Simulated Annealing aplicado ao planejamento de caminhos para robôs.
O Simulated Annealing é um algoritmo de otimização baseado na exploração Monte Carlo de um espaço n-dimensional. Podemos citar duas características importantes dos algoritmos: a primeira é que ele procura em um espaço contínuo com um custo que não cresce com a complexidade do espaço considerado; a s...
| Author: | |
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| Format: | master thesis |
| Status: | Published version |
| Publication Date: | 2003 |
| Country: | Brasil |
| Institution: | Universidade de São Paulo (USP) |
| Repository: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
| Language: | Portuguese |
| OAI Identifier: | oai:teses.usp.br:tde-04012024-161641 |
| Online Access: | https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3132/tde-04012024-161641/ |
| Access Level: | Open access |
| Keyword: | Decision making Mecatrônica Mechatronics Robótica Robotics Tomada de decisão |
| Summary: | O Simulated Annealing é um algoritmo de otimização baseado na exploração Monte Carlo de um espaço n-dimensional. Podemos citar duas características importantes dos algoritmos: a primeira é que ele procura em um espaço contínuo com um custo que não cresce com a complexidade do espaço considerado; a segunda é que ele pode evitar mínimos locais não-globais, gerando soluções que são pelo menos quase-ótimas. Assim sendo, ele é indicado para o planejamento de trajetórias em ambientes cuja decomposição é computacionalmente complexa, pois trabalha diretamente sobre o espaço contínuo. Como o Simulated Annealing não tem problemas em lidar com tais ambientes, o problema de encontrar uma trajetória ótima se transforma em um problema de otimização de uma função que estima o custo total da trajetória. Assim sendo, a proposta deste trabalho é utilizar o Simulated Annealing - melhorado por um conjunto de heurísticas - para planejar trajetórias poligonais com baixo custo em espaços contínuos. Faz-se comparações de desempenho tanto entre várias implementações do Simulated Annealing quanto entre ele e uma resolução de enfoque diverso: configuração espacial seguida de busca em grafos. Com tudo isto, avalia-se o efeito de cada regra heurística no aprimoramento do algoritmo Simulated Annealing e quando a aplicação deste se justifica. |
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