Otimização multimodal através de novas técnicas baseadas em clusterização nebulosa / Multimodal optimization by new techiniques based on fuzzy clustering
AUTOR(ES)
Ana Carolina Rios Coelho
FONTE
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia
DATA DE PUBLICAÇÃO
04/07/2011
RESUMO
Neste trabalho, é proposta uma nova família de métodos a ser aplicada à otimização de problemas multimodais. Nestas técnicas, primeiramente são geradas soluções iniciais com o intuito de explorar o espaço de busca. Em seguida, com a finalidade de encontrar mais de um ótimo, estas soluções são agrupadas em subespaços utilizando um algoritmo de clusterização nebulosa. Finalmente, são feitas buscas locais através de métodos determinísticos de otimização dentro de cada subespaço gerado na fase anterior com a finalidade de encontrar-se o ótimo local. A família de métodos é formada por seis variantes, combinando três esquemas de inicialização das soluções na primeira fase e dois algoritmos de busca local na terceira. A fim de que esta nova família de métodos possa ser avaliada, seus constituintes são comparados com outras metodologias utilizando problemas da literatura e os resultados alcançados são promissores.
ASSUNTO(S)
otimização matemática algoritmos difusos análise multivariada métodos de simulação programação heurística simulated annealing (matemática) matematica aplicada mathematical optimization fuzzy algorithms multivariate analysis heuristic programming simulated annealing (mathematics) simulation methods
ACESSO AO ARTIGO
http://www.bdtd.uerj.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=2768Documentos Relacionados
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