Agentowe metody poprawy efektywności ewolucyjnych technik optymalizacji wielokryterialnej

Abstract

Paradygmat obliczeń agentowo-ewolucyjnych (ang. Evolutionary Multi-Agent System) - EMAS) to model obliczeniowy będący możliwie pełną analogią do procesów (ewolucyjnych) obserwowanych w naturze. Zasadniczy obszar rozważań podjętych w rozprawie dotyczy możliwości zastosowania tego podejścia do budowy efektywnych technik polioptymalizacji. W ramach prowadzonych prac zaproponowano kilka wariantów agentowo-ewolucyjnych technik polioptymalizacji, w tym omawiane szczegółowo w pracy to: elitarny system agentowo-ewolucyjny optymalizacji wielokryterialnej - elEMAS oraz system agentowo-ewolucyjny do optymalizacji wielokryterialnej z ograniczeniami - conEMAS. Efektywność zaproponowanych technik obliczeniowych zweryfikowana została w toku licznych eksperymentów prowadzonych z wykorzystaniem zadań polooptymalizacji o zróżnicowanej charakterystyce. Uzyskane i prezentowane w rozprawie rezultaty potwierdzają, iż dla pewnych klas problemów bądź w pewnych warunkach (w szczególności w środowiskach zaszumionych) zaproponowane metody obliczeniowe charakteryzują się lepszą efektywnością od wykorzystywanych powszechnie takich, jak SNGA-OO czy SPEA2.