Hibridizando a metaheurística C-GRASP com o método de busca por padrões adaptativos para resolução de problemas de otimização global contínua
DOI:
https://doi.org/10.15675/gepros.v4i4.510Resumo
Recentemente, tem crescido, na literatura, o interesse em resolver problemas de otimização global contínua utilizando metaheurísticas. A Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) pertence a esse grupo de metaheurísticas. Recentemente, Hirsch et al. (2007) desenvolveram a primeira, e até então única, adaptação da metaheurística GRASP para o domínio contínuo, denominada C-GRASP (Continuous-GRASP). Posteriormente, Hirsch et al. (2008) desenvolveram um novo artigo, onde algumas melhorias no C-GRASP foram propostas. Nesse trabalho, introduziu-se o método EC-GRASP (Enhanced Continuous-GRASP), uma versão híbrida da metaheurística C-GRASP com o método de busca direcionado, Busca por Padrões Adaptativos (Adaptive Pattern Search - APS) para resolução de problemas de otimização global contínua. O EC-GRASP é um método simples que não utiliza cálculos de derivadas, tornando-o uma boa aproximação para resolução de problemas de otimização global contínua. A eficiência e robustez do método são avaliadas através da comparação do método EC-GRASP com a metaheurística C-GRASP proposta por Hirsch et al.(2007 e 2008). Para isso, um conjunto funções de testes multi-modal com mínimo global conhecido é utilizado. Os resultados computacionais atestam a eficiência e robustez do método. Palavras-chave: C-GRASP; Método de busca por padrões adaptativos; Otimização global contínua.
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