Algoritmos bio-inspirados aplicados a otimização dinamica

• Main Author: França, Fabricio Olivetti de
• Other Authors: UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: [s.n.] 2005
• Subjects: Pesquisa operacional; Otimização matemática; Programação não-linear; Otimização combinatória; Dynamic optimization; Nonlinear optimization; Combinatorial optimization; Artificial immune systems
• Online Access: FRANÇA, Fabricio Olivetti de. Algoritmos bio-inspirados aplicados a otimização dinamica. 2005. 120 p. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: <http://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/259091>. Acesso em: 14 ago. 2018.; http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/259091

Orientadores: Fernando Jose Von Zuben, Leandro Nunes de Castro === Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação === Made available in DSpace on 2018-08-14T19:14:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Franca_FabricioOlivettide_M.pdf: 2824607 bytes, checksum: 3de6277fbb2c8c3460d62b4d81d14f73 (MD5) Previous issue date: 2005 === Resumo: Esta dissertação propõe algoritmos bio-inspirados para a solução de problemas de otimização dinâmica, ou seja, problemas em que a superfície de otimização no espaço de busca sofre variações diversas ao longo do tempo. Com a variação, no tempo, de número, posição e qualidade dos ótimos locais, as técnicas de programação matemática tendem a apresentar uma acentuada degradação de desempenho, pois geralmente foram concebidas para tratar do caso estático. Algoritmos populacionais, controle dinâmico do número de indivíduos na população, estratégias de busca local e uso eficaz de memória são requisitos desejados para o sucesso da otimização dinâmica, sendo contemplados nas propostas de solução implementadas nesta dissertação. Os algoritmos a serem apresentados e comparados com alternativas competitivas presentes na literatura são baseados em funcionalidades e estruturas de processamento de sistemas imunológicos e de colônias de formigas. Pelo fato de considerarem todos os requisitos para uma busca eficaz em ambientes dinâmicos, o desempenho dos algoritmos imuno-inspirados se mostrou superior em todos os critérios considerados para comparação dos resultados dos experimentos. === Abstract: This dissertation proposes bio-inspired algorithms to solve dynamic optimization problems, i.e., problems for which the optimization surface on the search space suffers several changes over time. With such variation of number, position and quality of local optima, mathematical programming techniques may present degradation of performance, because they were usually conceived to deal with static problems. Population-based algorithms, dynamic control of the population size, local search strategies and an efficient memory usage are desirable requirements to a proper treatment of dynamic optimization problems, thus being incorporated into the solution strategies implemented here. The algorithms to be presented, and compared with competitive alternatives available in the literature, are based on functionalities and processing structures of immune systems and ant colonies. Due to the capability of incorporating all the requirements for an efficient search on dynamic environments, the immune-inspired approaches overcome the others in all the performance criteria adopted to evaluate the experimental results. === Mestrado === Engenharia de Computação === Mestre em Engenharia Elétrica