Metaheurísticas para problemas de otimização em dois níveis
| Ano de defesa: | 2014 |
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| Orientador(a): | |
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| Tipo de documento: | Tese |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Laboratório Nacional de Computação Científica
Coordenação de Pós-Graduação e Aperfeiçoamento (COPGA) Brasil LNCC Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional |
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://tede.lncc.br/handle/tede/209 |
Resumo: | Este trabalho visa o desenvolvimento e implementação computacional de algoritmos robustos e eficientes para tratar problemas de otimização multinível, particularmente os de dois níveis. Problemas desta natureza são caracterizados por possuírem um problema de otimização dentro das restrições de outro problema de otimização, e são considerados mais difíceis de serem tratados do que os problemas clássicos de otimização, pois, em geral, não são convexos e nem diferenciáveis, mesmo quando as funções envolvidas são todas lineares. Para resolver tais problemas, diferentes técnicas de otimização foram desenvolvidas, utilizando como base as metaheurísticas de Otimização por Colônia de Formigas e Evolução Diferencial. Além destas, propôs-se um modelo de substituição (metamodelo), baseado no Método dos Vizinhos mais Próximos, na tentativa de reduzir o custo computacional em um dos métodos proposto. Uma diversidade de problemas em dois níveis foi utilizada para validar os algoritmos desenvolvidos, incluindo: (i) problemas de otimização no espaço contínuo, restritos e irrestritos; (ii) uma aplicação em Pesquisa Operacional envolvendo o problema de planejamento de produção e distribuição; e (iii) problemas envolvendo múltiplos seguidores no nível inferior. A análise da aplicabilidade e do desempenho das metodologias propostas mostraram que estas foram capazes de resolver com sucesso todos os problemas, onde resultados competitivos foram obtidos na linha dos problemas abordados. |
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Metaheurísticas para problemas de otimização em dois níveisMetaheuristics for bilevel optimization problemsOtimização matemáticaOtimização em dois níveisMetaheurísticaMathematical optimizationMetaheuristicsCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA::MATEMATICA APLICADA::ANALISE NUMERICAEste trabalho visa o desenvolvimento e implementação computacional de algoritmos robustos e eficientes para tratar problemas de otimização multinível, particularmente os de dois níveis. Problemas desta natureza são caracterizados por possuírem um problema de otimização dentro das restrições de outro problema de otimização, e são considerados mais difíceis de serem tratados do que os problemas clássicos de otimização, pois, em geral, não são convexos e nem diferenciáveis, mesmo quando as funções envolvidas são todas lineares. Para resolver tais problemas, diferentes técnicas de otimização foram desenvolvidas, utilizando como base as metaheurísticas de Otimização por Colônia de Formigas e Evolução Diferencial. Além destas, propôs-se um modelo de substituição (metamodelo), baseado no Método dos Vizinhos mais Próximos, na tentativa de reduzir o custo computacional em um dos métodos proposto. Uma diversidade de problemas em dois níveis foi utilizada para validar os algoritmos desenvolvidos, incluindo: (i) problemas de otimização no espaço contínuo, restritos e irrestritos; (ii) uma aplicação em Pesquisa Operacional envolvendo o problema de planejamento de produção e distribuição; e (iii) problemas envolvendo múltiplos seguidores no nível inferior. A análise da aplicabilidade e do desempenho das metodologias propostas mostraram que estas foram capazes de resolver com sucesso todos os problemas, onde resultados competitivos foram obtidos na linha dos problemas abordados.This work aims at the development and implementation of robust and efficient computational algorithms to treat multilevel optimization problems, particularly bilevel problems. Those problems are characterized by an optimization problem within the constraints of another optimization problem, and are considered more difficult to treat than classical optimization problems, since, in general, they are non-convex nor differentiable, even when the functions involved are all linear. To solve those problems, different techniques were developed which are based on Ant Colony Optimization and Differential Evolution metaheuristics. Beside those, a surrogate model (metamodel) was also developed, based on the Nearest Neighbors Method, in an attempt to reduce the computational cost of one of the proposed methods. A variety of bilevel problems were addressed to validate the proposed algorithms, including: (i) optimization problems in continuous space with and without constraints; (ii) an application in Operational Research involving the production and distribution planning problem; and (iii) bilevel problems containing multiple followers in the lower level. The analysis of the applicability and the performance of the proposed methodologies showed that they were able to successfully solve all problems, in which competitive results were obtained concerning the applications addressed.Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPqLaboratório Nacional de Computação CientíficaCoordenação de Pós-Graduação e Aperfeiçoamento (COPGA)BrasilLNCCPrograma de Pós-Graduação em Modelagem ComputacionalBarbosa, Helio José Corrêahttp://lattes.cnpq.br/0375745110240885Dardenne, Laurent Emmanuelhttp://lattes.cnpq.br/8344194525615133Raupp, Fernanda Maria Pereirahttp://lattes.cnpq.br/6932171005996406Takahashi, Ricardo Hiroshi Caldeirahttp://lattes.cnpq.br/4947186824317781Ebecken, Nelson Francisco Favillahttp://lattes.cnpq.br/2703716951709834Evsukoff, Alexandre Gonçalveshttp://lattes.cnpq.br/6443456845137235Angelo, Jaqueline da Silva2015-07-27T18:26:47Z2014-09-29info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfANGELO, Jaqueline da Silva. Metaheurísticas para problemas de otimização em dois níveis, 2014, xvi, 183 f. Tese (Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional) - Laboratório Nacional de Computação Científica, Petrópolis, 2014.https://tede.lncc.br/handle/tede/209porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do LNCCinstname:Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC)instacron:LNCC2023-06-02T14:05:43Zoai:tede-server.lncc.br:tede/209Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://tede.lncc.br/PUBhttps://tede.lncc.br/oai/requestlibrary@lncc.br||library@lncc.bropendoar:2023-06-02T14:05:43Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do LNCC - Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC)false |
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