Algoritmos paralelos de otimização por enxame de partículas em problemas nucleares - Waintraub, Marcel. (UFRJ, 2009)
[PT]O Algoritmo de Otimização por Enxame de Partículas (PSO, do inglês Particle Swarm Optimization) é uma metaheurística baseada em populações de indivíduos (MBP), na qual os candidatos à solução evoluem através da simulação de um modelo simplificado de adaptação social. Juntando robustez, eficiência e simplicidade, o PSO tem adquirido grande popularidade. São reportadas muitas aplicações bem sucedidas do PSO nas quais este algoritmo demonstrou ter vantagens sobre outras MBPs bem estabelecidas. Entretanto, o custo computacional continua sendo uma grande restrição para o PSO, assim como para todas as outras MBPs, especialmente em problemas de otimização que envolvam funções objetivo que sejam grandes consumidoras de tempo de processamento. Para superar tal dificuldade, pode-se utilizar a computação paralela. A vantagem imediata no PSO paralelo (PPSO) é a redução do tempo computacional. Abordagens Mestre-Escravo, explorando esta característica são as mais investigadas. Neste trabalho, desenvolvemos diferentes algoritmos PPSO explorando as vantagens de topologias de vizinhança melhoradas, implementadas através de estratégias de comunicação em arquiteturas com multiprocessadores. O PPSO proposto foi aplicado a dois problemas complexos e grandes consumidores de tempo de processamento da engenharia nuclear: i) projeto neutrônico de reatores (PR) e ii) otimização da recarga de combustível nuclear (RC). Após exaustivos experimentos, concluímos que: i) o PPSO ainda continua encontrando soluções melhores após milhares de iterações, tornando proibitiva a utilização do modelo serial (não paralelo) do PSO neste tipo de problemas reais; e ii) o PPSO com estratégias de comunicação mais elaboradas demonstrou ser mais eficiente e robusto que o modelo Mestre-Escravo. Discutiremos aqui com mais cuidado os detalhes de implementação e os resultados.[EN]Particle Swarm Optimization (PSO) is a population-based metaheuristic (PBM), in which solution candidates evolve through simulation of a simplified social adaptation model. Putting together robustness, efficiency and simplicity, PSO has gained great popularity. Many successful applications of PSO are reported, in which PSO demonstrated to have advantages over other well-established PBM. However, computational costs are still a great constraint for PSO, as well as for all other PBM, specially in optimization problems with time consuming objective functions. To overcome such difficulty, parallel computation has been used. The default advantage of parallel PSO (PPSO) is the reduction of computational time. Master-slave approaches, exploring this characteristic are the most investigated. However, much more should be expected. In this work, we develop several different PPSO algorithms exploring the advantages of enhanced neighborhood topologies implemented by communication strategies in multiprocessors architectures. The proposed PPSO has been applied to two complex and time consuming nuclear engineering problems: i) reactor core design (CD) and ii) fuel reload (FR) optimization. After exhaustive experiments, it has been concluded that: i) PPSO still improve solutions after many thousands of iterations, making prohibitive the efficient use of serial (non-parallel) PSO in such kind of realworld problems ii) PPSO with more elaborated communication strategies demonstrated to be more efficient and robust than the master-slave model. Implementation details and results are carefully discussed here.