Algoritmos evolutivos aplicados a problemas envolvendo funções computacionalmente custosas em domínios restritos

• Autor(a) principal: Garcia, Rafael de Paula
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRJ
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11422/21352
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO; Otimização; Algoritmos evolutivos; Tratamento de restrições; Método de aproximação de funções

A aplicação de algoritmos evolutivos na otimização de problemas reais e complexos de engenharia tem se mostrado bastante eficiente. Porém, como a maioria destes problemas são definidos por funções objetivo e restrições caras computacionalmente, novas t´técnicas de modelagem e tratamento de restrições têm sido propostas. Neste cenário, esta tese propõe um tratamento de restrições denominado Multiple Constraint Ranking (MCR) e um algoritmo de aproximação de funções baseado em similaridade. Eles auxiliam algoritmos evolutivos na busca de soluções ótimas em problemas de otimização com restrições e função objetivo dispendiosa computacionalmente. O MCR calcula a aptidão das soluções segundo a soma de suas posições em várias filas, com base nos valores da função objetivo, da violação em cada restrição e do número de restrições violadas. A aproximação baseada em similaridade estima o valor da função objetivo de uma solução por uma media ponderada dos valores originais da função objetivo de soluções “vizinhas” pelas distâncias. Tais soluções são selecionadas a partir de um banco de dados, cuja atualização é baseada na contribuição das soluções no processo de aproximação. Três algoritmos são propostos: i) MCR acoplado a um algoritmo genético; ii) evolução diferencial utilizando aproximação da função objetivo por similaridade; e, iii) evolução diferencial assistida pelo MCR e a aproximação de funções. Eles foram submetidos a problemas complexos sugeridos pelas competições do IEEE-CEC e em problemas clássicos de engenharia estrutural. Seus resultados foram comparados com relevantes algoritmos da literatura, onde comprovou-se a robustez de todos eles.