Um Algoritmo Híbrido entre Evolução Diferencial e Neder - Mead Usando Entropia para Problemas de Otimização Não - Linear Inteiro Misto
| Autor: | LUCHI, F. |
|---|---|
| Přispěvatelé: | BARBOSA, H., SANTOS, C. A. S., KROHLING, R. A. |
| Rok vydání: | 2016 |
| Zdroj: | Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes) Universidade Federal do Espírito Santo (UFES) instacron:UFES |
| Popis: | Made available in DSpace on 2016-08-29T15:33:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_9610_felipe-luchi.pdf: 1045082 bytes, checksum: eb25472eac560e8bb36e36b3d171dd13 (MD5) Previous issue date: 2016-02-22 Vários problemas em engenharia são formulados como problemas de otimização não-lineares inteiros mistos. Métodos estocásticos vem sendo utilizados devido ao seu desempenho, flexibilidade, adaptabilidade e robustez. Evolução Diferencial pode ser utilizado em funções de qualquer natureza e possui habilidades em busca global, porém, tais habilidades não são refletidas na busca local. Este trabalho propõe uma abordagem híbrida entre os algoritmos Evolução Diferencial e Nelder-Mead para problemas de otimização não-linear inteira misto, onde o chaveamento é realizado através da entropia da população. O algoritmo Nelder-Mead foi estendido para manipular variáveis inteiras. O primeiro protótipo foi desenvolvido para solucionar problemas de otimização não-linear inteira sem restrições. O método Alfa Constrained foi incorporado para tratar problemas de otimização não-linear inteira com restrições e o algoritmo demonstrou sua eficácia. Por último, a abordagem foi testada utilizando problemas de otimização não-linear inteira mista com restrições e superou alguns resultados reportados na literatura. A principal vantagem deste método é a habilidade de realizar o chaveamento de acordo com a entropia da população durante a busca. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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