Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2009 |
| Autor(a) principal: |
Melo, Vinícius Veloso de |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| 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: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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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://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-14042010-112304/
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Resumo: |
Vários problemas do mundo real podem ser modelados como problemas de otimização global, os quais são comuns em diversos campos da Engenharia e Ciência. Em geral, problemas complexos e de larga-escala não podem ser resolvidos de forma eficiente por técnicas determinísticas. Desse modo, algoritmos probabilísticos, como as metaheurísticas, têm sido amplamente empregados para otimização global. Duas das principais dificuldades nesses problemas são escapar de regiões sub-ótimas e evitar convergência prematura do algoritmo. À medida que a complexidade do problema aumenta, devido a um grande número de variáveis ou de regiões sub-ótimas, o tempo computacional torna-se grande e a possibilidade de que o algoritmo encontre o ótimo global diminui consideravelmente. Para solucionar esses problemas, propõe-se o uso de técnicas de aumento ou melhoria de eficiência. Com essas técnicas, buscase desenvolver estratégias que sejam aplicáveis a diversos algoritmos de otimização global, ao invés de criar um novo algoritmo de otimização ou um algoritmo híbrido. No contexto de problemas contínuos, foram desenvolvidas técnicas para determinação de uma ou mais regiões promissoras do espaço de busca, que contenham uma grande quantidade de soluções de alta qualidade, com maior chance de conterem o ótimo global. Duas das principais técnicas propostas, o Algoritmo de Otimização de Domínio (DOA) e a arquitetura de Amostragem Inteligente (SS), foram testadas com sucesso significativo em vários problemas de otimização global utilizados para benchmark na literatura. A aplicação do DOA para metaheurísticas produziu melhoria de desempenho em 50% dos problemas testados. Por outro lado, a aplicação da SS produziu reduções de 80% da quantidade de avaliações da função objetivo, bem como aumentou a taxa de sucesso em encontrar o ótimo global. Em relação a problemas discretos (binários), foram abordados problemas nos quais existem correlações entre as variáveis, que devem ser identificadas por um modelo probabilístico. Das duas técnicas de aumento de eficiência propostas para esses problemas, a técnica denominada Gerenciamento do Tamanho da População (PSM) possibilita a construção de modelos probabilísticos mais representativos. Com o PSM foi possível atingir uma redução de cerca de 50% na quantidade de avaliações, mantendo a taxa de sucesso em 100%. Em resumo, as técnicas de aumento de eficiência propostas mostramse capazes de aumentar significativamente o desempenho de metaheurísticas, tanto para problemas contínuos quanto para discretos |
