Algoritmo genetico aplicado a determinação otima de parametros

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Castro, Suzana Lima de Campos
Data de Publicação: 1994
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1581275
Resumo: Orientador: Lucio Tunes dos Santos
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spelling Algoritmo genetico aplicado a determinação otima de parametrosAlgoritmosOtimização matemáticaOrientador: Lucio Tunes dos SantosDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Ciencia da ComputaçãoResumo: A subrotina computacional BOX-QUACAN, desenvolvida por Friedlander, Martinez e Santos (1992) para resolver problemas de minimização de funções com restrições de canalização, tem sido muito utilizada por ser robusta e indicada para problemas de grande porte. Os resultados práticos, porém, demonstram que o seu desempenho está intimamente relacionado com o valor dos parâmetros de entrada. Neste trabalho nos propomos a estudar o problema de determinar os parâmetros de entrada que tornem a subrotina o mais eficiente possível, quanto ao tempo computacional e à convergência. Para isto, ele foi modelado como um problema de otimização, através de uma função que associa a cada conjunto de parâmetros o grau de eficiência da subrotina, e devido às suas características, optamos por resolvê-lo através de um Algoritmo Genético (Goldberg (1989)). Os algoritmos genéticos são algoritmos gerais de busca de conjuntos de soluções para problemas de otimização, utilizando em geral, apenas o valor da função objetivo. A principal diferença em relação a outros métodos de busca é que eles analisam e manipulam, simultaneamente, um conjunto de possíveis soluções a cada iteração, de modo a obter pontos cada vez mais próximos do ótimo global. Utilizamos também o método de Nelder - Mead (ver, por exemplo, Himmelblau (1972)), que pertence à classe dos algoritmos de otimização que não necessitam de derivadas e, apesar de não ser global, é adequado às condições da função objetivo do problema.Abstract: Not informed.MestradoMestre em Matemática Aplicada[s.n.]Santos, Lucio Tunes dos, 1962-Universidade Estadual de Campinas. Instituto de Matemática, Estatística e Ciência da ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em Matemática AplicadaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASCastro, Suzana Lima de Campos19941994-04-15T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf[83]f. : il.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1581275CASTRO, Suzana Lima de Campos. Algoritmo genetico aplicado a determinação otima de parametros. 1994. [83]f. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Ciencia da Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1581275. Acesso em: 2 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/75826porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2022-08-29T12:05:02Zoai::75826Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2022-08-29T12:05:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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