Abstract

LLANOS-MOSQUERA, José-Miguel; MURIEL-LOPEZ2, Gerardo-Luis; TRIANA-MADRID, Joshua-David  and  BUCHELI-GUERRERO, Víctor-Andrés. Os algoritmos evolutivos guiados por redes complexas sem escala. Rev. Cient. [online]. 2022, n.44, pp.228-241.  Epub July 08, 2022. ISSN 0124-2253.  https://doi.org/10.14483/23448350.18039.

Algoritmos de computação evolucionária permitem resolver problemas de otimização com base em iterações e estágios definidos. Uma das técnicas mais utilizadas para este tipo de problema é a evolução diferencial, ela contém propriedades de redes complexas de pequeno mundo que são importantes para estudar, devido aos resultados gerados por problemas de otimização. Levando em consideração os resultados obtidos em trabalhos anteriores onde é proposto um algoritmo evolutivo guiado por redes complexas de pequenos mundos, é definida uma proposta que inclui redes complexas livres de escala, a fim de validar as médias geradas por redes complexas em relação aos resultados apresentados pelas redes tradicionais. algoritmo evolutivo. Foi definido um experimento que permite avaliar o desempenho do modelo proposto e do algoritmo evolutivo por meio de indicadores estatísticos. Quatro problemas de otimização (Ackley, Beale, Camel e Sphere) também foram utilizados para avaliar a hipótese no modelo proposto, sua convergência e diminuição dos tempos de execução em relação ao modelo base. Observou-se que redes complexas livres de escala geram melhores médias que o algoritmo evolucionário tradicional e redes complexas de mundos pequenos, pois utiliza um mecanismo de conexão preferencial entre seus nós, orienta a combinação de indivíduos (soluções), melhorando a taxa de convergência e a desempenho do algoritmo evolutivo em geral.

Keywords : computação evolucionária tradicional; dinâmica da população; modelo Barabási; rede sem escala; redes complexas..

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