Estudo e Implementação de Sistemas Imunológicos Artificiais

ESTUDO E IMPLEMENTAÇÃO DE SISTEMAS IMUNOLÓGICOS ARTIFICIAIS APLICADO A
PROBLEMAS DE MAXIMIZAÇÃO DE FUNÇÕES DE VALORES REAIS.
Rafaela Resplande do Espírito SANTO (Bolsista PIBIC/CNPq) – [email protected]
Curso de Engenharia Elétrica. Departamento de Engenharia Elétrica, Instituto de Tecnologia.
Prof. Dr. Roberto Célio Limão de OLIVEIRA (Orientador) – [email protected]
Curso de Engenharia Elétrica. Departamento de Engenharia Elétrica, Instituto de Tecnologia.
Sistemas Imunológicos Artificiais (SIAs) é uma nova técnica da inteligência computacional que tem sido
aplicada na solução de problemas complexos de engenharia, por meio da mimetização do sistema
imunológico natural. Este trabalho de revisão e simulações tem como objetivo apresentar um estudo e
uma implementação computacional da meta-heurística Sistemas Imunológicos Artificiais (SIA) para o
problema de maximização de funções multivariadas de valores reais. Essa meta-heurística é inspirada no
sistema imunológico humano e seus modelos teóricos. Este estudo revisou alguns conceitos básicos dos
SIAs (Seleção Negativa, Seleção clonal, Redes Imunológicas Artificiais, dentro outros), as suas formas de
implementação, as suas aplicações e realizaram-se simulações no algoritmo de seleção clonal
(CLONALG) voltado para o problema definido como encontrar os máximos de funções multivariadas de
valores reais. A implementação e as simulações foram realizadas no software MATLAB versão 7.12.0
(R2011a). Foram encontradas relações positivas entre os parâmetros tamanho da população inicial,
quantidade de clones por anticorpo e fator multiplicativo com a velocidade de convergência da função
trabalhada e com os achados de máximos da função. As variações no número de gerações e na
probabilidade de hipermutação parecem não estar associadas de modo relevante com a maximização da
função. Este algoritmo se mostrou eficaz, tanto do modo originalmente elaborado quanto nas simulações
feitas neste trabalho. Deve-se considerar estudos adicionais para se avaliar até que ponto as variações
nestes parâmetros são de fato viáveis para resultados mais consistentes a problemas de otimização, uma
vez que podem interferir de modo significativo no custo computacional do algoritmo e na descoberta de
melhores soluções para problemas de engenharia.
Palavras-chave: SIA, CLONALG, maximização.
Título do Projeto do Orientador: ESTUDO E IMPLEMENTAÇÃO DE SISTEMAS IMUNOLÓGICOS
ARTIFICIAIS APLICADO A PROBLEMAS DE MAXIMIZAÇÃO DE FUNÇÕES DE VALORES REAIS.
Classificação do trabalho da Tabela de Áreas do Conhecimento no CNPq.
Grande-área: Ciências Exatas e da Terra.
Área: Ciência da Computação.
Sub-área: Computação Natural.