O algoritmo PSO-cíclico para otimização multi-objetivo

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Mota, Breno Tiago de Souza
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade do Estado do Rio de Janeiro; Centro de Tecnologia e Ciências::Instituto Politécnico; BR; UERJ; Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional
• Palavras-chave em Português: Pareto dominance; MOPSO-SC; Multi-objective optimization; Research Cycles; Alkylation Process; Otimização matemática; Análise matemática Métodos de simulação; Algoritmo numérico Métodos de simulação; Dominância de Pareto; Otimização Multi-objetivo; Ciclos de Pesquisa; Processo de Alquilação; CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA::MATEMATICA APLICADA
• Link de acesso: http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/13821

Este trabalho tem por objetivo apresentar uma nova versão de algoritmo para resolver problemas de Otimização multi-objetivo, utilizando a teoria de dominância de Pareto. Essa nova proposta de algoritmo chamada de MOPSO-SC, tem como base o MOPSO. A idéia central por tras dessa versão é utilizar ciclos de iterações com o peso de inércia fixo, dando assim mais possibilidades de escolha de Líder para uma mesma partícula, antes que o Repositório seja atualizado. Os experimentos computacionais foram feitos utizando funções teste das famílias (ZDT e DTLZ) e um problema real de otimização de um Processo de Alquilação. Os resultados mostram um bom desempenho nos critérios de convergência e distribuição das frentes.