Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2016-06-10T00:04:44Z No. of bitstreams: 1 AndreFelipeOliveiraDeAzevedoDantas_TESE.pdf: 1568997 bytes, checksum: 5540f3a6014383c6e5ad913d025e8220 (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2016-06-10T22:40:15Z (GMT) No. of bitstreams: 1 AndreFelipeOliveiraDeAzevedoDantas_TESE.pdf: 1568997 bytes, checksum: 5540f3a6014383c6e5ad913d025e8220 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-06-10T22:40:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AndreFelipeOliveiraDeAzevedoDantas_TESE.pdf: 1568997 bytes, checksum: 5540f3a6014383c6e5ad913d025e8220 (MD5) Previous issue date: 2015-07-06 / Recentemente diversas t?cnicas de computa??o evolucion?rias t?m sido utilizadas em ?reas como estima??o de par?metros de processos din?micos lineares e n?o lineares ou at? sujeitos a incertezas. Isso motiva a utiliza??o de algoritmos como o otimizador por nuvem de part?culas (PSO) nas referidas ?reas do conhecimento. Por?m, pouco se sabe sobre a converg?ncia desse algoritmo e, principalmente, as an?lises e estudos realizados t?m se concentrado em resultados experimentais. Por isso, ? objetivo deste trabalho propor uma nova estrutura para o PSO que permita analisar melhor a converg?ncia do algoritmo de forma anal?tica. Para isso, o PSO ? reestruturado para assumir uma forma matricial e reformulado como um sistema linear por partes. As partes ser?o analisadas de forma separada e ser? proposta a inser??o de um fator de esquecimento que garante que a parte mais significativa deste sistema possua autovalores dentro do c?rculo de raio unit?rio. Tamb?m ser? realizada a an?lise da converg?ncia do algoritmo como um todo, utilizando um crit?rio de converg?ncia quase certa, aplic?vel a sistemas chaveados. Na sequ?ncia, ser?o realizados testes experimentais de maneira a verificar o comportamento dos autovalores ap?s a inser??o do fator de esquecimento. Posteriormente, os algoritmos de identifica??o de par?metros tradicionais ser?o combinados com o PSO matricial, de maneira a tornar os resultados da identifica??o t?o bons ou melhores que a identifica??o apenas com o PSO ou, apenas com os algoritmos tradicionais. Os resultados mostram a converg?ncia das part?culas em uma regi?o delimitada e que as fun??es obtidas ap?s a combina??o do algoritmo PSO matricial com os algoritmos convencionais, apresentam maior generaliza??o para o sistema apresentado. As conclus?es a que se chega ? que a hibridiza??o, apesar de limitar a busca por uma part?cula mais apta do PSO, permite um desempenho m?nimo para o algoritmo e ainda possibilita melhorar o resultado obtido com os algoritmos tradicionais, permitindo a representa??o do sistema aproximado em quantidades maiores de frequ?ncias.