OtimizaÃÃo utilizando funÃÃes substitutas e extraÃÃo de regras difusas.

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DATA DE PUBLICAÇÃO

2002

RESUMO

Uma ferramenta chamada XPERIMENT, baseada em algoritmos de otimizaÃÃo, foi desenvolvida no ITA durante a Ãltima dÃcada para projetar sistemas de controle assistido por computador. No entanto, em problemas de otimizaÃÃo que demandam um alto esforÃo computacional, mÃtodos padrÃes de otimizaÃÃo (entre eles estÃo os mÃtodos utilizados no XPERIMENT) muitas vezes nÃo produzem resultados em um tempo/custo aceitÃvel. Uma metodologia para resolver este tipo de problema foi desenvolvida nesta tese. A soluÃÃo à obtida atravÃs do uso de aproximaÃÃes da funÃÃo real, cujo cÃlculo (e otimizaÃÃo) exige um esforÃo computacional menor. Tais aproximaÃÃes sÃo chamadas funÃÃes ``surrogate . Exemplos de funÃÃes que podem ser utilizadas como funÃÃes surrogate sÃo redes neurais e interpoladores polinomiais. O uso de funÃÃes surrogate resulta na reduÃÃo do tempo computacional necessÃrio para determinar uma soluÃÃo para o problema original (nÃo o aproximado). Resultados numÃricos mostram este fato. Para aumentar a capacidade do XPERIMENT de executar projeto de sistemas de controle assistido por computador, funÃÃes surrogate foram incorporadas ao XPERIMENT.Esta tese tambÃm descreve um algoritmo de determinaÃÃo de modelos difusos tipo Takagi-Sugeno-Kang. Este mÃtodo, baseado em pares de dados entrada-saÃda do sistema, determina as funÃÃes de pertinÃncia e o conjunto de regras difusas. Um sistema nÃo-linear instÃvel em malha aberta à usado para ilustrar o algoritmo. Os resultados obtidos mostram a capacidade do algoritmo em identificar um modelo difuso e tambÃm mostram que o mÃtodo pode ser utilizado em outras aplicaÃÃes. Contudo, o desempenho do sistema difuso inicialmente determinado pode ser melhorado. Isso pode ser feito otimizando os parÃmetros que definem o modelo difuso atravÃs do XPERIMENT. Outra possibilidade a ser investigada em trabalhos futuros à utilizar o modelo difuso determinado atravÃs de pares de dados entrada-saÃda como uma funÃÃo surrogate.

ASSUNTO(S)

otimizaÃÃo modelos matemÃticos algoritmos mÃtodos computacionais controle automÃtico

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