Solução de problemas de otimização com restrições usando estratégias de penalização adaptativa e um algoritmo do tipo PSO
Nos últimos anos, várias meta-heurísticas têm sido adotadas para a solução de problemas de otimização com restrições. Uma dessas meta-heurísticas que se torna cada vez mais popular é a Otimização por Enxame de Partículas (Particle Swarm Optimization - PSO). O PSO é baseado na metáfora de como alguma...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2014 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) |
| Repositorio: | Repositório Institucional da UFJF |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:hermes.cpd.ufjf.br:ufjf/3506 |
| Acceso en línea: | https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/3506 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA Otimização por enxame de partículas Otimização com restrições Métodos de penalização Particle Swarm Optimization Constrained optimization Penalties methods |
| Sumario: | Nos últimos anos, várias meta-heurísticas têm sido adotadas para a solução de problemas de otimização com restrições. Uma dessas meta-heurísticas que se torna cada vez mais popular é a Otimização por Enxame de Partículas (Particle Swarm Optimization - PSO). O PSO é baseado na metáfora de como algumas espécies compartilham informações e, em seguida, usam essas informações para mover-se até os locais onde os alimentos estão localizados. A população é formada por um conjunto de indivíduos denominado partículas que representa possíveis soluções dentro de um espaço de busca multidimensinal. Neste trabalho, são analisados problemas clássicos de otimização com restrições onde um algoritmo PSO os trata como sendo sem restrições através da introdução de um método de penalização adaptativa (Adaptive Penalty Method - APM). O APM adapta o valor dos coeficientes de penalização de cada restrição fazendo uso de informações coletadas da população, tais como a média da função objetivo e o nível de violação de cada restrição. Diversos experimentos computacionais são realizados visando avaliar o desempenho do algoritmo considerando vários problemas testes encontrados na literatura. |
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