Meta-heurística

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Uma meta-heurística é um método heurístico para resolver de forma genérica problemas de otimização (normalmente da área de otimização combinatória).

Meta-heurísticas são geralmente aplicadas a problemas para os quais não se conhece algoritmo eficiente (veja problemas NP-completos).

Utilizam combinação de escolhas aleatórias e conhecimento histórico dos resultados anteriores adquiridos pelo método para se guiarem e realizar suas buscas pelo espaço de pesquisa em vizinhanças dentro do espaço de pesquisa, o que evita paradas prematuras em ótimos locais.

Meta-heurísticas comuns[editar | editar código-fonte]

Algumas meta-heurísticas bem conhecidas são:

  1. Algoritmo genético
  2. Simulated annealing (Recozimento Simulado em pt-Br)
  3. GRASP
  4. Busca tabu
  5. Colônia de formigas (otimização)
  6. Colônia de abelhas (otimização)
  7. Lichtenberg Algorithm[1]

Inumeráveis variações e combinações destas técnicas são propostas na literatura (veja sistemas híbridos).

Problemas resolvidos por metaheurísticas[editar | editar código-fonte]

Referências[editar | editar código-fonte]

  1. C. Blum and A. Roli (2003). Metaheuristics in combinatorial optimization: Overview and conceptual comparison. ACM Computing Surveys 35(3) 268–308.
  2. Goldbarg, Marco; Luna, Henrique. Otimização Combinatória e Metaheurísticas: Algoritmos e Apliacações. Elsevier, 2017.
  3. Talbi,El-Ghazali. Metaheuristics: From Design to Implementation. John Wiley & Sons,2009.

Referências

  1. «Lichtenberg Optimization Algorithm». www.mathworks.com (em inglês). Consultado em 24 de julho de 2020 
  2. FREITAS, F.G., MAIA, C.L.B., COUTINHO, D.P., CAMPOS, G.A.L., SOUZA, J.T., Aplicação de Metaheurísticas em Problemas da Engenharia de Software: Revisão de Literatura, II Congresso Tecnológico Infobrasil, 2009, http://issuu.com/fabriciogf/docs/otimizacaoemengenhariadesoftware_surveypt.

Ligações externas[editar | editar código-fonte]

Ver também[editar | editar código-fonte]

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