Reformulação de um algoritmo de otimização global para uma classe de problemas não convexos e contínuos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Freitas, Danielle de
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPR
Texto Completo: https://hdl.handle.net/1884/73468
Resumo: Orientador: Luiz Carlos Matioli
id UFPR_e77d36b6337886714de595a09663f5d2
oai_identifier_str oai:acervodigital.ufpr.br:1884/73468
network_acronym_str UFPR
network_name_str Repositório Institucional da UFPR
repository_id_str 308
spelling Oening, Ana Paula, 1982-Universidade Federal do Paraná. Setor de Tecnologia. Programa de Pós-Graduação em Métodos Numéricos em EngenhariaMatioli, Luiz Carlos, 1961-Freitas, Danielle de2022-11-03T11:59:45Z2022-11-03T11:59:45Z2021https://hdl.handle.net/1884/73468Orientador: Luiz Carlos MatioliCoorientadora: Ana Paula OeningTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Métodos Numéricos em Engenharia. Defesa : Curitiba, 30/08/2021Inclui referências: p. 74-77Resumo: Neste trabalho, reformulamos o algoritmo de otimização global GOP para uma classe de problemas que satisfaz determinadas condições. Essas condições impõe que o problema seja bilinear e que as variáveis que determinam diferentes termos bilineares sejam únicas. Além disso, através de exemplos didáticos, mostramos que a partir de manipulações algébricas estas condições se aplicam a classe de problemas mais gerais, como quadráticos e polinomiais. A partir da reformulação do algoritmo GOP, garantimos uma redução no número de restrições que se acumulam ao longo das iterações, apresentamos novos significados para algumas propriedades já conhecidas do algoritmo GOP. Consequentemente, uma nova formulação para os problemas duais relaxados é fornecida. Por fim, testes numéricos foram realizados para comparar o tempo computacional entre o algoritmo GOP da literatura e o algoritmo GOP com as modificações propostas neste trabalho. Nos testes, o modelo proposto proporciona uma redução média de até 70% no tempo computacional. Além disso, com o intuito de destacar a importância da otimização global em comparação com a local, foram confrontados os valores ótimos obtidos entre o algoritmo de otimização global e o solver fmincon disponível no Matlab. Com o uso da otimização global, quando comparada com a local, obtemos uma redução do valor ótimo de até 2417,26%.Abstract: In this thesis, we reformulate the GOP global optimization algorithm for a class of problems that satisfy certain conditions. These conditions impose that the problem be bilinear and that the variables determining the bilinear terms be unique. Furthermore, through didactic examples, we show that from algebraic manipulations these conditions apply to a more general class of problems, such as quadratic and polynomial problems. Based on the reformulation of the GOP algorithm, we guarantee a reduction in the number of constraints that accumulate over iterations, we present new meanings for some already known properties of the GOP algorithm. Consequently, a new formulation for the relaxed dual problems is provided. Finally, numerical tests were performed to compare the computational time between the GOP algorithm from the literature and the GOP algorithm with the modifications proposed in this thesis. In the tests, the proposed model provides an average reduction of up to 70% in computational time. Moreover, with the objective of highlighting the importance of the global optimization in comparison with the local one, the optimal values obtained between the global optimization algorithm and the fmincon solver available in Matlab were compared. With the use of the global optimization, when compared to the local one, we obtain a reduction of the optimal value of up to 2417.26%.1 recurso online : PDF.application/pdfProgramação não-linearAlgorítmos de computadorAnálise NuméricaReformulação de um algoritmo de otimização global para uma classe de problemas não convexos e contínuosinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisporreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALR - T - DANIELLE DE FREITAS.pdfapplication/pdf5050497https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/73468/1/R%20-%20T%20-%20DANIELLE%20DE%20FREITAS.pdf634ed0085280eef1fa6830e8679ab150MD51open access1884/734682022-11-03 08:59:45.642open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/73468Repositório de PublicaçõesPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestopendoar:3082022-11-03T11:59:45Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Reformulação de um algoritmo de otimização global para uma classe de problemas não convexos e contínuos
title Reformulação de um algoritmo de otimização global para uma classe de problemas não convexos e contínuos
spellingShingle Reformulação de um algoritmo de otimização global para uma classe de problemas não convexos e contínuos
Freitas, Danielle de
Programação não-linear
Algorítmos de computador
Análise Numérica
title_short Reformulação de um algoritmo de otimização global para uma classe de problemas não convexos e contínuos
title_full Reformulação de um algoritmo de otimização global para uma classe de problemas não convexos e contínuos
title_fullStr Reformulação de um algoritmo de otimização global para uma classe de problemas não convexos e contínuos
title_full_unstemmed Reformulação de um algoritmo de otimização global para uma classe de problemas não convexos e contínuos
title_sort Reformulação de um algoritmo de otimização global para uma classe de problemas não convexos e contínuos
author Freitas, Danielle de
author_facet Freitas, Danielle de
author_role author
dc.contributor.other.pt_BR.fl_str_mv Oening, Ana Paula, 1982-
Universidade Federal do Paraná. Setor de Tecnologia. Programa de Pós-Graduação em Métodos Numéricos em Engenharia
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Matioli, Luiz Carlos, 1961-
dc.contributor.author.fl_str_mv Freitas, Danielle de
contributor_str_mv Matioli, Luiz Carlos, 1961-
dc.subject.por.fl_str_mv Programação não-linear
Algorítmos de computador
Análise Numérica
topic Programação não-linear
Algorítmos de computador
Análise Numérica
description Orientador: Luiz Carlos Matioli
publishDate 2021
dc.date.issued.fl_str_mv 2021
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2022-11-03T11:59:45Z
dc.date.available.fl_str_mv 2022-11-03T11:59:45Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
format doctoralThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://hdl.handle.net/1884/73468
url https://hdl.handle.net/1884/73468
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv 1 recurso online : PDF.
application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFPR
instname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)
instacron:UFPR
instname_str Universidade Federal do Paraná (UFPR)
instacron_str UFPR
institution UFPR
reponame_str Repositório Institucional da UFPR
collection Repositório Institucional da UFPR
bitstream.url.fl_str_mv https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/73468/1/R%20-%20T%20-%20DANIELLE%20DE%20FREITAS.pdf
bitstream.checksum.fl_str_mv 634ed0085280eef1fa6830e8679ab150
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1813898791288307712