Técnicas de otimização baseadas no paradigma de enxames de partículas e sua aplicação ao projeto de equipamentos eletromagnéticos.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2012
Autor(a) principal: Barbosa, Leandro Zavarez
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: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Electrical machines
Electromagnetism (Optimization)
Eletromagnetismo (Otimização)
Máquinas elétricas
Pareto optimal
Pareto otimalidade
Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3143/tde-16072013-172602/
Resumo: O presente trabalho propõe a utilização do método de otimização baseado no paradigma de enxame de partículas no projeto de um dispositivo eletromagnético, modelado analiticamente. A otimização baseada em enxames de partículas pertence à classe dos algoritmos evolutivos e é baseada no algoritmo de simulação do movimento de pássaros na busca por comida. O trabalho será focado na resolução de problemas de otimização multiobjetivo e apenas alguns casos de otimização mono-objetivo serão resolvidos para demonstrar a funcionalidade do método de otimização. Dois métodos de otimização multiobjetivo são propostos: um é baseado num algoritmo de otimização multiobjetivo que utiliza o paradigma de enxames em conjunto com soluções adotadas pelo algoritmo genético multiobjetivo denominado Nondominated Sorting Genetic Algorithm-II (NSGA-II) e o outro é baseado também no paradigma de enxames utilizando elementos do algoritmo de otimização multiobjetivo intitulado Strength Pareto Evolutionary Algorithm (SPEA). Ambos algoritmos são validados em um problema de otimização baseado no projeto de um motor de corrente contínua sem escovas, um benchmark de otimização.
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