RESUMO
Tradicionalmente, os parâmetros utilizados nos algoritmos de otimização heurísticos são considerados fixos durante o processo evolutivo. Apesar desta característica simplificar os códigos computacionais e dos bons resultados apresentados na literatura, o uso de parâmetros fixos não previne a ocorrência de convergência prematura, além de problemas relacionados à sensibilidade destes parâmetros. Neste sentido, este trabalho tem por objetivo propor um algoritmo heurístico auto-adaptativo baseado no conceito de taxa de convergência e de diversidade da população aplicados ao algoritmo de Evolução Diferencial. A metodologia proposta é aplicada na resolução de funções matemáticas com diferentes graus de complexidade e na determinação de um protocolo otimizado para a administração de drogas em pacientes com câncer através da proposição e resolução de um problema de controle ótimo multi-objetivo. Assim, deseja-se minimizar o número de células tumorais e a concentração máxima das drogas administradas ao paciente. A partir da obtenção da Curva de Pareto, um protocolo otimizado para a administração de drogas pode ser testado na prática.
Palavras-chave:
algoritmo auto-adaptativos; evolução diferencial; tratamento de tumores; problema de controle ótimo multi-objetivo
