Metaheurísticas: o desenvolvimento de uma ferramenta web para acesso dos algoritmos metaheurísticos particle swarm optimization e semi-autonomous-pso

A aplicação de metaheurísticas em problemas complexos costumam gerar soluções inovadoras e variadas. Quando criadas, podem ser utilizadas para auxiliar tanto os veteranos, que já trabalham na área, quanto os pesquisadores iniciantes da área. Algoritmos como Particle Swarm Optimization (PSO), Genetic Algorithm (AG), Ant Colony Algorithm (ACA) e Artificial Bee Colony Algorithm (ABC) são exemplos de algoritmos de otimização existentes amplamente utilizados e com novas variações sendo desenvolvidas largamente. Seja por meio de adaptações das soluções já existentes ou pela criação de novos métodos, a literatura tem ganhado muitas contribuições sobre o assunto. Este trabalho aborda a construção de uma ferramenta web voltada para os algoritmos PSO e SAPSO (Semi-Autonomous Particle Swarm Optimization), sendo o último uma otimização recentemente criada a partir do PSO. Devido a complexidade de seleção, implementação e aplicação dos métodos, além das diferentes técnicas de otimização que cada um aborda, este trabalho se propõe a desenvolver uma plataforma web simplificada que permita o uso dos algoritmos PSO e SAPSO, inicialmente. No Metaheuristics Framework, desenvolvido neste trabalho, estes algoritmos serão dispostos em uma interface, com permissões para que o usuário selecione o algoritmo, ajuste os parâmetros e escolha uma das funções de teste disponíveis na aplicação, gerando resultados através de gráficos e tabelas para visualização. Reduzindo assim, o esforço aplicado para utilização desses algoritmos para diferentes funções de teste ou problemas, visando a objetividade e praticidade de não implementar cada um deles e focando nas etapas de análise e aplicação dos resultados obtidos.