Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2018 |
Autor(a) principal: |
Carvalho, Érica da Costa Reis
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Orientador(a): |
Lemonge, Afonso Celso de Castro
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Banca de defesa: |
Lima, Beatriz de Souza Leite Pires de
,
Vargas, Dênis Emanuel da Costa
,
Cury, Alexandre Abrahão
,
Barros, Marcelo Miranda
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Tipo de documento: |
Tese
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
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Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-graduação em Modelagem Computacional
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Departamento: |
ICE – Instituto de Ciências Exatas
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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.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/8240
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Resumo: |
O interesse em algoritmos de otimização multiobjetivo cresceu nos últimos anos devido à sua aplicabilidade em problemas de diversas áreas, especialmente as da engenharia. Em geral, os objetivos considerados nesses problemas são conflitantes e uma frente de Pareto composta pelas soluções não-dominadas é esperada como a solução para tais problemas. No contexto da computação evolutiva, existem diversos algoritmos aplicados a esse tipo de problema, como os algoritmos genéticos, evolução diferencial e enxame de partículas. Este trabalho tem como objetivo propor e avaliar a capacidade de um algoritmo por enxame de partículas multiobjetivo, denominado Multiobjective Craziness based Particle Swarm Optimization (MOCRPSO) em um conjunto de problemas de otimização estrutural multiobjetivo com restrições. O problema consiste em minimizar a massa de estruturas, considerando como segundo objetivo o deslocamento máximo dos nós ou as frequências naturais de vibração da estrutura. Adicionalmente, restrições de cardinalidade são adotadas a fim de obter uma busca automática da ligação das variáveis, procurando o melhor agrupamento dos membros. Um Método de Penalização Adaptativa (APM), que foi aplicado com sucesso na solução de problemas de otimização mono e multiobjetivo, é usado aqui para lidar com as restrições. Para investigar o desempenho do método proposto, seis problemas teste com e sem restrições e seis estruturas treliçadas são analisadas e os resultados encontrados ilustram sua eficiência quando comparados com outros algoritmos encontrados na literatura. |