Um Novo Algoritmo Evolutivo em Duas Etapas para Encontrar Soluções Robustas

Em problemas de otimização robusta, a magnitude das perturbações é relativamente pequena. Consequentemente, soluções dentro de certas regiões têm menos probabilidade de representar os ótimos robustos quando as perturbações são introduzidas. Portanto, um processo de busca mais eficiente se beneficiaria de oportunidades aumentadas para explorar regiões promissoras onde os ótimos globais ou bons ótimos locais estão situados. Neste artigo, introduzimos um novo algoritmo evolutivo robusto denominado algoritmo evolutivo robusto em duas etapas (DREA), destinado a descobrir soluções robustas. O DREA opera em duas etapas: a etapa de detecção de picos e a etapa de busca de solução robusta. O objetivo principal da etapa de detecção de picos é identificar picos na paisagem de aptidão do problema de otimização original. Por outro lado, a etapa de busca de solução robusta se concentra em identificar rapidamente a solução ótima robusta usando informações obtidas a partir dos picos descobertos na etapa inicial. Essas duas etapas, coletivamente, permitem que o DREA proposto obtenha eficientemente a solução ótima robusta para o problema de otimização. Essa abordagem atinge um equilíbrio entre a otimalidade da solução e a robustez, separando os processos de busca para soluções ótimas e ótimas robustas. Resultados experimentais demonstram que o DREA supera significativamente cinco algoritmos de ponta em 18 problemas de teste caracterizados por diversas complexidades. Além disso, quando avaliado em problemas de otimização robusta de dimensões superiores (100-D e 200-D), o DREA também demonstra desempenho superior em comparação com todos os cinco algoritmos contrapartes.