| Summary: | === Over the last decades, the development of evolutionary metaheuristics has proportionated the increase the range of applications, as well as, the solution of complex problems. In particular, the Island Model (IM) is an important multi-population approach able to improve the performance of these metaheuristics in high complex problems. Despite its success, its performance is closely related to the appropriate choice of the IM parameters. One of those parameters is the migration topology. It is responsible by defining the migratory ow between the subpopulations of the model, impacting the quality of solutions and convergence time. As the majority of the topologies found in the literature are static and naive, a new concept of dynamic migratory ows, known as dynamic migration
topology, has been studied. Several dynamic migration topologies for IM can be found in the literature. In order to understand the effects of these approaches on the performance of the IM using the Diffrential Evolution (DE) algorithm, this study presents a thorough experimental analysis of the existing approaches. Furthermore, an analysis of the topologies obtained by the studied approaches by means of complex networks
metrics also provides some insight on the interaction between their characteristics and the perfomance of the model. The results show that the dynamic migration topologies is able to improve the performance of the IM without significant loss in the final quality of solutions. === Nas últimas décadas, o desenvolvimento das metaheuríticas evolutivas tem proporcionado o aumento do domínio de aplicações, bem como, a resolução de problemas complexos. Em particular, o Modelo em Ilhas (IM - Island Model) é uma importante abordagem multipopulacional capaz de melhorar o desempenho destas metaheurísticas em problemas de alta complexidade. Apesar do seu sucesso, seu desempenho está diretamente relacionado à escolha adequada dos parâmetros deste modelo. Um dos parâmetro críticos
para o IM é a topologia de migração. Ela é responsável por definir o uxo migratório entre as subpopulações do modelo podendo afetar a qualidade da solução final e o ritmo de convergência. Como a maioria das topologias encontradas na literatura são estáticas e ingênuas, um novo conceito de fluxos migratórios dinâmicos, conhecido como topologia de migração dinâmica, tem sido estudado atualmente. Diversas topologias de migração dinâmicas para IM podem ser encontradas na literatura. Afim de compreender melhor os efeitos desssas abordagens no desempenho do IM utilizando o algoritmo de Evolução Diferencial (DE - Differential Evolution), este estudo apresenta uma análise experimental criteriosa das abordagens existentes. Além disso, uma análise das topologias obtidas pelas abordagens estudadas por meio de métricas de redes complexas também fornecem
dicas sobre a interação entre as suas características e o desempenho do modelo. Os resultados demonstram que as topologias dinâmicas podem melhorar o desempenho do IM sem que haja perda significativa na qualidade das soluções finais.
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