Adaptação do algoritmo backtracking search optimization para o tratamento de problemas com restrições

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2017
Autor(a) principal: Assis, Alysson Rodrigo Marques Gomes de
Orientador(a): Lopez, Rafael Holdorf
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Link de acesso: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/185612
Resumo: Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil, Florianópolis, 2017
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spelling Universidade Federal de Santa CatarinaAssis, Alysson Rodrigo Marques Gomes deLopez, Rafael HoldorfMiguel, Leandro Fleck Fadel2018-04-13T19:39:27Z2018-04-13T19:39:27Z2017351834https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/185612Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil, Florianópolis, 2017Neste trabalho um novo algoritmo evolucionário (EA), o Backtracking Search Optimization Algorithm (BSA), é adaptado para a resolução de problemas de otimização com restrições, e com variáveis de projeto contínuas e discretas. O algoritmo em questão, BSA, possui uma estrutura simples, que é eficiente, rápida e capaz de resolver problemas multimodais, o que permite a este algoritmo se adaptar a diferentes problemas numéricos de otimização. O BSA possui uma memória que permite utilizar informações de gerações anteriores na geração da população de uma iteração posterior. No presente trabalho o funcionamento do algoritmo é descrito, seu desempenho avaliado na resolução de oito problemas benchmark da literatura e o código do BSA é associado a um código de elementos finitos para resolução de problemas práticos de engenharia. O desempenho do algoritmo é comparado com os de outros otimizadores de eficiência reconhecida. Os resultados obtidos nestes experimentos numéricos confirmam a validade do algoritmo proposto.Abstract: In this dissertation, a new evolutionary algorithm (EA), the Backtracking Search Optimization Algorithm (BSA), will be adapted for the resolution of constrained optimization problems, with continuous and discrete project variables. The algorithm structure is simple, efficient, quick and capable to solve multimodal problems, this allows the algorithm to adapt it to different optimization numerical problems. The BSA algorithm memory allows it to use information about previous offsprings in the generation of the next population. In the present work, the operation gear is described, the code is adapted by the adaptive penalization method (AMP) for the treatment of constrained problems, the algorithm performance is evaluated in the resolution of eight literature benchmark problems and the BSM-AMP is used with a finite element routine for solving practical trusses optimization problems. The comparison of the results of the numerical experiments performed with the BSA in this dissertation with those obtained by other optimization algorithms confirmed the validity of the propose algorithm.125 p.| ils., gráfs., tabs.porEngenharia civilOtimização estruturalAlgoritmos genéticosAdaptação do algoritmo backtracking search optimization para o tratamento de problemas com restriçõesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALPECV1079-D.pdfPECV1079-D.pdfapplication/pdf2039739https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/185612/-1/PECV1079-D.pdf56a504c0283570415875d8341df9143cMD5-1123456789/1856122018-04-13 16:39:27.524oai:repositorio.ufsc.br:123456789/185612Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestsandra.sobrera@ufsc.bropendoar:23732018-04-13T19:39:27Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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