Desenvolvimento e anÃlise de algorÃtmos probabilÃsticos de otimizaÃÃo global / Development and analysis of we algorÃtimos probabilist of global otimizaÃÃo

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2004

RESUMO

O desenvolvimento de algoritmos de otimizaÃÃo global irrestrita tem sido pesquisado na tentativa de obter algoritmos gerais que apresentem um bom desempenho em classes abrangentes de problemas de otimizaÃÃo. Os mÃtodos que utilizam derivadas apresentam um bom desempenho mas, na grande maioria dos problemas esta informaÃÃo nÃo està disponÃvel ou à de grande dificuldade a sua obtenÃÃo. Existe uma grande dificuldade de se estabelecer algoritmos eficientes sem a informaÃÃo da derivada. Os mÃtodos de busca direta se apoiam em heurÃsticas para determinar a direÃÃo de busca com certa eficiÃncia, porÃm sem garantia de convergÃncia. Este trabalho realiza uma avaliaÃÃo do problema da convergÃncia dos algoritmos de busca direta, desenvolve um modelo geral, estratÃgias de abordagem e melhorias, analisa e implementa um algoritmo que à capaz de determinar a direÃÃo de busca do Ãtimo de forma eficiente, sem o uso de derivadas. O software desenvolvido utiliza nuvens probabilÃsticas que fornecem o conhecimento da performance da distribuiÃÃo de probabilidade da nuvem de pontos. Essa distribuiÃÃo atravÃs dos seus momentos fornece a direÃÃo de aproximaÃÃo do ponto de Ãtimo. Na presente pesquisa o algoritmo melhorado proposto apresentou uma excelente performance em relaÃÃo Ãs listas de Benchmark existentes e aceitas pela comunidade de otimizaÃÃo global. O aspecto mais relevante à a abrangÃncia de classes de problemas possÃveis de resolver com este algoritmo sem perda de performance em reconhecer a classe de problemas a ele submetido

ASSUNTO(S)

heurÃsticas nÃmero de pÃginas otimizaÃÃo global probabilist algorithms engenharia de producao global otimizaÃÃo heuristical number of pages xiii+164 algoritmos probabilÃsticos xiii+164

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