Otimização multiobjetivo e programação genética para descoberta de conhecimento em engenharia - Russo, Igor Lucas de Souza (2017)
A área de Otimização envolve o estudo e emprego de métodos para determinação dos parâmetros que levam à obtenção de soluções ótimas, de acordo com critérios denominados objetivos. Um problema é classiﬁcado como multiobjetivo quando apresenta objetivos múltiplos e conﬂitantes, que devem ser otimizados simultaneamente. Recentemente tem crescido o interesse dos pesquisadores pela análise de pós-otimalidade, que consiste na busca por propriedades intrínsecas às soluções ótimas de problemas de otimização e que podem lançar uma nova luz à compreensão dos mesmos. Innovization (inovação através de otimização, do inglês innovation through optmization) é um processo de descoberta de conhecimento a partir de problemas de otimização na forma de relações matemáticas entre variáveis, objetivos, restrições e parâmetros. Dentre as técnicas de busca que podem ser utilizadas neste processo está a Programação Genética (PG), uma meta heurística bioinspirada capaz de evoluir programas de forma automatizada. Além de numericamente válidos, os modelos encontrados devem utilizar corretamente as variáveis de decisão em relação às unidades envolvidas, de forma a apresentar signiﬁcado físico coerente. Neste trabalho é proposta uma alternativa para tratamento das unidades através de operações protegidas que ignoram os termos inválidos. Além disso, propõe-se aqui uma estratégia para evitar a obtenção de soluções triviais que não agregam conhecimento sobre o problema. Visando aumentar a diversidade dos modelos obtidos, propõe-se também a utilização de um arquivo externo para armazenar as soluções de interesse ao longo da busca. Experimentos computacionais são apresentados utilizando cinco estudos de caso em engenharia para veriﬁcar a inﬂuência das ideias propostas. Os problemas tratados aqui envolvem os projetos de: uma treliça de 2 barras, uma viga soldada, do corte de uma peça metálica, de engrenagens compostas e de uma treliça de 10 barras, sendo este último ainda não explorado na literatura de descoberta de conhecimento. Finalmente, o conhecimento inferido no estudo de caso da estrutura de 10 barras é utilizado para reduzir a dimensionalidade do problema.