Algoritmo genético especializado na resolução de problemas com variáveis contínuas e altamente restritos
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Data
2009-02-20
Autores
Zini, Érico de Oliveira Costa [UNESP]
Título da Revista
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Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
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.
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.
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.
Descrição
Palavras-chave
Algoritmo evolucionário, Algoritmo multiobjetivo, Manipulação de restrições, Otimização com restrições, Evolutionary algorithm (EA), Multi-objective algorithm, Constraint handling, Constrained optimization
Como citar
ZINI, 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.