Solving the Turbine Balancing Problem Using a Metropolis Algorithm Hybridized with the Hooke-Jeeves Method - Figueiredo Sacco, Wagner; Rios Coelho, Ana Carolina; Rocha, Marcelo Lisboa (REVISTA CEREUS, 2021)
Problemas de otimização combinatória têm sido um grande desafio para metaheurísticas. Um deles, o problema de balanceamento de uma turbina, que é NP-difícil, é resolvido neste artigo. Para fazê-lo, utilizamos um algoritmo de Metropolis, o algoritmo de colisão de partículas (PCA), hibridizado com o notório método de busca padrão de Hooke-Jeeves. A finalidade deste algoritmo, chamado Hooke-Jeeves PCA, é fazer uma busca ampla no espaço de soluções utilizando um método de otimização estocástica (o PCA) e depois explorar as áreas promissoras com uma técnica de busca local (Hooke-Jeeves). Este algoritmo tem um desempenho favorável em relação a uma metaheurística que representa o estado da arte, a evolução diferencial. Nossos resultados demonstram que o Hooke-Jeeves PCA tem potencial para ser aplicado a outros problemas de otimização combinatória.