Algoritmo genético especializado na resolução de problemas com variáveis contínuas e altamente restritos

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2009
Autor(a) principal: Zini, Érico de Oliveira Costa [UNESP]
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 Estadual Paulista (Unesp)
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Algoritmo evolucionário
Algoritmo multiobjetivo
Manipulação de restrições
Otimização com restrições
Evolutionary algorithm (EA)
Multi-objective algorithm
Constraint handling
Constrained optimization
Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/87116
Resumo: Este trabalho apresenta uma metodologia composta de duas fases para resolver problemas de otimização com restrições usando uma estratégia multiobjetivo. Na primeira fase, o esforço concentra-se em encontrar, pelo menos, uma solução factível, descartando completamente a função objetivo. Na segunda fase, aborda-se o problema como biobjetivo, onde se busca a otimização da função objetivo original e maximizar o cumprimento das restrições. Na fase um propõe-se uma estratégia baseada na diminuição progressiva da tolerância de aceitação das restrições complexas para encontrar soluções factíveis. O desempenho do algoritmo é validado através de 11 casos testes bastantes conhecidos na literatura especializada.
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