Uma Análise Experimental de Algoritmos Metaheurísticos para um Problema de Caminho mais Curto Multiobjetivo na Computação em Nuvem
caminho mais curto multiobjetivo
computação em nuvem
algoritmo evolucionário
Este trabalho contem um aplicação pratica de três algoritmos para o problema do caminho
mais curto multi-objetivo em computação na nuvem. Um dos algoritmos é exato (Martins) e
os outros dois são meta-heurísticos (NSGA-II e Transgenético). Apesar do exato encontrar toda
a fronteira de Pareto nas instancias pequenas o mesmo não consegue para instancias grandes e
por esse motivo os algoritmos aproximativos foram desenvolvidos, afinados e comparados.Com a inviabilidade dos algoritmos exatos, duas técnicas heurísticas foram utilizadas, o
NSGA-II e a Transgenética Computacional. Ambas as técnicas foram escolhidas por suas inúmeras contribuições em outros problemas de otimização. A partir do uso dos testes estatísticos
em cima dos resultado obtidos nos experimentos computacionais, pode-se inferir que o algoritmo Transgenético quando comparado ao NSGA-II se sobressai tanto em qualidade de solução
como na utilização de menos recursos computacionais, principalmente quando o Transgenético
utiliza a estrategia chamada de LOGOS para inicializar o seu banco de informações genéticas.