Comparação estatística de métodos metaheurísticos de otimização aplicados a problemas diversos e apresentação de duas novas heurísticas aplicadas a um problema de controle

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: Almoaia, Ane élida Nogueira Frauches lattes
Orientador(a): Silva Neto, Antônio José da lattes
Banca de defesa: Lugon Júnior, Jader lattes, Santiago, Orestes Llanes lattes, Domingos, Roberto Pinheiro lattes
Tipo de documento: Dissertação
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 metaheurística
Estatística não-paramétrica
Taxa de sucesso
Programação heurística
Otimização matemática
Solução de problemas
Heuristica
Algoritmos de computador
Palavras-chave em Inglês:
Metaheuristic optimization
Nonparametric statistics
Success rate
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA::MATEMATICA APLICADA
Link de acesso: http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/13727
Resumo: When dealing with optimization problems, researches find a major dilemma regarding to the algorithm efficiency for solving a problem. On the other hand, statistics provide tools to compare efficiency in algorithms. The goal of this thesis is to perform five metaheuristcs methods (differential evolution, firefly, firefly with predation, Hooke-Jeeves particle collision, and cross-section particle collision) to solve a set of fourteen benchmark problems then compare its success rates using non-parametric statistics tools, such as Friendman and Wilcoxon. The benckmark problems were divided into two groups. The first one deals with function problems like Branin, Easom, Goldstein-Price, Rosenbrock, Zakharov, Shuberts, Hartmann, and Shekel. Those functions are commonly used for testing optimization problems performance. The second group has nonlinear algebraic equations including parameter estimation problems. Ten-variable chemical equilibrium, chemical equilibrium, pig liver problem, fertilizer experiment parameter estimation, exponential fit 4-parameters are the problems on the second group. After all the executions, the two best methods and two new methods were applied to solve an optimal control problem known as continuous stirred tank reactor in order to find the more effective method. The new methods bring the topographical heuristic combined with the differential evolution algorithm and a new population version of the particle collision algorithm.
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On the other hand, statistics provide tools to compare efficiency in algorithms. The goal of this thesis is to perform five metaheuristcs methods (differential evolution, firefly, firefly with predation, Hooke-Jeeves particle collision, and cross-section particle collision) to solve a set of fourteen benchmark problems then compare its success rates using non-parametric statistics tools, such as Friendman and Wilcoxon. The benckmark problems were divided into two groups. The first one deals with function problems like Branin, Easom, Goldstein-Price, Rosenbrock, Zakharov, Shuberts, Hartmann, and Shekel. Those functions are commonly used for testing optimization problems performance. The second group has nonlinear algebraic equations including parameter estimation problems. Ten-variable chemical equilibrium, chemical equilibrium, pig liver problem, fertilizer experiment parameter estimation, exponential fit 4-parameters are the problems on the second group. After all the executions, the two best methods and two new methods were applied to solve an optimal control problem known as continuous stirred tank reactor in order to find the more effective method. The new methods bring the topographical heuristic combined with the differential evolution algorithm and a new population version of the particle collision algorithm.Ao lidar com problemas que envolvem otimização, os pesquisadores enfrentam um grande dilema no que diz respeito à eficiência e eficácia do algoritmo escolhido para aquela determinada situação. Por outro lado, a estatística fornece ferramentas capazes de comparar algoritmos. Pensando nisso, esta dissertação foi desenvolvida com o objetivo de executar cinco métodos metaheurísticos (evolução diferencial, vagalumes, vagalumes com predação, colisão de partíclas com Hooke-Jeeves e colisão de partículas através de seção de choque) em um conjunto de quatorze problemas encontrados na literatura e compará-los utilizando a estatística não-paramétrica a partir dos testes de Friedman e Wilcoxon. Os problemas foram divididos em duas categorias. A primeira categoria conta com os problemas Branin, Easom, Goldstein-Price, Rosenbrock, Zakharov, Shubert, Hartmann e Shekel por serem funções amplamente utilizadas em teste de desempenho de algoritmos de otimização. A segunda categoria constitui de sistemas algébricos não lineares incluindo problemas de estimação de parâmetros, são eles: equilíbrio químico com dez variáveis, equilíbrio químico, problema do fígado de porco, estimação de parâmetros de um experimento fertilizante e ajuste exponencial com quatro parâmetros. Por fim, os dois melhores métodos foram aplicados ao problema do reator tanque agitado contínuo, sendo este um caso de controle ótimo, em conjunto com os dois novos métodos que serão apresentados neste trabalho com o objetivo de encontrar o algoritmo que seja mais eficaz em diversos tipos de problemas que precisam da otimização para serem solucionados. Os novos métodos trarão a heurística topográfica atuando em conjunto com o algoritmo de evolução diferencial e com uma versão populacional do algoritmo de colisão de partículas.Submitted by Boris Flegr (boris@uerj.br) on 2021-01-07T14:40:10Z No. of bitstreams: 1 Tese_AneElidaNogueiraFrauchesAlmoaia.pdf: 1556726 bytes, checksum: 91e25f58a04963a86df1424073178a4f (MD5)Made available in DSpace on 2021-01-07T14:40:10Z (GMT). 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