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Type: TESE DIGITAL
Title: Participatory search learning algorithms and applications = Algoritmo de busca participativa e aplicações
Title Alternative: Algoritmo de busca participativa e aplicações
Author: Liu, Yi Ling, 1980-
Advisor: Gomide, Fernando Antonio Campos, 1951-
Abstract: Resumo: Busca é um dos procedimentos mais úteis em inúmeras aplicações, entre elas otimização, aprendizagem de máquina, processamento e recuperação da informação. Este trabalho sugere busca participativa, um algoritmo populacional baseado no paradigma de aprendizagem participativa. Busca participativa é um algoritmo em que a busca prossegue orientada pela compatibilidade entre indivíduos de uma população, sempre mantendo o melhor indivíduo nas populações posteriores e introduzindo indivíduos aleatoriamente em cada passo do algoritmo. A recombinação é uma combinação convexa modulada pela compatibilidade entre os indivíduos e a mutação é similar à variação diferencial modulada pela compatibilidade entre indivíduos selecionados e recombinados. A natureza dos operadores de recombinação e mutação são estudados. A convergência dos algoritmos também é estudada no âmbito da teoria de busca aleatória. O algoritmo de busca participativa com recombinação aritmética é valiado utilizando dez problemas de otimização considerados como benchmarks na literatura e seu desempenho é comparado com algoritmos populacionais representativos do estado da arte atual. O algoritmo de busca participativa também é valiado utilizando um conjunto de vinte e oito funções de uma competição realizada como parte do IEEE CEC 2013 (IEEE Congress on Evolutionary Computation) e é comparado com os algoritmos vencedores desta competição. Resultados computacionais mostram que o algoritmo de busca participativa com recombinação aritmética compete igualmente com os vencedores. Aplicações dos algoritmos de busca participativa foram estudadas no contexto de modelagem linguística de dados. Para isso, utilizaram dados reais disponíveis na literatura, dados estes de diferentes naturezas e dimensionalidades. O desempenho dos algoritmos de busca participativa foi avaliado e comparado com um dos mais representativos sistemas genético fuzzy disponíveis na literatura. Os resultados computacionais corroboram que o algoritmo de busca participativa com recombinação aritmética é competitivo, computacionalmente simples e eficiente

Abstract: Search is one of the most useful procedures employed in numerous situations such as optimization, machine learning, information processing and retrieval. This work introduces participatory search, a population-based search algorithm based on the participatory learning paradigm. Participatory search is an algorithm in which search progresses forming pools of compatible individuals, keeping the one that is the most compatible with the current best individual in the current population, and introducing random individuals in each algorithm step. Recombination is a convex combination modulated by the compatibility between individuals while mutation is an instance of differential variation modulated by compatibility between selected and recombined individuals. The nature of the recombination and mutation operators are studied. Convergence analysis of the algorithm is pursued within the framework of random search theory. The participatory search algorithm with arithmetical-like recombination is evaluated using ten benchmark real-valued optimization problems, and its performance is compared against population-based optimization algorithms representative of the current state of the art in the area. The participatory search algorithm arithmetical recombination is also evaluated using a suite of twenty eight benchmark functions of the evolutionary, real-valued optimization competition of the IEEE CEC 2013 (IEEE Congress on Evolutionary Computation) to compare its performance against the competition winners. Computational results suggest that the participatory search algorithm is as good as the winners. An application concerning development of fuzzy rule-based models from actual data is given. The performance of the models produced by participatory search algorithms are compared with a state of the art genetic fuzzy system approach. Experimental results suggest that the participatory search algorithm with arithmetical-like recombination performs best
Subject: Otimização
Algoritmos evolutivos
Sistemas fuzzy
Language: Inglês
Editor: [s.n.]
Date Issue: 2016
Appears in Collections:FEEC - Tese e Dissertação

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