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Otimização global determinística: um algoritmo

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 1994
Autor(a) principal: Hein, Nelson
Orientador(a): Não Informado pela instituição
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/123456789/106386
Resumo: Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, Florianópolis, 1994.
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spelling Universidade Federal de Santa CatarinaHein, Nelson2013-12-05T20:20:15Z2013-12-05T20:20:15Z199495788https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/106386Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, Florianópolis, 1994.O problema da otimização consiste em determinar os valores ótimos (máximos ou mínimos) de uma função, a qual é denominada de função objetivo. Esta função objetivo depende de um conjunto de variavéis as quais são denominadas de variavéis de decisão ou de controle. A teoria da otimização desenvolve métodos determinísticos (númericos ou analíticos) e estocásticos (simulação convencional, algoritmos genéticos, etc.), para a obtenção dos valores ótimos das variavéis de decisão dos problemas de otimização. Valores estes que vão determinar a imagem ótima (máxima ou mínima) da função objetivo. O objetivo da otimização global é determinar o menor dos mínimos (ou o maior dos máximos), que pode ser único ou não, porém sua imagem será única; a este ponto denominamos de mínimo global. Este trabalho procura localizar deterministicamente o mínimo global de problemas de programação matemática (preferencialmente não linear), sugerindo um algoritmo que se utiliza de modificações do problema original, usando para isso uma nova função objetivo, e removendo a antiga função objetivo para junto das restrições iniciais. Para a verificação dos resultados foram usados algoritmos genéticos que são métodos estocásticos na forma de uma simulação inteligente, usando para isso mecanismos que a genética animal utiliza para o melhoramento das espécies, tais como operadores de mutação e crossing-over. A otimização se faz usando a lei de Darwin, ou seja, o algoritmo da prioridade para aqueles que fenotipicamente são mais aptos, deixando em segundo plano os elementos mais fracos, porém não os desprezando completamente, pois devido à sua formação genotípica, eles podem em alguma geração posterior dar contribuições de melhoria.viii, 111f.| ilporProgramação (Matemática)Otimização matemáticaAlgoritmosOtimização global determinística: um algoritmoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINAL95788.pdfapplication/pdf2463573https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/106386/1/95788.pdf3d96b173d03540e7d1189029cb036cdfMD51123456789/1063862013-12-05 18:20:15.795oai:repositorio.ufsc.br:123456789/106386Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestsandra.sobrera@ufsc.bropendoar:23732013-12-05T20:20:15Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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