Treinamento populacional com múltiplas heurísticas

Abstract

Em Algoritmos Evolutivos (AE's), cada solução do espaço de busca possui um conjunto de informações agregadas, que podem ser utilizadas para direcionar o processo evolutivo. A forma como essas informações são geradas e o modo como são utilizadas no AE determinam a sobrevivência da solução e de seus futuros descendentes. O uso de heurísticas é um exemplo de aplicação desse procedimento. O presente trabalho tem como objetivo principal realizar um estudo de caso da utilização de múltiplas heurísticas na estrutura de um Algoritmo Evolutivo. Trata-se de uma extensão do método conhecido como Treinamento Populacional em Heurísticas (TPH), que utiliza os resultados de aplicações de uma função heurística sobre o espaço de soluções para configurar operadores evolutivos e, dessa forma, acelerar a detecção de regiões promissoras. O AE será aplicado sobre o problema de Minimização de Pilhas Abertas, juntamente com uma nova heurística desenvolvida para o mesmo.