Discussão do artigo "Otimização de recifes de coral — Coral Reefs Optimization (CRO)"

 

Novo artigo Otimização de recifes de coral — Coral Reefs Optimization (CRO) foi publicado:

Neste artigo é apresentada uma análise abrangente do algoritmo de otimização de recifes de coral (CRO), um método meta-heurístico inspirado nos processos biológicos de formação e desenvolvimento de recifes de coral. Ele modela aspectos-chave da evolução dos corais: reprodução externa e interna, fixação de larvas, reprodução assexuada e competição por espaço limitado no recife. É dada atenção especial à versão aprimorada do algoritmo.

O algoritmo CRO é baseado na modelagem dos processos de formação e desenvolvimento de recifes de coral na natureza. Esses processos incluem diversos mecanismos de reprodução dos corais (reprodução sexual externa e interna, além da assexuada), competição por espaço limitado no recife e eliminação de indivíduos fracos. Assim como a evolução forma recifes de coral estáveis e adaptados na natureza, o algoritmo CRO permite explorar o espaço de busca e encontrar soluções ótimas ou próximas do ótimo para diferentes tarefas.

Neste trabalho será apresentada uma versão aprimorada do algoritmo CROm com um mecanismo modificado de eliminação, baseado no uso de uma distribuição de potência inversa para gerar novas soluções nas vizinhanças das melhores. A abordagem proposta não apenas preserva as vantagens tradicionais do CRO, como capacidade exploratória, equilíbrio natural entre diversificação e intensificação do espaço de busca, mas também adiciona um mecanismo mais eficiente, que permite localizar com maior precisão áreas promissoras e convergir mais rapidamente para soluções ótimas.

Será apresentado um teste abrangente do algoritmo proposto em um conjunto de funções clássicas de teste de otimização, demonstrando sua melhor eficiência em comparação ao algoritmo CRO original e a outras meta-heurísticas modernas. Os resultados dos experimentos mostram que a abordagem proposta é especialmente eficaz para tarefas com funções objetivo multimodais e estrutura complexa do espaço de busca.


Autor: Andrey Dik