Algoritmo genético especializado na resolução de problemas com variáveis contínuas e altamente restritos

Página do item simplificado
dc.contributor.advisorLázaro, Rubén Augusto Romero [UNESP]
dc.contributor.advisorMantovani, José Roberto Sanches [UNESP]
dc.contributor.authorZini, Érico de Oliveira Costa [UNESP]
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.date.accessioned2014-06-11T19:22:32Z
dc.date.available2014-06-11T19:22:32Z
dc.date.issued2009-02-20
dc.description.abstractEste 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.pt
dc.description.abstractThis 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.en
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
dc.format.extent149 f. : il. (algumas color.)
dc.identifier.aleph000592508
dc.identifier.capes33004099080P0
dc.identifier.citationZINI, 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.
dc.identifier.filezini_eoc_me_ilha.pdf
dc.identifier.lattes7303300747184265
dc.identifier.lattes0614021283361265
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11449/87116
dc.language.isopor
dc.publisherUniversidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.rights.accessRightsAcesso aberto
dc.sourceAleph
dc.subjectAlgoritmo evolucionáriopt
dc.subjectAlgoritmo multiobjetivopt
dc.subjectManipulação de restriçõespt
dc.subjectOtimização com restriçõespt
dc.subjectEvolutionary algorithm (EA)en
dc.subjectMulti-objective algorithmen
dc.subjectConstraint handlingen
dc.subjectConstrained optimizationen
dc.titleAlgoritmo genético especializado na resolução de problemas com variáveis contínuas e altamente restritospt
dc.typeDissertação de mestrado
unesp.author.lattes7303300747184265
unesp.author.lattes0614021283361265
unesp.campusUniversidade Estadual Paulista (Unesp), Faculdade de Engenharia, Ilha Solteirapt
unesp.graduateProgramEngenharia Elétrica - FEISpt
unesp.knowledgeAreaAutomaçãopt
unesp.researchAreaSistemas de energia elétricapt

Arquivos

Pacote Original
Agora exibindo 1 - 1 de 1
Imagem de Miniatura
Nome:
zini_eoc_me_ilha.pdf
Tamanho:
1.09 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Baixar

Coleções

Dissertações - Engenharia Elétrica - FEIS