Orientador: Fábio Roberto Chavarette / Resumo: O trabalho do profissional que atua nas diferentes áreas da engenharia resume-se na incessante busca pelo aumento da produtividade e rendimento, e pela redução do impacto das restrições como, consumo, custo, peso sobre os sistemas. Contudo, a solução de problemas de engenharia na sua forma analítica e exata só é possível para sistemas muito simples, desta forma, sistemas mais complexos, que geralmente possuem várias soluções, faz-se necessário optar por procedimentos de aproximação numérica com precisão aceitável e métodos de otimização para determinar a melhor solução dentre as existentes. Nos últimos anos, as técnicas de otimização têm estudado os comportamentos de fenômenos da natureza, visando a concepção de heurísticas de otimização, no qual, são utilizados para a solução de problemas de engenharia com restrições. Neste estudo é realizada a aplicação de diferentes técnicas de penalização, para tratamento de restrições, acoplados a um Algoritmo de Competição Imperialista (ICA), uma meta-heurístico que se baseia no imperialismo colonial adotado pelos países no século XVI com o objetivo de estender seus limites territoriais através da conquista de outros territórios denominados colônias. Diversos experimentos computacionais são realizados visando avaliar o desempenho do algoritmo considerando vários problemas testes encontrados na literatura. / Abstract: The work of the professional who works in the different areas of engineering boils down to the incessant search for increased productivity and efficiency, and for reducing the impact of constraints such as consumption, cost, and weight on systems. However, the solution of engineering problems in its analytical and exact form is only possible for very simple systems, in this way, more complex systems, which usually have several solutions, it becomes necessary to opt for numerical approximation procedures with acceptable precision and methods to determine the best solution among the existing ones. In recent years, optimization techniques have studied the behavior of natural phenomena, aiming at the design of optimization heuristics, in which they are used to solve constrained engineering problems. In this study the application of different penalization techniques for the treatment of constraints is coupled with an Imperialist Competitive Algorithm (ICA), a metaheuristic that is based on colonial imperialism adopted by the countries in the 16th century with the objective of extending its limits through the conquest of other territories called colonies. Several computational experiments are performed aiming to evaluate the performance of the algorithm considering several test problems found in the literature. / Mestre

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-03-02T11:42:31Z No. of bitstreams: 1 ericadacostareiscarvalho.pdf: 5557018 bytes, checksum: f6ffd53d6329e89b519786974a1b85e0 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-03-06T19:32:37Z (GMT) No. of bitstreams: 1 ericadacostareiscarvalho.pdf: 5557018 bytes, checksum: f6ffd53d6329e89b519786974a1b85e0 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-06T19:32:37Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ericadacostareiscarvalho.pdf: 5557018 bytes, checksum: f6ffd53d6329e89b519786974a1b85e0 (MD5) Previous issue date: 2014-02-13 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Nos últimos anos, várias meta-heurísticas têm sido adotadas para a solução de problemas de otimização com restrições. Uma dessas meta-heurísticas que se torna cada vez mais popular é a Otimização por Enxame de Partículas (Particle Swarm Optimization - PSO). O PSO é baseado na metáfora de como algumas espécies compartilham informações e, em seguida, usam essas informações para mover-se até os locais onde os alimentos estão localizados. A população é formada por um conjunto de indivíduos denominado partículas que representa possíveis soluções dentro de um espaço de busca multidimensinal. Neste trabalho, são analisados problemas clássicos de otimização com restrições onde um algoritmo PSO os trata como sendo sem restrições através da introdução de um método de penalização adaptativa (Adaptive Penalty Method - APM). O APM adapta o valor dos coeficientes de penalização de cada restrição fazendo uso de informações coletadas da população, tais como a média da função objetivo e o nível de violação de cada restrição. Diversos experimentos computacionais são realizados visando avaliar o desempenho do algoritmo considerando vários problemas testes encontrados na literatura. / In recent years, several meta-heuristics have been adopted for the solution of constrained optimization problems. One of these meta-heuristic that is becoming increasingly popular is the Particle Swarm Optimization - PSO. PSO is based on the metaphor of how some species share information and then use this information to move to the places where food is located. The population is formed by a group of individuals called particles representing possible solutions within a space multidimensional search. In this thesis, classical problems of constrained optimization where a PSO algorithm treats them as being unconstrained by introducing a method of adaptive penalty (Adaptive Penalty Method - APM) are analyzed. The APM adjusts the value of the penalty coeffcients of each constraint using the information collected from the population, such as the average of the objective function as well as the level of violation of each constraint. Several computational experiments are conducted to assess the performance the algorithm tests considering various problems found in the literature.

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-03-06T11:57:32Z No. of bitstreams: 1 grasielereginaduarte.pdf: 2553018 bytes, checksum: e0b9afbcc0b18965321f8db8ea7d38b8 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-03-06T20:19:40Z (GMT) No. of bitstreams: 1 grasielereginaduarte.pdf: 2553018 bytes, checksum: e0b9afbcc0b18965321f8db8ea7d38b8 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-06T20:19:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 grasielereginaduarte.pdf: 2553018 bytes, checksum: e0b9afbcc0b18965321f8db8ea7d38b8 (MD5) Previous issue date: 2015-03-06 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Os problemas de otimização estão presentes em diversas áreas de atuação da sociedade e o uso de algoritmos bio-inspirados para a resolução de problemas complexos deste tipo vem crescendo constantemente. O Algoritmo Colônia de Abelhas Artificiais (ABC – do inglês Artificial Bee Colony) é um algoritmo bio-inspirado proposto em 2005 para a resolução de problemas de otimização multimodais e multidimensionais. O fenômeno natural que inspirou o desenvolvimento do ABC foi o comportamento inteligente observado em colônias de abelhas, mais especificamente no forrageamento. O ABC foi proposto inicialmente para ser aplicado na resolução de problemas sem restrições. Este trabalho avalia o desempenho do ABC quando aplicado na resolução de problemas de otimização com restrições. Para o tratamento das restrições, métodos de penalização serão incorporados ao ABC. São analisados diversos métodos de penalização, de diferentes tipos, com o objetivo de identificar com qual deles o algoritmo apresenta melhor desempenho. Além disto, são avaliadas possíveis limitações e cuidados que devem ser tomados ao combinar métodos de penalização ao ABC. O algoritmo proposto é avaliado através da resolução de problemas de otimização encontrados na literatura. Vários experimentos computacionais são realizados e gráficos e tabelas são gerados para demonstração dos resultados obtidos que também são discutidos. / Optimization problems are present in several areas of society and the use of bio-inspired algorithms to solve complex problems of this type has been growing constantly. The Artificial Bee Colony Algorithm (ABC) is a bio-inspired algorithm proposed in 2005 for solving multimodal and multidimensional optimization problems. The natural phenomenon that inspired the development of the ABC was intelligent behavior observed in bee colonies, more specifically in foraging. The ABC was initially proposed to be applied to solve unconstrained problems. This study evaluates the performance of ABC when applied in solving constrained optimization problems. For the treatment of constraints, penalty methods will be incorporated into the ABC. Several penalty methods, of different types, are analyzed with the goal of identifying which of these penalty methods offers better performance. Furthermore, possible limitations and care that should be taken when combining penalty methods to ABC are evaluated. The proposed algorithm is evaluated by solving optimization problems found in the literature. Several computational experiments are performed and graphs and tables are generated for demonstration of the obtained results which are also discussed.