Banca de QUALIFICAÇÃO: THIAGO HENRIQUE FREIRE DE OLIVEIRA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : THIAGO HENRIQUE FREIRE DE OLIVEIRA
DATA : 04/07/2018
HORA: 09:00
LOCAL: Núcleo de Pesquisas em Inovação em Tecnolgia da Informação - NPITI
TÍTULO:

Algoritmos de Aprendizagem por Reforço para Problemas de Otimização Multiobjetivo

PALAVRAS-CHAVES:

Otimização Multiobjetivo, Q-Learning, Escalarização, Fronteira de Pareto.

PÁGINAS: 69
RESUMO:

Problemas de otimização multiobjetivo retratam situações reais e por isso essa classe
de problemas é extremamente importante. No entanto, ele carece de técnicas que possam
vencer suas limitações que são impostas pela classe e não por um problema em específico.
Algoritmos e técnicas de aprendizagem por reforço estão em consonância com este
tipo de problema e alguns frameworks tem sido propostos, os mesmos são baseados em
um dos algoritmos mais populares e utilizados nesta área, o Q-Learning. Assim, nossa
proposta é a de desenvolver algoritmos que possam vencer as limitações da classe de problemas
de otimização multiobjetivo.  Os mesmos são utilizados em problemas de benchmark que
simulam situações que ocorrem em problemas reais e servem para validar técnicas. Para
os testes iniciais do algoritmo foi usado o benchmark Deep Sea Treasure que é extremamente
importante e oferece todas as limitações possíveis que um problema multiobjetivo
pode oferecer. Os algoritmos desenvolvidos conseguem vencer algumas limitações, no entanto, podem e devem ser refinados visando a total resolução dessas limitações, principalmente as que se referem na diversidade de soluções encontradas sob a Fronteira de Pareto e a possibilidade de
escolha a posteriori de uma política ótima.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 347628 - ADRIAO DUARTE DORIA NETO
Interno - 1837240 - MARCELO AUGUSTO COSTA FERNANDES
Externo ao Programa - 350241 - JORGE DANTAS DE MELO
Externo à Instituição - FRANCISCO CHAGAS DE LIMA JUNIOR - UERN