A evolução diferencial e o algoritmo de Lemke na resolução de problemas de otimização em dois níveis
| Ano de defesa: | 2017 |
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| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Laboratório Nacional de Computação Científica
Serviço de Análise e Apoio a Formação de Recursos Humanos 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/255 |
Resumo: | O estudo do problema de otimização em dois níveis desperta particular interesse dada sua capacidade de representar estruturas hierárquicas de decisão, mas as dificuldades na sua resolução exigem o desenvolvimento de técnicas computacionais adequadas. Este trabalho tem como foco a solução de uma classe de problemas em dois níveis onde a função objetivo do agente seguidor é linear ou quadrática nas variáveis do seguidor e com restrições lineares. Utilizando-se então as condições de Karush-Kuhn-Tucker, verificou-se a possibilidade de resolução do nível do seguidor como um problema de complementaridade linear, dando origem a uma abordagem aninhada. Nesta, a resposta do seguidor é obtida pelo algoritmo de Lemke, enquanto o nível do líder é tratado pela metaheurística evolução diferencial, tendo em vista os bons resultados desta e sua grande generalidade. A técnica proposta é submetida a um conjunto de testes utilizando instâncias da literatura bem como outras, propostas neste trabalho, com o objetivo de validar a utilização do algoritmo de Lemke e estudar seu desempenho computacional. |
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A evolução diferencial e o algoritmo de Lemke na resolução de problemas de otimização em dois níveisThe differential evolution and the Lemke algorithm in the solve of bilevel programming optimization problemsOtimização estruturalEvolução diferencialStructural optimizationCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO::ANALISE DE ALGORITMOS E COMPLEXIDADE DE COMPUTACAOO estudo do problema de otimização em dois níveis desperta particular interesse dada sua capacidade de representar estruturas hierárquicas de decisão, mas as dificuldades na sua resolução exigem o desenvolvimento de técnicas computacionais adequadas. Este trabalho tem como foco a solução de uma classe de problemas em dois níveis onde a função objetivo do agente seguidor é linear ou quadrática nas variáveis do seguidor e com restrições lineares. Utilizando-se então as condições de Karush-Kuhn-Tucker, verificou-se a possibilidade de resolução do nível do seguidor como um problema de complementaridade linear, dando origem a uma abordagem aninhada. Nesta, a resposta do seguidor é obtida pelo algoritmo de Lemke, enquanto o nível do líder é tratado pela metaheurística evolução diferencial, tendo em vista os bons resultados desta e sua grande generalidade. A técnica proposta é submetida a um conjunto de testes utilizando instâncias da literatura bem como outras, propostas neste trabalho, com o objetivo de validar a utilização do algoritmo de Lemke e estudar seu desempenho computacional.The study of bilevel optimization problems arouses particular interest given their ability to represent hierarchical decision structures, but the challenges in their resolution require the development of appropriate computational techniques. This work aims at the solution of a class of bilevel problems where the objective function in the follower agent is linear or quadratic in the follower variables and linear constraints may be present. With the use of the Karush-Kuhn-Tucker conditions, it was verified the possibility of solving the follower level as a linear complementarity problem, giving rise to a nested approach. In this approach, the follower response is obtained by Lemke's algorithm, while the leader level is treated with the differential evolution metaheuristic, in view of its good results and great generality. The proposed technique is submitted to a test-set using instances from the literature, as well as others, proposed in this work, with the intent of validating the use of Lemke's algorithm in the follower level, and study its computational performance.Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro (FAPERJ)Laboratório Nacional de Computação CientíficaServiço de Análise e Apoio a Formação de Recursos HumanosBrasilLNCCPrograma de Pós-Graduação em Modelagem ComputacionalBarbosa, Helio José Corrêahttp://lattes.cnpq.br/0375745110240885Vieira, Paulo César Marqueshttp://lattes.cnpq.br/5169726739148918Raupp, Fernanda Maria PereiraBernardino, Heder SoaresLarcher Junior, Celio Henrique Nogueira2017-05-03T14:15:03Z2017-02-21info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfLarcher Junior, Celio Henrique Nogueira. A evolução diferencial e o algoritmo de Lemke na resolução de problemas de otimização em dois níveis, 2017, xv,115 f., Dissertação (Mestrado), Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional, Laboratório Nacional de Computação Científica, Petrópolis, 2017.https://tede.lncc.br/handle/tede/255porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do LNCCinstname:Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC)instacron:LNCC2018-07-04T12:59:49Zoai:tede-server.lncc.br:tede/255Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://tede.lncc.br/PUBhttps://tede.lncc.br/oai/requestlibrary@lncc.br||library@lncc.bropendoar:2018-07-04T12:59:49Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do LNCC - Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC)false |
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