Spelling suggestions: "subject:"algoritmos probabilísticos"" "subject:"algoritmos probabilísiticos""
1 |
Desenvolvimento e análise de algorítmos probabilísticos de otimização globalMarques Cavalcanti, André January 2004 (has links)
Made available in DSpace on 2014-06-12T17:35:39Z (GMT). No. of bitstreams: 2
arquivo6983_1.pdf: 1862837 bytes, checksum: e0fcb825b04d3b7f64bcee6a89be5f0c (MD5)
license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5)
Previous issue date: 2004 / O desenvolvimento de algoritmos de otimização global irrestrita tem sido pesquisado
na tentativa de obter algoritmos gerais que apresentem um bom desempenho em
classes abrangentes de problemas de otimização. Os métodos que utilizam derivadas
apresentam um bom desempenho mas, na grande maioria dos problemas esta informação
não está disponível ou é de grande dificuldade a sua obtenção. Existe uma grande
dificuldade de se estabelecer algoritmos eficientes sem a informação da derivada. Os
métodos de busca direta se apoiam em heurísticas para determinar a direção de busca
com certa eficiência, porém sem garantia de convergência. Este trabalho realiza uma
avaliação do problema da convergência dos algoritmos de busca direta, desenvolve
um modelo geral, estratégias de abordagem e melhorias, analisa e implementa um
algoritmo que é capaz de determinar a direção de busca do ótimo de forma eficiente,
sem o uso de derivadas. O software desenvolvido utiliza nuvens probabilísticas que
fornecem o conhecimento da performance da distribuição de probabilidade da nuvem
de pontos. Essa distribuição através dos seus momentos fornece a direção de aproximação
do ponto de ótimo. Na presente pesquisa o algoritmo melhorado proposto
apresentou uma excelente performance em relação às listas de Benchmark existentes
e aceitas pela comunidade de otimização global. O aspecto mais relevante é a abrangência
de classes de problemas possíveis de resolver com este algoritmo sem perda de
performance em reconhecer a classe de problemas a ele submetido
|
2 |
O algoritmo talus na resolução do problema do controle ótimoCecília Parga Carneiro, Savana 31 January 2008 (has links)
Made available in DSpace on 2014-06-12T17:37:57Z (GMT). No. of bitstreams: 2
arquivo3958_1.pdf: 1858605 bytes, checksum: 010b7efbaa0ac4aef2becd712d518c7a (MD5)
license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5)
Previous issue date: 2008 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Esta dissertação tem por objetivo principal propor um procedimento para
resolução de problemas de controle ótimo com a utilização do Princípio do
Máximo de Pontryagin e algoritmos probabilísticos, principalmente o Talus,
visando melhoria da acurácia e aumento de eficiência deste processo. Para
tanto, apresenta-se o desenvolvimento histórico da teoria do controle ótimo e
resumem-se as principais características dos algoritmos utilizados. Além disso,
uma vez definido o método, resolveram-se alguns exemplos com a finalidade
de comparação de desempenho com a programação dinâmica interativa e a
parametrização de controle, formas mais usuais de solução. Para completar a
abordagem, sugeriram-se algumas possibilidades para utilizar o Talus na
resolução de equações diferenciais. A partir disso, foi possível garantir a
efetividade do objetivo inicial e propor temas para estudos futuros
|
Page generated in 0.1331 seconds