Algoritmo duas fases em otimização global

Autor: Haeser, Gabriel
Přispěvatelé: Ruggiero, Márcia Aparecida Gomes, 1956, Martínez Pérez, José Mario, Birgin, Ernesto Julián Goldberg, Universidade Estadual de Campinas. Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica, Programa de Pós-Graduação em Matemática Aplicada, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
Rok vydání: 2021
Předmět:
Zdroj: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
instacron:UNICAMP
DOI: 10.47749/t/unicamp.1996.362778
Popis: Orientador: Marcia A. Gomes Ruggiero Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica Resumo: Neste trabalho estudamos a teoria de algumas heurísticas para otimização global, e também a generalização do algoritmo genético de Aarts, Eiben e van Hee. Propomos um algoritmo para otimização global de problemas canalizados e diferenciáveis utilizando simulated annealing e o solver local GENCAN. Experimentos numéricos com o problema OVO ( Order- Value Optimization) são apresentados, e também com 28 problemas clássicos da literatura. Para problemas de otimização com restrições, apontamos idéias de como utilizar solvers locais e heurísticas globais em busca de bons algoritmos para otimização global, e propomos um algoritmo baseado em simulated annealing com solver local ALGENCAN Abstract: In this work we study the theory behind some classical heuristics for global optimization, and a generalization of genetic algorithms from Aarts, Eiben and van Hee. We propose an algorithm for global optimization of box-constrained differentiable problems, using simulated annealing and the local solver GENCAN. Numerical experiments are presented for the OVO problem (Order-Value Optimization) and 28 classical problems. For general nonlinear programming problems, we mention some ideas of how to use local solvers and global heuristics towards good algorithms for global optimization, we also propose an algorithm based on simulated annealing with local solver ALGENCAN Mestrado Otimização Mestre em Matemática Aplicada
Databáze: OpenAIRE
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