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- W2912389562 abstract "OBJE TIVOS: Algoritmos utilizados para a configuracao parametrica de outros algoritmos sao denominados tuners . Esse artigo apresenta a utilizacao da otimizacao por enxame de particulas ( Particle Swarm Optimization - PSO) como tuner de metaheuristicas de busca local na solucao de probl emas de otimizacao combinatoria. M ais especificamente sera considerado o Flowshop . O objetivo e analisar a diferenca da aplicacao de um modelo probabilistico (MP) simples sobre parâmetros categoricos para a movimentacao das particulas do algoritmo PSO (abordagem denominada HPP SO tuner ) ao inves de apenas utilizar a movimentacao tr adicional do PSO (abordagem PSO tuner ) . METODOS: Nesse trabalho as particulas da metaheuristica PSO codificam configuracoes candidatas para a metaheuristica Hill Climbing . O MP aplicado sera um metodo simples de roleta baseado na frequencia das ocorrencias dos parâmetros categoricos nas melhores posicoes encontradas por cada particula, onde e garantida uma probabilidade minima para evitar que algumas opcoes de parâmetros sejam desprezadas. RESULTADOS: O HPPSO tuner obteve resultados superiores aos do PSO tuner quando associado ao MP elitista ( baixa probabilidade minima) e os piores resultados vieram do MP com distribuicao uniforme. CONCLUSOES: O uso do PSO como tuner e possivel e quando associado a um modelo baseado em frequencia nas melhores solucoes, os beneficios sao ainda maiores ." @default.
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