Anlise comparativa do comportamento de meta-heursticas

Este trabalho tem por finalidade traar um paralelo entre quatro algoritmos bio-inspirados de cunho meta-heurstico (Algoritmo Gentico, Evoluo Diferencial, Otimizao por Enxame de Partculas e Busca Harmnica), testando-os em funes de benchmark de otimizao contnua e avaliando-os com base em dados coletados sobre a qualidade das solues geradas e sobre o modo de explorao do espao de busca. So propostas aqui tcnicas de coleta de informaes sobre o modus operandi dos algoritmos, as quais envolvem Diagramas de Voronoi e diviso do espao de busca em regies bidimensionais utilizando Mapas Auto-organizveis. O uso desses mapas como ferramenta de Minerao Visual de Dados tem como objetivo avaliar os dados gerados e identificar os agrupamentos formados. Procuramos entender a influncia da alterao dos valores dos parmetros das meta-heursticas no seu comportamento ao longo do tempo, bem como a sua sensibilidade s mudanas de dimenso das funes de otimizao que esto solucionando. Dessa forma, almeja-se traar perfis de comportamento e definir a posteriori um padro para possibilitar a anlise mais detalhada das similaridades/dissimilaridades entre as abordagens.