Simulated Annealing aplicado ao planejamento de caminhos para robôs.

• Ano de defesa: 2003
• Autor(a) principal: Moraes, Vinicius Rodrigues de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Decision making; Mecatrônica; Mechatronics; Robótica; Robotics; Tomada de decisão
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3132/tde-04012024-161641/

O Simulated Annealing é um algoritmo de otimização baseado na exploração Monte Carlo de um espaço n-dimensional. Podemos citar duas características importantes dos algoritmos: a primeira é que ele procura em um espaço contínuo com um custo que não cresce com a complexidade do espaço considerado; a segunda é que ele pode evitar mínimos locais não-globais, gerando soluções que são pelo menos quase-ótimas. Assim sendo, ele é indicado para o planejamento de trajetórias em ambientes cuja decomposição é computacionalmente complexa, pois trabalha diretamente sobre o espaço contínuo. Como o Simulated Annealing não tem problemas em lidar com tais ambientes, o problema de encontrar uma trajetória ótima se transforma em um problema de otimização de uma função que estima o custo total da trajetória. Assim sendo, a proposta deste trabalho é utilizar o Simulated Annealing - melhorado por um conjunto de heurísticas - para planejar trajetórias poligonais com baixo custo em espaços contínuos. Faz-se comparações de desempenho tanto entre várias implementações do Simulated Annealing quanto entre ele e uma resolução de enfoque diverso: configuração espacial seguida de busca em grafos. Com tudo isto, avalia-se o efeito de cada regra heurística no aprimoramento do algoritmo Simulated Annealing e quando a aplicação deste se justifica.