Comparação entre técnicas de tratamento de restrições em algoritmos evolutivos

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2017
Autor(a) principal: Imoto, Marcia Mayumi
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Rio de Janeiro
Brasil
Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenharia
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil
UFRJ
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://hdl.handle.net/11422/9773
Resumo: Constrained optimization problems are commonly found in many knowledge areas. Several approaches are available to reach reliable and feasible solutions for these problems. In this context, handling the problem imply in finding not only an efficient algorithm but also an adequate method to reliably handle infeasible solutions. The present work investigates some well-known approaches to handle constraints in evolutionary algorithms, measuring its performances in two different searching algorithms, differential evolution and particle swarm optimization. The well-known CEC 2006 suite of benchmark functions was the set of problems used as case studies. The work highlights the remarkable characteristics of each handling technique as the sensitiveness to the parameter configuration of the algorithms, the stableness in delivering feasible solutions and the amount of best overall solutions.