Algoritmos genéticos para otimização de estruturas reticuladas baseadas em modelos adaptativos e lagrangeano aumentado

• Autor(a) principal: Silva, Francilene Barbosa dos Santos
• Data de Publicação: 2011
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFJF
• Texto Completo: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/5310
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA; Otimização com restrição; Penalização; Lagrangeano aumentado; Algoritmos genéticos; Constrained optimization; Penalization; Augmented lagrangian; Genetic algorithm

Estratégias de penalização são muito utilizadas no trato de problemas com restrições. Problemas inerentes a escolha de valores adequados para os termos de penalização di-ficultam a obtenção de resultados confiáveis e robustos na sua aplicação em problemas da otimização estrutural. Técnicas baseadas em modelos de penalização adaptativa tem apresentado relativo sucesso quando aplicadas em conjunto com algoritmos evolucionis-tas. Apresenta-se aqui uma nova alternativa utilizando uma estratégia de lagrangeano aumentado para o trato das restrições do problema de otimização estrutural. Encontra-se na literatura modelos para penalização adaptativa bem como o uso do lagrangeano aumentado em conjunto com algoritmos genéticos geracionais. O objetivo desse trabalho é adaptar um modelo de penalização para um algoritmo genético não gera-cional, bem como criar um algoritmo baseado em lagrangeano aumentado também para o algoritmo não-geracional. Esses algoritmos foram aplicados em estruturas reticuladas, muito utilizadas na construção civil como coberturas de ginásios, hangares, galpões, etc. O desempenho desses tipos de estruturas e funções matemáticas foi analisado com as técnicas de tratamento de restrição apresentadas nesse trabalho. Isso foi feito durante a busca de soluções ótimas na tentativa de minimizar os custos e satisfazer as restrições adequadas para diversas estruturas e funções matemáticas.