Aluna da Universidade de Coimbra premiada na maior Conferência mundial de Computação evolutiva

Ago 6, 2015

A Genetic and Evolutionary Computation Conference realizou-se em Madrid, Espanha.

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Andreia Guerreiro recebe prémio
Fotografia: © DR

Andreia Guerreiro, aluna de Doutoramento no Departamento de Engenharia Informática da Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra (FCTUC), viu o seu trabalho ser um dos premiados como “Best Paper” da Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO), o maior evento mundial no campo da Computação Evolutiva, que este ano decorreu em Madrid, Espanha.

A investigação, realizada no âmbito da sua tese de Doutoramento, consistiu em desenvolver uma tecnologia informática inteligente de apoio à decisão em otimizadores multiobjetivo evolutivos (software desenvolvido com inspiração em processos da natureza que procuram encontrar as melhores soluções para problemas de otimização com vários objetivos em conflito).

estas ferramentas são de elevada importância para resolver problemas da indústria como, por exemplo, a otimização da asa de um avião.

Na prática, o algoritmo desenvolvido permite aos otimizadores, selecionar algumas soluções de todas as soluções geradas em cada passo, de forma rápida e inteligente, com base no indicador de hipervolume (um indicador usado na otimização multiobjetivo para avaliar a qualidade de conjuntos de soluções).

A investigadora do Centro de Informática e Sistemas (CISUC) explica que estas ferramentas «são de elevada importância para resolver problemas da indústria como, por exemplo, a otimização da asa de um avião. Estas podem ter uma imensidão de formas diferentes, tendo implicações a nível de, p. ex., emissões de gases ou velocidade máxima do avião. Em problemas como este, é fundamental encontrar as melhores soluções no menor tempo possível uma vez que pode não ser admissível para uma empresa esperar semanas ou meses para obter uma boa solução.»

Andreia Guerreiro esclarece que «os optimizadores evolutivos têm várias componentes que são críticas para seu desempenho a nível da qualidade das soluções encontradas e do tempo necessário para as encontrar». A investigadora acrescenta que «a seleção com base no hipervolume é uma componente que contribui positivamente para a qualidade das soluções encontradas» mas que «os otimizadores que usam este tipo de seleção fazem-no de forma lenta e limitada.»

A solução desenvolvida na UC «incidiu num novo algoritmo para fazer esta seleção baseada no hipervolume, conseguindo escolher de forma muito mais rápida um conjunto diversificado das melhores soluções tendo em conta os vários objetivos traçados pela empresa.»
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