Estudo comparativo de meta-heurísticas aplicadas ao controle preditivo baseado em modelo

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Mesquita, Eduardo de Mendonça
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UnB
Texto Completo: https://repositorio.unb.br/handle/10482/41753
Resumo: Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2018.
id UNB_45997f71791620227f3e0e714cace36b
oai_identifier_str oai:repositorio.unb.br:10482/41753
network_acronym_str UNB
network_name_str Repositório Institucional da UnB
repository_id_str
spelling Estudo comparativo de meta-heurísticas aplicadas ao controle preditivo baseado em modeloHeurísticaAlgoritmos adaptativosTestes não-paramétricosCompetição CEC2017Controle preditivoDissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2018.A computação bioinspirada é um ramo da computação natural que busca desenvolver algoritmos de otimização inspirados no comportamento dos seres encontrados na natureza. Nesse contexto, destacam-se os algoritmos evolucionários e os baseados na inteligência coletiva. Aqueles são inspirados pela evolução biológica dos seres e estes pelo comportamento coletivo de insetos e animais. Neste trabalho, serão coloca- dos em prova representantes dessas duas áreas. Meta-heurísticas clássicas, como PSO e DE, e também os mais recentes representantes: GWO (lobos), MFO (mariposas), SSA (salpas), WOA (baleias jubarte), DA (libélulas), além do SCA baseado no comportamento periódico das funções seno e cosseno. Os desempe- nhos dessas meta-heurísticas serão comparados via testes estatísticos não-paramétricos (NxN algoritmos), os quais, são métodos livres de qualquer tipo de distribuição de dados, ou seja, diferentemente dos métodos paramétricos, não dependem dos requisitos de normalidade, homogeneidade da variância e independência dos dados. Dentro desses testes não-paramétricos foram aplicados dois procedimentos post-hoc: Nemenyi (1963) e Shaffer (1983), os quais auxiliam na comparação em pares (1x1) do grupo de meta-heurísticas. Além das meta-heurísticas mencionadas, outras duas formam o grupo de análise, JADE e LSHADE, que utilizam técnicas auto-adaptativas dos parâmetros do DE. Os desempenhos dessas meta-heurísticas se- rão analisados mediante três estudos de caso: dois problemas de controle preditivo baseado em modelo, pêndulo invertido simples e attitude de satélites, e funções mono-objetivas com restrição de fronteira dacompetição CEC2017. Destes estudos de caso é retirada a mediana de 51 execuções de cada problema. Nos problemas de controle preditivo os algoritmos MFO e GWO tiveram bons desempenhos. Neste tra- balho foram apresentadas três novas versões do GWO e uma do MFO que superaram o resultados de seus respectivos originais nos problemas de controle.Bioinspired computing is a branch of natural computing that seeks to develop optimization inspired by the behavior of beings found in nature. In this context, the evolutionary algorithms and those based on collective intelligence stand out. The former are inspired by the biological evolution of living beings and these by the collective behavior of insects and animals. In this work, representatives of these two areas will be put to the test. Classic meta-heuristics, such as PSO and DE, and also the most recent representati- ves: GWO (grey wolves), MFO (moth-flame), SSA (salps), WOA (humpback whales), DA (dragonflies), as well as SCA based on the periodic behavior of sine and cosine functions. The performance of these meta-heuristics will be compared through non-parametric statistical tests (NxN algorithms), which are free methods of any type of data distribution, that is, unlike parametric ones do not depend on the requirements of normality, homoscedasticity and independence of the data. Within these non-parametric tests, two post- hoc procedures were applied: Nemenyi (1963) and Shaffer (1983), which aid in the comparison in pairs (1x1) of the metaheuristics group. In addition, two others meta-heuristics form the analysis group, JADE and LSHADE, which use self-adaptive techniques of the DE parameters. Following these techniques will be presented modifications and adaptations of GWO and MFO that present better performances than the originals. The performance of these meta-heuristics will be analyzed through three case studies: two pre- dictive control problems, simple inverted pendulum and attitude of satellites, and mono-objective functions with bound constraints of CEC2017 competition. From these case studies the median of 51 runs of each problem is extracted. In the predictive control problems the MFO and GWO algorithms performed well. In this work were presented three new versions of GWO and one of MFO that surpassed the results of their repective originals in the control problems.Llanos Quintero, Carlos HumbertoMesquita, Eduardo de Mendonça2021-08-17T15:33:30Z2021-08-17T15:33:30Z2021-08-172018-08-14info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfMESQUITA, Eduardo de Mendonça. Estudo comparativo de meta-heurísticas aplicadas ao controle preditivo baseado em modelo. 2018. 122 f., il. Dissertação (Mestrado em Sistemas Mecatrônicos) — Universidade de Brasília, Brasília, 2018.https://repositorio.unb.br/handle/10482/41753A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNB2023-07-13T20:17:28Zoai:repositorio.unb.br:10482/41753Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2023-07-13T20:17:28Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
dc.title.none.fl_str_mv Estudo comparativo de meta-heurísticas aplicadas ao controle preditivo baseado em modelo
title Estudo comparativo de meta-heurísticas aplicadas ao controle preditivo baseado em modelo
spellingShingle Estudo comparativo de meta-heurísticas aplicadas ao controle preditivo baseado em modelo
Mesquita, Eduardo de Mendonça
Heurística
Algoritmos adaptativos
Testes não-paramétricos
Competição CEC2017
Controle preditivo
title_short Estudo comparativo de meta-heurísticas aplicadas ao controle preditivo baseado em modelo
title_full Estudo comparativo de meta-heurísticas aplicadas ao controle preditivo baseado em modelo
title_fullStr Estudo comparativo de meta-heurísticas aplicadas ao controle preditivo baseado em modelo
title_full_unstemmed Estudo comparativo de meta-heurísticas aplicadas ao controle preditivo baseado em modelo
title_sort Estudo comparativo de meta-heurísticas aplicadas ao controle preditivo baseado em modelo
author Mesquita, Eduardo de Mendonça
author_facet Mesquita, Eduardo de Mendonça
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Llanos Quintero, Carlos Humberto
dc.contributor.author.fl_str_mv Mesquita, Eduardo de Mendonça
dc.subject.por.fl_str_mv Heurística
Algoritmos adaptativos
Testes não-paramétricos
Competição CEC2017
Controle preditivo
topic Heurística
Algoritmos adaptativos
Testes não-paramétricos
Competição CEC2017
Controle preditivo
description Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2018.
publishDate 2018
dc.date.none.fl_str_mv 2018-08-14
2021-08-17T15:33:30Z
2021-08-17T15:33:30Z
2021-08-17
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv MESQUITA, Eduardo de Mendonça. Estudo comparativo de meta-heurísticas aplicadas ao controle preditivo baseado em modelo. 2018. 122 f., il. Dissertação (Mestrado em Sistemas Mecatrônicos) — Universidade de Brasília, Brasília, 2018.
https://repositorio.unb.br/handle/10482/41753
identifier_str_mv MESQUITA, Eduardo de Mendonça. Estudo comparativo de meta-heurísticas aplicadas ao controle preditivo baseado em modelo. 2018. 122 f., il. Dissertação (Mestrado em Sistemas Mecatrônicos) — Universidade de Brasília, Brasília, 2018.
url https://repositorio.unb.br/handle/10482/41753
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 application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UnB
instname:Universidade de Brasília (UnB)
instacron:UNB
instname_str Universidade de Brasília (UnB)
instacron_str UNB
institution UNB
reponame_str Repositório Institucional da UnB
collection Repositório Institucional da UnB
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)
repository.mail.fl_str_mv repositorio@unb.br
_version_ 1814508387365289984

Registros relacionados