Otimização paramétrica através de busca Hill Climbing distribuída em sistemas multiagentes / Parametric optimization via distributed Hill Climbing search in multi-agent systems

Abstract

Diversos problemas enfrentados por sistemas inteligentes podem ser modelados como problemas de busca. Um desses problemas é a definição de parâmetros de algoritmos de modo a maximizar (ou minimizar) uma função objetivo. Este tipo de problema pode demandar considerável gasto de tempo para realizar testes com vários valores de parâmetros e assim determinar os melhores valores para cada parâmetro. Descrevemos neste trabalho um sistema multiagente construído com a plataforma JADE capaz de realizar buscas de modo autônomo utilizando o algoritmo Hill Climbing por pontos de máximo (ou mínimo) em funções objetivo reais explorando a paralelização de processamento natural em sistemas multiagentes. Foram realizados diversos experimentos com os problemas clássicos das N-Rainhas e Caixeiro Viajante. Realizouse ainda a otimização paramétrica de um agente operador em mercado financeiro desenvolvido construído para o simulador AgEx. Os resultados obtidos demonstram a eficácia e eficiência do sistema.