Estudo de métodos estocásticos para otimização global de problemas de programação não linear.
O objetivo deste trabalho foi estudar três algoritmos estocásticos de otimização global: Random Linkage, Tunneling utilizando a curva de Lissajous e o GRASP adaptado para problemas de programação não linear. Para isso, implementamos os três métodos e realizamos experimentações com problemas clássico...
| Autor: | |
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| Tipo de documento: | dissertação |
| Estado: | Versão publicada |
| Data de publicação: | 2007 |
| País: | Brasil |
| Recursos: | Universidade de São Paulo (USP) |
| Repositório: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
| Idioma: | português |
| OAI Identifier: | oai:teses.usp.br:tde-20210729-150529 |
| Acesso em linha: | https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-20210729-150529/ |
| Access Level: | Acceso aberto |
| Palavra-chave: | Programação Matemática Programação Não Linear |
| Resumo: | O objetivo deste trabalho foi estudar três algoritmos estocásticos de otimização global: Random Linkage, Tunneling utilizando a curva de Lissajous e o GRASP adaptado para problemas de programação não linear. Para isso, implementamos os três métodos e realizamos experimentações com problemas clássicos de programação não linear. Em seguida, adaptamos os métodos para utilizar o algoritmo GENCAN como método de minimização local. Desta forma foi possível estabelecer um comparativo da eficácia de cada um dos métodos em escapar de minimizadores locais. |
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