Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2023 |
| Autor(a) principal: |
Hombo, Ernesto Lucanga |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/11449/250642
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Resumo: |
Neste trabalho propõe-se uma abordagem determinística baseada no algoritmo de otimização e caos (AOC) e em métodos de gradientes de otimização via teoria de Julia, para a determinação de múltiplos pontos de ótimos locais em problemas de otimização multimodais com funções objetivo não lineares e não convexas. O método é testado em problemas específicos, como o problema de Despacho Econômico (PDE) com carregamento de pontos de válvula, onde a função objetivo, além das características de não linearidade e não convexidade, é não diferenciável nesses pontos. Para viabilizar a aplicação dos métodos mencionados é utilizada a função de suavização hiperbólica, que aproxima a função valor absoluto senoidal da função de custos do PDE, tornando-a diferenciável. O método é avaliado e, entre os múltiplos pontos de mínimo encontrados no PDE e em outro problema multimodal testado, são determinados o pior, o intermediário e o melhor ponto de mínimo que minimizam a função objetivo desses problemas. Esses resultados fornecem uma visão mais abrangente e precisa das soluções encontradas. |
