Um Algoritmo Híbrido entre Evolução Diferencial e Neder - Mead Usando Entropia para Problemas de Otimização Não - Linear Inteiro Misto.
Nome: FELIPE LUCHI
Tipo: Dissertação de mestrado acadêmico
Data de publicação: 22/02/2016
Orientador:
Nome |
Papel |
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| RENATO ANTÔNIO KROHLING | Orientador |
Banca:
| Nome |
Papel |
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| CELSO ALBERTO SAIBEL SANTOS | Examinador Interno |
| HÉLIO JOSÉ CORRÊA BARBOSA | Examinador Externo |
| RENATO ANTÔNIO KROHLING | Orientador |
Resumo: Vários problemas em engenharia são formulados como problemas de otimização não-lineares inteiros mistos. Métodos estocásticos vem sendo utilizados devido ao seu desempenho, flexibilidade, adaptabilidade e robustez. Evolução Diferencial pode ser utilizado em funções de qualquer natureza e possui habilidades em busca global, porém, tais habilidades não são refletidas na busca local. Este trabalho propõe uma abordagem híbrida entre os algoritmos Evolução Diferencial e Nelder-Mead para problemas de otimização não-linear inteira misto, onde o chaveamento é realizado através da entropia da população. O algoritmo Nelder-Mead foi estendido para manipular variáveis inteiras. O primeiro protótipo foi desenvolvido para solucionar problemas de otimização não-linear inteira sem restrições. O método Alfa Constrained foi incorporado para tratar problemas de otimização não-linear inteira com restrições e o algoritmo demonstrou sua eficácia. Por último, a abordagem foi testada utilizando problemas de otimização não-linear inteira mista com restrições e superou alguns resultados reportados na literatura. A principal vantagem deste método é a habilidade de realizar o chaveamento de acordo com a entropia da população durante a busca.
