Aplicações do Algoritmo de Otimização por Enxame de Partículas para problemas com restrições

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Medeiros, Rodrigo Aggeu Lopes de.
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/57294
Resumo: Este trabalho apresenta um algoritmo de otimização por enxame de partículas (Particle Swarm Optimization (PSO)) que aborda problemas de programação não linear (Nonlinear Programming (NLP)) com restrições de igualdade e desigualdade, introduzindo uma métrica chamada Grau de Inviabilidade (Infeasibility Degree (IFD)). O IFD avalia o quão distantes as soluções estão de atender plenamente as restrições, sendo calculado como a soma dos valores ao quadrado das violações das restrições. O algoritmo PSO proposto realiza atualizações simultâneas na melhor posição local e global, levando em consideração tanto o valor objetivo quanto o IFD. Resultados de uma série de testes numéricos, bem como a aplicação do algoritmo em um desafiador problema de otimização de engenharia do mundo real, demonstram a eficácia da abordagem proposta. Os resultados obtidos mostram um grande potencial para a aplicação prática dessa técnica em diversas áreas, incluindo engenharia, ciência da computação e muito mais. A capacidade de equilibrar efetivamente a busca pelo ótimo global com a garantia de que as soluções respeitem as restrições torna esse algoritmo uma ferramenta valiosa de otimização.
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O IFD avalia o quão distantes as soluções estão de atender plenamente as restrições, sendo calculado como a soma dos valores ao quadrado das violações das restrições. O algoritmo PSO proposto realiza atualizações simultâneas na melhor posição local e global, levando em consideração tanto o valor objetivo quanto o IFD. Resultados de uma série de testes numéricos, bem como a aplicação do algoritmo em um desafiador problema de otimização de engenharia do mundo real, demonstram a eficácia da abordagem proposta. Os resultados obtidos mostram um grande potencial para a aplicação prática dessa técnica em diversas áreas, incluindo engenharia, ciência da computação e muito mais. A capacidade de equilibrar efetivamente a busca pelo ótimo global com a garantia de que as soluções respeitem as restrições torna esse algoritmo uma ferramenta valiosa de otimização.This paper introduces a particle swarm optimization algorithm (PSO) that addresses nonlinear programming problems (NLP) with equality and inequality constraints. It introduces a metric called the Infeasibility Degree (IFD), which assesses how far solutions are from fully satisfying the constraints. The IFD is calculated as the sum of the squared violation values of the constraints. The proposed PSO algorithm performs simultaneous updates in the best local and global positions, considering both the objective value and the IFD. Results from a series of numerical tests, as well as the application of the algorithm to a challenging real-world engineering optimization problem, demonstrate the effectiveness of the proposed approach. The obtained results showcase significant potential for the practical application of this technique in various fields, including engineering, computer science, and more. The ability to effectively balance the search for the global optimum with ensuring that solutions respect the constraints makes this algorithm a valuable optimization tool.Universidade Federal do Rio Grande do NorteBacharelado em Sistemas de informaçãoUFRNBrasilDepartamento de Computação e TecnologiaCC0 1.0 Universalhttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/info:eu-repo/semantics/openAccessOtimização por Enxame de PartículasProblemas com RestriçõesGrau de InviabilidadeAplicações do Algoritmo de Otimização por Enxame de Partículas para problemas com restriçõesApplications of the Particle Swarm Optimization Algorithm for Constrained Optimization Problemsinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisporreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNORIGINALTCC2___Aggeu___Aplicações_do_Algoritmo_de_Otimização_por_Enxame_de_Partículas_para_problemas_com_restrições (7).pdfTCC2___Aggeu___Aplicações_do_Algoritmo_de_Otimização_por_Enxame_de_Partículas_para_problemas_com_restrições (7).pdfapplication/pdf4451849https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/57294/1/TCC2___Aggeu___Aplica%c3%a7%c3%b5es_do_Algoritmo_de_Otimiza%c3%a7%c3%a3o_por_Enxame_de_Part%c3%adculas_para_problemas_com_restri%c3%a7%c3%b5es%20%287%29.pdf2c3470c3df1d7b93187052222c9cbdc3MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8701https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/57294/2/license_rdf42fd4ad1e89814f5e4a476b409eb708cMD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81484https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/57294/3/license.txte9597aa2854d128fd968be5edc8a28d9MD53123456789/572942024-01-15 09:44:28.419oai:https://repositorio.ufrn.br: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Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2024-01-15T12:44:28Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false
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