Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2021 |
| Autor(a) principal: |
MATTA, Cláudia Eliane da
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| Orientador(a): |
BALESTRASSI, Pedro Paulo
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| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Itajubá
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação: Doutorado - Engenharia de Produção
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| Departamento: |
IEPG - Instituto de Engenharia de Produção e Gestão
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/2791
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Resumo: |
Existem muitos problemas de engenharia que envolvem a otimização da função objetivo desconhecida. Recentemente, a busca ativa surgiu como uma ferramenta poderosa para resolver problemas dessa natureza, cujas funções objetivo envolvem alto custo de avaliação, seja este computacional ou experimental. Nesta proposta de doutorado busca-se encontrar um objeto (x) com valor ótimo para uma determinada propriedade (y). No entanto, a determinação direta desta propriedade de interesse em todos os objetos disponíveis pode não ser uma opção viável, tendo em vista os recursos, a carga de trabalho e/ou o tempo necessários. Dessa forma, este estudo propõe uma abordagem de aprendizado ativo de máquina, chamada busca ativa, destinado a encontrar uma solução ótima, utilizando delineamento de experimentos para busca inicial. Para aplicação do método foram utilizadas duas técnicas de regressão, chamadas de k-vizinhos-mais próximos e processos Gaussianos. Além disso, um critério de parada foi definido para a técnica de regressão Gaussiana, com o objetivo de reduzir o tempo de processamento do algoritmo. A originalidade do tema encontra-se na metodologia proposta, na utilização de delineamento de experimentos, no algoritmo de busca ativa usando técnicas de regressão que convergem rapidamente para um ótimo global e na utilização de um critério de parada para o algoritmo baseado em critérios estatísticos. Os estudos foram realizados com dados simulados e com dados reais para produção de medicamentos, agroquímicos e aplicação em microrredes elétricas. Em todos esses casos, a busca ativa reduziu o número de experimentos e simulações para obter a propriedade de interesse, em comparação com os algoritmos tradicionais, como o planejamento ótimo de experimentos e o Kennard-Stone. |
