Otimização de sistemas atraves de redes neurais artificiais

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

1993

RESUMO

Esta tese apresenta uma Rede Neural Multi-Camadas com realimentação, visando a solução de problemas de otimização estáticos irrestritos e restritos. Um novo esquema de atualização dos pesos é proposto. Este esquema é uma modificação do algoritmo back-propagation e foi desenvolvido com base em resultados da teoria de dualidade e esquemas do tipo subgradientes. Resultados computacionais e uma implementação paralela são apresentados, que mostram o desempenho e a consistência do modelo proposto. Detalhes de implementação e análise comparativa do comportamento da rede em relação a outras abordagens são também incluídos. Outra classe de Redes Neurais Artificiais constituída de redes de duas camadas com realimentação também é proposta, visando a solução de problemas de otimização dinâmica discreta não aditivamente separáveis. Esta abordagem propõe um modelo recorrente generalizado de neurônio e um método direto para designar os pesos da rede e incorporar conhecimento sobre o sistema dado. Este método fundamenta-se no Princípio de Otimalidade de Bellmann e na troca de mensagens que ocorrem entre os neurônios durante o processamento químico sináptico. Uma análise comparativa dos requisitos computacionais exigidos é realizada comprovando a vantagem da abordagem proposta com relação ao algoritmo convencional da Programação Dinâmica. Problemas conhecidos de otimização como o problema da mochila e o problema do caminho mínimo, problemas de reguladores lineares discretos e um problema de planejamento de sistemas de potência a longo prazo são resolvidos para mostrar o desempenho e utilização da abordagem proposta

ASSUNTO(S)

algoritmos computadores neurais otimização estrutural

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