Uma contribuição ao estudo dos métodos de otimização multi-objetivo

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2005
Autor(a) principal: Oliveira, Lidiane Sartini de
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: Universidade Federal de Uberlândia
BR
Programa de Pós-graduação em Engenharia Mecânica
Engenharias
UFU
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Otimização multi-critério
Critério global ponderação dos objetivos
Hierárquico
Negociação
Programação de metas
Min-max
Engenharia mecânica Modelos matemáticos
Otimização matemática
Multicriterion optimization
Weighting objectives
Global criterion
Hierarchical
Trade-off
Goal programming
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICA
Link de acesso: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/14819
Resumo: In optimization problems, there are many situations in which the users goal is to minimize and or maximize several functions simultaneously, instead of dealing with a single objective function. These functions form a mathematical description of performance criteria, which are usually in conflict with each other. This situation is formulated as a multicriterion optimization problem (also called multi-performance, multiple objective or vector optimization). Multicriterion optimization problems arise various applications in sciences and engineering. There are several criteria that can be used to solve complex optimization problems. This dissertation presents a contribution to the study and comparison multiobjective optimization problems. The classic methods, based on function scalarization in which a vector function is transformed into a scalar function, are represented in the present work by the weighting objectives method and the global criterion method. A different approach is given by the hierarchical, trade-off and goal programming methods, which treats the objective functions as additional constraints. A method based of the min-max approach is also studied. Some multicriterion optimization problems are used to illustrate the methodology developed.
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description In optimization problems, there are many situations in which the users goal is to minimize and or maximize several functions simultaneously, instead of dealing with a single objective function. These functions form a mathematical description of performance criteria, which are usually in conflict with each other. This situation is formulated as a multicriterion optimization problem (also called multi-performance, multiple objective or vector optimization). Multicriterion optimization problems arise various applications in sciences and engineering. There are several criteria that can be used to solve complex optimization problems. This dissertation presents a contribution to the study and comparison multiobjective optimization problems. The classic methods, based on function scalarization in which a vector function is transformed into a scalar function, are represented in the present work by the weighting objectives method and the global criterion method. A different approach is given by the hierarchical, trade-off and goal programming methods, which treats the objective functions as additional constraints. A method based of the min-max approach is also studied. Some multicriterion optimization problems are used to illustrate the methodology developed.
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