Publicação
Modelo de otimização binível e biobjetivo para a escolha e localização de sensores
| Resumo: | Um grande número de estudos tem sido desenvolvido para a resolução de problemas com vários objetivos (problemas multiobjetivo) ou vários níveis de decisão (problemas multinível). No entanto, estudos sobre problemas que combinem estas duas características ainda são escassos. Este trabalho tem como objetivo propor uma resolução do problema, binível e biobjetivo, da escolha da configuração de uma rede de sensores e a sua respetiva localização num espaço bi-dimensional (nomeadamente num quadrado), de forma a minimizar os custos totais (aquisição e instalação) e maximizar a percentagem de área coberta (e consequentemente, reduzir o risco de não-deteção). Para resolver o problema foi desenvolvido um algoritmo evolutivo, que percorre o conjunto de soluções de Nível Superior (com o número de cada tipo de sensor a usar), explorando para cada uma dessas soluções, no Nível Inferior, as melhores localizações para os sensores. O algoritmo apresenta como output uma lista de soluções potencialmente não-dominadas. De forma a compreender para que conjuntos de parâmetros o algoritmo apresenta melhores resultados, foram executados diversos testes, com as várias fronteiras potencialmente de Pareto resultantes a serem comparadas através do indicador de qualidade, hipervolume. Este indicador permite comparar diferentes fronteiras potencialmente de Pareto, avaliando a dominância das soluções e a sua distribuição ao longo do Espaço dos Objetivos. Os resultados dos testes permitiram identificar oportunidades para tornar o algoritmo mais eficiente. Assim será conveniente integrar um método que permita uma pesquisa não-exaustiva e inteligente no Nível Superior, bem como um método que seja capaz de distribuir melhor os sensores no espaço admissível. Adicionalmente, este algoritmo deverá permitir resolver problemas com regiões admissíveis e avaliações de custo e risco mais realistas. |
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| Autores principais: | Moniz, Martim Barros Joyce, 1989- |
| Assunto: | Rede de sensores Biobjetivo Binível Algoritmo heurístico Localização contínua Teses de mestrado - 2012 |
| Ano: | 2012 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | dissertação de mestrado |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | Universidade de Lisboa |
| Idioma: | português |
| Origem: | Repositório da Universidade de Lisboa |
| Resumo: | Um grande número de estudos tem sido desenvolvido para a resolução de problemas com vários objetivos (problemas multiobjetivo) ou vários níveis de decisão (problemas multinível). No entanto, estudos sobre problemas que combinem estas duas características ainda são escassos. Este trabalho tem como objetivo propor uma resolução do problema, binível e biobjetivo, da escolha da configuração de uma rede de sensores e a sua respetiva localização num espaço bi-dimensional (nomeadamente num quadrado), de forma a minimizar os custos totais (aquisição e instalação) e maximizar a percentagem de área coberta (e consequentemente, reduzir o risco de não-deteção). Para resolver o problema foi desenvolvido um algoritmo evolutivo, que percorre o conjunto de soluções de Nível Superior (com o número de cada tipo de sensor a usar), explorando para cada uma dessas soluções, no Nível Inferior, as melhores localizações para os sensores. O algoritmo apresenta como output uma lista de soluções potencialmente não-dominadas. De forma a compreender para que conjuntos de parâmetros o algoritmo apresenta melhores resultados, foram executados diversos testes, com as várias fronteiras potencialmente de Pareto resultantes a serem comparadas através do indicador de qualidade, hipervolume. Este indicador permite comparar diferentes fronteiras potencialmente de Pareto, avaliando a dominância das soluções e a sua distribuição ao longo do Espaço dos Objetivos. Os resultados dos testes permitiram identificar oportunidades para tornar o algoritmo mais eficiente. Assim será conveniente integrar um método que permita uma pesquisa não-exaustiva e inteligente no Nível Superior, bem como um método que seja capaz de distribuir melhor os sensores no espaço admissível. Adicionalmente, este algoritmo deverá permitir resolver problemas com regiões admissíveis e avaliações de custo e risco mais realistas. |
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