Uma heurística híbrida para resolução de problemas de programação não linear inteira mista

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Ferreira, Daiane Gonçalves, 1988-
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1632775
Resumo: Orientadores: Márcia Aparecida Gomes Ruggiero, Antonio Carlos Moretti
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spelling Uma heurística híbrida para resolução de problemas de programação não linear inteira mistaA hybrid heuristic for solving mixed integer nonlinear programming problemsProgramação não-linear inteira mistaMétodos de restauração inexataFeasibility pump - TécnicaMixed integer nonlinear programmingInexact restoration methodsFeasibility pump - TechniqueOrientadores: Márcia Aparecida Gomes Ruggiero, Antonio Carlos MorettiTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação CientíficaResumo: O objetivo neste trabalho é abordar problemas formulados como MINLP (Mixed Integer Nonlinear Programming). Propomos um método de resolução heurístico baseado em ideias de métodos do tipo Restauração Inexata combinado com a heurística denominada Feasibility Pump. Os métodos de Restauração Inexata foram propostos para resolução de problemas não lineares com variáveis contínuas. As iterações envolvem duas fases, Restauração (fase da viabilidade) e Otimalidade. A heurística Feasibility Pump foi proposta para obter soluções factíveis para problemas de otimização com variáveis inteiras, MILPs (Mixed Integer Linear Programming) e MINLPs. Neste trabalho adaptamos as duas fases dos métodos de Restauração Inexata ao contexto de problemas com variáveis inteiras, MINLP, buscando avanços na viabilidade (fase da Restauração) através da heurística Feasibility Pump. Na fase de otimalidade resolvemos dois subproblemas, no primeiro a condição de integralidade sobre as variáveis é relaxada e construímos um PNL (Problema de Programação Não Linear), no segundo as restrições não lineares são relaxadas e construímos um MILP. Um processo mestre coordena os subproblemas que são resolvidos em cada fase. O desempenho do algoritmo foi analisado e validado através da resolução de um conjunto clássico de problemasAbstract: The aim of this work is to address problems formulated as MINLP (Mixed Integer Nonlinear Programming). We propose a heuristic resolution method based on Inexact Restoration methods combined with the Feasibility Pump heuristic. The Inexact Restoration methods were proposed for solving nonlinear problems with continuous variables. These methods involve two phases, Restoration (viability phase) and Optimality. The Feasibility Pump heuristic was proposed to obtain feasible solutions for optimization problems with integer variables, MILPs (Mixed Integer Linear Programming) and MINLPs. In this work we adapt the two phases of the Inexact Restoration method in the context of problems with integer variables, MINLP, seeking advances in feasibility (Restoration phase) through the Feasibility Pump heuristic. In the optimality phase, two subproblems are solved, in the first the integrality constraints are relaxed and we construct a NLP (Nonlinear Programming), in the second the nonlinear constraints are relaxed and we construct a MILP. A master process coordinates the subproblems to be solved at each stage. The performance of the final algorithm was analised in a set of classical problemsDoutoradoMatemática AplicadaDoutora em Matemática AplicadaFAPESP2013/21515-9CAPES[s.n.]Ruggiero, Márcia Aparecida Gomes, 1956-Moretti, Antonio Carlos, 1958-Poldi, Kelly CristinaOliveira, Aurelio Ribeiro Leite deGonçalves, Douglas SoaresAraújo, Silvio Alexandre deUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Matemática, Estatística e Computação CientíficaPrograma de Pós-Graduação em Matemática AplicadaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASFerreira, Daiane Gonçalves, 1988-20172017-12-14T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdf1 recurso online (123 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1632775FERREIRA, Daiane Gonçalves. Uma heurística híbrida para resolução de problemas de programação não linear inteira mista. 2017. 1 recurso online (123 p.) Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1632775. Acesso em: 3 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/991225Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2022-08-08T11:41:02Zoai::991225Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2022-08-08T11:41:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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