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 2016-01-15T14:16:25Z No. of bitstreams: 1 denisemanueldacostavargas.pdf: 16589539 bytes, checksum: 44a0869db27ffd5f8254f85fb69ab78c (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2016-01-25T17:40:31Z (GMT) No. of bitstreams: 1 denisemanueldacostavargas.pdf: 16589539 bytes, checksum: 44a0869db27ffd5f8254f85fb69ab78c (MD5) / Made available in DSpace on 2016-01-25T17:40:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 denisemanueldacostavargas.pdf: 16589539 bytes, checksum: 44a0869db27ffd5f8254f85fb69ab78c (MD5) Previous issue date: 2015-11-05 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Problemas de Otimização Multiobjetivo (POMs) com restrições são frequentes em diversas áreas das ciências e engenharia, entre elas a Otimização Estrutural (OE). Apesar da Evolução Diferencial (ED) ser uma metaheurística muito atraente na resolução de problemas do mundo real, há uma carência na literatura de discussões sobre o desempenho em POMs de OE. Na sua grande maioria os problemas de OE apresentam restrições. Nesta tese utiliza-se uma técnica para o tratamento de restrições chamada de APM (Adaptive Penalty Method) que tem histórico de bons resultados quando aplicada em problemas monobjetivo de OE. Pelo potencial da ED na resolução de problemas do mundo real e da técnica APM em OE, juntamente com a escassez de trabalhos envolvendo esses elementos em POMs de OE, essa tese apresenta um estudo de um algoritmo bem conhecido de ED acoplado à técnica APM nesses problemas. Experimentos computacionais considerando cenários sem e com inserção de informações de preferência do usuário foram realizados em problemas com variáveis continuas e discretas. Os resultados foram comparados aos encontrados na literatura, além dos obtidos pelo algoritmo que representa o estado da arte. Comparou-se também os resultados obtidos pelo mesmo algoritmo de ED adotado, porém sem ser acoplado à técnica APM, objetivando investigar sua influência no desempenho da combinação proposta. As vantagens e desvantagens do algoritmo proposto em cada cenário são apresentadas nessa tese, além de sugestões para trabalhos futuros. / Multiobjective Optimization Problems (MOPs) with constraints are common in many areas of science and engineering, such as Structural Optimization (SO). In spite of Differential Evolution (DE) being a very attractive metaheuristic in real-world problems, no work was found assessing its performance in SO MOPs. Most OE problems have constraints. This thesis uses the constraint handling technique called Adaptive Penalty Method (APM) that has a history of good results when applied in monobjective problems of SO. Due to the potential of DE in solving real world problems and APM in SO problems, and also with the lack of studies involving these elements in SO MOPs, this work presents a study of a well-known DE algorithm coupled to the APM technique in these problems. Computational experiments considering scenarios with and without inclusion of user preference information were performed in problems with continuous and discrete variables. The results were compared with those in the literature, in addition to those obtained by the algorithm that represents the state of the art. They were also compared to the results obtained by the same DE algorithm adopted, but without the APM technique, aiming at investigating the influence of the APM technique in their performance. The advantages and disadvantages of the proposed algorithm in each scenario are presented in this research, as well as suggestions for future works.