Otimização multimodal através de novas técnicas baseadas em clusterização nebulosa

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2011
Autor(a) principal: Coelho, Ana Carolina Rios lattes
Orientador(a): Oliveira, Luiz Nelio Henderson Guedes de lattes
Banca de defesa: Câmara, Leôncio Diógenes Tavares lattes, Biondi Neto, Luiz lattes, Alvim, Antônio Carlos Marques lattes, Francisco, Alexandre Santos lattes
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade do Estado do Rio de Janeiro
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional
Departamento: Centro de Tecnologia e Ciências::Instituto Politécnico
País: BR
Palavras-chave em Português:
Otimização matemática
Algoritmos difusos
Análise multivariada
Métodos de simulação
Programação heurística
Simulated annealing (Matemática)
Palavras-chave em Inglês:
Mathematical optimization
Fuzzy algorithms
Multivariate analysis
Simulation methods
Heuristic programming
Simulated annealing (Mathematics)
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA::MATEMATICA APLICADA
Link de acesso: http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/13640
Resumo: In this thesis, a new family of methods designed for multimodal optimization is introduced. In these techniques, first of all, initial solutions are generated in order to explore the search space. Secondly, these solutions are grouped in clusters using a fuzzy-clustering algorithm so that multiple optima are found. Finally, an instance of deterministic optimization method is triggered within each cluster to reach for the local optimum. This family of methods is formed by six variants combining three initialization schemes in the first phase with two local search algorithms in the third. These methods are compared against other techniques in the literature using benchmarks, obtaining promising results.
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