Algoritmo genético especializado na resolução de problemas com variáveis contínuas e altamente restritos
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2009 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UNESP |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/11449/87116 |
Resumo: | Este trabalho apresenta uma metodologia composta de duas fases para resolver problemas de otimização com restrições usando uma estratégia multiobjetivo. Na primeira fase, o esforço concentra-se em encontrar, pelo menos, uma solução factível, descartando completamente a função objetivo. Na segunda fase, aborda-se o problema como biobjetivo, onde se busca a otimização da função objetivo original e maximizar o cumprimento das restrições. Na fase um propõe-se uma estratégia baseada na diminuição progressiva da tolerância de aceitação das restrições complexas para encontrar soluções factíveis. O desempenho do algoritmo é validado através de 11 casos testes bastantes conhecidos na literatura especializada. |
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Algoritmo genético especializado na resolução de problemas com variáveis contínuas e altamente restritosAlgoritmo evolucionárioAlgoritmo multiobjetivoManipulação de restriçõesOtimização com restriçõesEvolutionary algorithm (EA)Multi-objective algorithmConstraint handlingConstrained optimizationEste trabalho apresenta uma metodologia composta de duas fases para resolver problemas de otimização com restrições usando uma estratégia multiobjetivo. Na primeira fase, o esforço concentra-se em encontrar, pelo menos, uma solução factível, descartando completamente a função objetivo. Na segunda fase, aborda-se o problema como biobjetivo, onde se busca a otimização da função objetivo original e maximizar o cumprimento das restrições. Na fase um propõe-se uma estratégia baseada na diminuição progressiva da tolerância de aceitação das restrições complexas para encontrar soluções factíveis. O desempenho do algoritmo é validado através de 11 casos testes bastantes conhecidos na literatura especializada.This work presents a two-phase framework for solving constrained optimization problems using a multi-objective strategy. In the first phase, the objective function is completely disregarded and entire search effort is directed toward finding a single feasible solution. In the second phase, the problem is treated as a bi-objective optimization problem, where the technique converts constrained optimization to a two-objective optimization: one is the original objective function; the other is the degree function violating the constraints. In the first phase a methodology based on progressive decrease of the tolerance of acceptance of complex constrains is proposed in order to find feasible solutions. The approach is tested on 11 well-know benchmark functions.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)Universidade Estadual Paulista (Unesp)Lázaro, Rubén Augusto Romero [UNESP]Mantovani, José Roberto Sanches [UNESP]Universidade Estadual Paulista (Unesp)Zini, Érico de Oliveira Costa [UNESP]2014-06-11T19:22:32Z2014-06-11T19:22:32Z2009-02-20info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis149 f. : il. (algumas color.)application/pdfZINI, Érico de Oliveira Costa. Algoritmo genético especializado na resolução de problemas com variáveis contínuas e altamente restritos. 2009. 149 f. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual Paulista, Faculdade de Engenharia de Ilha Solteira, 2009.http://hdl.handle.net/11449/87116000592508zini_eoc_me_ilha.pdf33004099080P073033007471842650614021283361265Alephreponame:Repositório Institucional da UNESPinstname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)instacron:UNESPporinfo:eu-repo/semantics/openAccess2023-11-07T06:07:56Zoai:repositorio.unesp.br:11449/87116Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.unesp.br/oai/requestopendoar:29462023-11-07T06:07:56Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)false |
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Este trabalho apresenta uma metodologia composta de duas fases para resolver problemas de otimização com restrições usando uma estratégia multiobjetivo. Na primeira fase, o esforço concentra-se em encontrar, pelo menos, uma solução factível, descartando completamente a função objetivo. Na segunda fase, aborda-se o problema como biobjetivo, onde se busca a otimização da função objetivo original e maximizar o cumprimento das restrições. Na fase um propõe-se uma estratégia baseada na diminuição progressiva da tolerância de aceitação das restrições complexas para encontrar soluções factíveis. O desempenho do algoritmo é validado através de 11 casos testes bastantes conhecidos na literatura especializada. |
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