Made available in DSpace on 2015-03-03T15:47:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 LeonardoCTB_DISSERT.pdf: 2119704 bytes, checksum: 5bdd21de8bfa668bba821593cdd5289f (MD5) Previous issue date: 2011-02-07 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico / Multi-objective combinatorial optimization problems have peculiar characteristics that require optimization methods to adapt for this context. Since many of these problems are NP-Hard, the use of metaheuristics has grown over the last years. Particularly, many different approaches using Ant Colony Optimization (ACO) have been proposed. In this work, an ACO is proposed for the Multi-objective Shortest Path Problem, and is compared to two other optimizers found in the literature. A set of 18 instances from two distinct types of graphs are used, as well as a specific multiobjective performance assessment methodology. Initial experiments showed that the proposed algorithm is able to generate better approximation sets than the other optimizers for all instances. In the second part of this work, an experimental analysis is conducted, using several different multiobjective ACO proposals recently published and the same instances used in the first part. Results show each type of instance benefits a particular type of instance benefits a particular algorithmic approach. A new metaphor for the development of multiobjective ACOs is, then, proposed. Usually, ants share the same characteristics and only few works address multi-species approaches. This works proposes an approach where multi-species ants compete for food resources. Each specie has its own search strategy and different species do not access pheromone information of each other. As in nature, the successful ant populations are allowed to grow, whereas unsuccessful ones shrink. The approach introduced here shows to be able to inherit the behavior of strategies that are successful for different types of problems. Results of computational experiments are reported and show that the proposed approach is able to produce significantly better approximation sets than other methods / Problemas de otimiza??o combinat?ria multiobjetivo apresentam caracter?sticas peculiares que exigem que t?cnicas de otimiza??o se adaptem a esse contexto. Como muitos desses problemas s?o NP-?rduos, o uso de metaheur?sticas tem crescido nos ?ltimos anos. Particularmente, muitas abordagens que utilizam a Otimiza??o por Col?nias de Formigas t?m sido propostas. Neste trabalho, prop?e-se um algoritmo baseado em col?nias de formigas para o Problema do Caminho mais Curto Multiobjetivo, e compara-se o algoritmo proposto com dois otimizadores encontrados na literatura. Um conjunto de 18 inst?ncias oriundas de dois tipos de grafos ? utilizado, al?m de uma metodologia espec?fica para a avalia??o de otimizadores multiobjetivo. Os experimentos iniciais mostram que o algoritmo proposto consegue gerar conjuntos de aproxima??o melhores que os demais otimizadores para todas as inst?ncias. Na segunda parte do trabalho, uma an?lise experimental de diferentes abordagens publicadas para col?nias de formigas multiobjetivo ? realizada, usando as mesmas inst?ncias. Os experimentos mostram que cada tipo de inst?ncia privilegia uma abordagem algor?tmica diferente. Uma nova met?fora para o desenvolvimento deste tipo de metaheur?stica ? ent?o proposta. Geralmente, formigas possuem caracter?sticas comuns e poucos artigos abordam o uso de m?ltiplas esp?cies. Neste trabalho, uma abordagem com m?ltiplas esp?cies competindo por fontes de comida ? proposta. Cada esp?cie possui sua pr?pria estrat?gia de busca e diferentes esp?cies n?o tem acesso ? informa??o dada pelo ferom?nio das outras. Como na natureza, as popula??es de formigas bem sucedidas tem a chance de crescer, enquanto as demais se reduzem. A abordagem apresentada aqui mostra-se capaz de herdar o comportamento de estrat?gias bem-sucedidas em diferentes tipos de inst?ncias. Resultados de experimentos computacionais s?o relatados e mostram que a abordagem proposta produz conjuntos de aproxima??o significativamente melhores que os outros m?todos

Submitted by Marlene Santos (marlene.bc.ufg@gmail.com) on 2017-09-21T21:10:08Z No. of bitstreams: 2 Tese - Yuri Rafael Leite Pereira - 2017.pdf: 2066899 bytes, checksum: e1bbe4df9a2a43e1074b83920a833ced (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2017-09-22T11:44:33Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Tese - Yuri Rafael Leite Pereira - 2017.pdf: 2066899 bytes, checksum: e1bbe4df9a2a43e1074b83920a833ced (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-22T11:44:33Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Tese - Yuri Rafael Leite Pereira - 2017.pdf: 2066899 bytes, checksum: e1bbe4df9a2a43e1074b83920a833ced (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2017-08-28 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / In this work, we will analyze three types of method to solve vector optimization problems in different types of context. First, we will present the trust region method for multiobjective optimization in the Riemannian context, which retrieves the classical trust region method for minimizing scalar functions. Under mild assumptions, we will show that each accumulation point of the generated sequences by the method, if any, is Pareto critical. Next, the proximal point method for vector optimization and its inexact version will be extended from Euclidean space to the Riemannian context. Under suitable assumptions on the objective function, the well-definedness of the methods will be established. Besides, the convergence of any generated sequence, to a weak efficient point, will be obtained. The last method to be investigated is the Newton method to solve vector optimization problem with respect to variable ordering structure. Variable ordering structures are set-valued map with cone values that to each element associates an ordering. In this analyze we will prove the convergence of the sequence generated by the algorithm of Newton method and, moreover, we also will obtain the rate of convergence under variable ordering structures satisfying mild hypothesis. / Neste trabalho, analisaremos três tipos de métodos para resolver problemas de otimização vetorial em diferentes tipos contextos. Primeiro, apresentaremos o método da Região de Confiança para resolver problemas multiobjetivo no contexto Riemanniano, o qual recupera o método da Região de Confiança clássica para minimizar funções escalares. Sob determinadas suposições, mostraremos que cada ponto de acumulação das sequências geradas pelo método, se houver, é Pareto crítico. Em seguida, o método do ponto proximal para otimização vetorial e sua versão inexata serão estendidos do espaço Euclidiano para o contexto Riemanniano. Sob adequados pressupostos sobre a função objetiva, a boas definições dos métodos serão estabelecidos. Além disso, a convergência de qualquer sequência gerada, para um ponto fracamente eficiente, é obtida. O último método a ser investigado é o método de Newton para resolver o problema de otimização vetorial com respeito a estruturas de ordem variável. Estruturas de ordem variável são aplicações ponto-conjunto cujas imagens são cones que para cada elemento associa uma ordem. Nesta análise, provaremos a convergência da sequência gerada pelo algoritmo do método de Newton e, além disso, também obteremos a taxa de convergência sob estruturas de ordem variável satisfazendo adequadas hipóteses.

Submitted by Cássia Santos (cassia.bcufg@gmail.com) on 2017-02-22T12:12:47Z No. of bitstreams: 2 Tese - Valdinês Leite de Sousa Júnior - 2017.pdf: 2145153 bytes, checksum: 388666d9bc1ff5aa261882785a3cc5e0 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2017-02-22T13:04:40Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Tese - Valdinês Leite de Sousa Júnior - 2017.pdf: 2145153 bytes, checksum: 388666d9bc1ff5aa261882785a3cc5e0 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-22T13:04:40Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Tese - Valdinês Leite de Sousa Júnior - 2017.pdf: 2145153 bytes, checksum: 388666d9bc1ff5aa261882785a3cc5e0 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2017-02-03 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq / In this work, we investigate four different types of descent methods: a dual descent method in the scalar context and a multiobjective proximal point methods (one exact and two inexact versions). The first one is restricted to functions that satisfy the Kurdyka-Lojasiewicz property, where it is used a quasi-distance as a regularization function. In the next three methods, the objective is to study the convergence of a multiobjective proximal methods (exact an inexact) for a particular class of multiobjective functions that are not necessarily differentiable. For the inexact methods, we choose a proximal distance as the regularization term. Such a well-known distance allows us to analyze the convergence of the method under various settings. Applications in behavioral sciences are analyzed in the sense of the variational rationality approach. / Neste trabalho, investigaremos quatro tipos diferentes de métodos de descida: um método de descida dual e três versões do método do ponto proximal (exato e inexato) em otimização multiobjetivo. No primeiro, a análise de convergência será restrita a funções que satisfazem a propriedade Kurdyka-Lojasiewicz, onde é usada uma quase-distância como função regularizadora. Nos seguintes, o objetivo é estudar a convergência de uma versão exata e duas versões inexatas do método de ponto proximal em otimização multiobjetivo para uma classe particular de funções multiobjetivo que não são necessariamente diferenciáveis. Para os métodos inexatos, escolhemos uma distância proximal como termo regularizador. Aplicações em ciência comportamental serão analisadas no sentido da abordagem da teoria de racionalidade variacional.

Submitted by JÚLIO HEBER SILVA (julioheber@yahoo.com.br) on 2017-06-21T18:17:08Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - José Salviano Borges - 2016.pdf: 59885367 bytes, checksum: 3df4277939769ca93ed44eee88f1bf84 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Cláudia Bueno (claudiamoura18@gmail.com) on 2017-07-07T19:56:31Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - José Salviano Borges - 2016.pdf: 59885367 bytes, checksum: 3df4277939769ca93ed44eee88f1bf84 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-07-07T19:56:31Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - José Salviano Borges - 2016.pdf: 59885367 bytes, checksum: 3df4277939769ca93ed44eee88f1bf84 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2016-03-09 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Goiás - FAPEG / To enlarge the active participation of individuals with disabilities in society, some mechanisms have been developed, such as crustches and wheelchairs. Wheelchairs are widely used, either temporarily or even permanently, allowing greater mobility and independence of the individual. However, the same is subject to the physical limitations of the wheels, requiring regular and hard grouynd to ensure bettermobility. Thus, some studies have suggested repacing the wheels on the legs, since the same part of the evolutionary process allows many terrestrial animals and viable movement to the wheels. The mechanisms with legs given the name of mobile machines. Among the most famous mobile machines are developed by the dutch phisicist Theo Jansen, called by Strandbeest. This study evaluates the repacement of the wheels of wheelchairs, for legs, trying to extend its use in less regular land. Also shown is the pattern of locomotion strcture developed by Jansen and the development of the Jansen similar structure using multiobjective optimizationmethods in order to ensure a new optimum configuration, and obtain a prototype proposed to be coupled in a conventional wheelchair. During the work it is proposed the method of wighted sumwith Pareto, this method related to onedimensionalyzation objectives. It also presents a brief comparison with two other methods –Weihted Sumand Pareto Ordination. / Para ampliar a participação ativa de indivíduos com deficiência na sociedade, alguns mecanismos foram desenvolvidos, como muletas e cadeiras de rodas. As cadeiras de rodas são bastante utilizadas, seja temporariamente ou até mesmo permanentemente, permitindo uma maior mobilidade e independência do indivíduo. Contudo, a mesma encontra-se sujeita às limitações físicas das rodas, necessitando de terrenos regulares e rígidos para garantir uma melhor locomoção. Assim, alguns estudos sugeriram a substituição das rodas por pernas, uma vez que as mesmas fazem parte do processo evolutivo demuitos animais terrestres e permite movimentos inviáveis para as rodas. Os mecanismos dotados de pernas receberam o nome de máquinas móveis. Dentre as máquinas móveis mais famosas encontram-se as desenvolvidas pelo físico holandês Theo Jansen, denominadas por Strandbeest. Este trabalho avalia a substituição das rodas das cadeiras de rodas por pernas, procurando ampliar a sua utilização em terrenos menos regulares. É apresentado também o modelo da estrutura de locomoção desenvolvida por Jansen, além do desenvolvimento de uma estrutura similar à de Jansen, utilizando métodos de otimização multiobjetivo com o intuito de se garantir uma nova configuração ótima, obtendo uma proposta de protótipo a ser acoplado em uma cadeira de rodas convencional. Durante o trabalho propõe-se o método da Soma Ponderada com Pareto, método este relacionado à unidimensionalização de objetivos. Apresenta-se também uma breve comparação com outros dois métodos - Soma Ponderada e Ordenação de Pareto.

Na área de inteligência artificial existem algoritmos de aprendizado, notavelmente aqueles pertencentes à área de aprendizado de máquina AM , capazes de automatizar a extração do conhecimento implícito de um conjunto de dados. Dentre estes, os algoritmos de AM simbólico são aqueles que extraem um modelo de conhecimento inteligível, isto é, que pode ser facilmente interpretado pelo usuário. A utilização de AM simbólico é comum no contexto de classificação, no qual o modelo de conhecimento extraído é tal que descreve uma correlação entre um conjunto de atributos denominados premissas e um atributo particular denominado classe. Uma característica dos algoritmos de classificação é que, em geral, estes são utilizados visando principalmente a maximização das medidas de cobertura e precisão, focando a construção de um classificador genérico e preciso. Embora essa seja uma boa abordagem para automatizar processos de tomada de decisão, pode deixar a desejar quando o usuário tem o desejo de extrair um modelo de conhecimento que possa ser estudado e que possa ser útil para uma melhor compreensão do domínio. Tendo-se em vista esse cenário, o principal objetivo deste trabalho é pesquisar métodos de computação evolutiva multiobjetivo para a construção de regras de conhecimento individuais com base em critérios definidos pelo usuário. Para isso utiliza-se a biblioteca de classes e ambiente de construção de regras de conhecimento ECLE, cujo desenvolvimento remete a projetos anteriores. Outro objetivo deste trabalho consiste comparar os métodos de computação evolutiva pesquisados com métodos baseado em composição de rankings previamente existentes na ECLE. É mostrado que os métodos de computação evolutiva multiobjetivo apresentam melhores resultados que os métodos baseados em composição de rankings, tanto em termos de dominância e proximidade das soluções construídas com aquelas da fronteira Pareto-ótima quanto em termos de diversidade na fronteira de Pareto. Em otimização multiobjetivo, ambos os critérios são importantes, uma vez que o propósito da otimização multiobjetivo é fornecer não apenas uma, mas uma gama de soluções eficientes para o problema, das quais o usuário pode escolher uma ou mais soluções que apresentem os melhores compromissos entre os objetivos / Machine Learning algorithms are notable examples of Artificial Intelligence algorithms capable of automating the extraction of implicit knowledge from datasets. In particular, Symbolic Learning algorithms are those which yield an intelligible knowledge model, i.e., one which a user may easily read. The usage of Symbolic Learning is particularly common within the context of classification, which involves the extraction of knowledge such that the associated model describes correelation among a set of attributes named the premises and one specific attribute named the class. Classification algorithms usually target into creating knowledge models which maximize the measures of coverage and precision, leading to classifiers that tend to be generic and precise. Althought this constitutes a good approach to creating models that automate the decision making process, it may not yield equally good results when the user wishes to extract a knowledge model which could assist them into getting a better understanding of the domain. Having that in mind, it has been established as the main goal of this Masters thesis the research of multi-objective evolutionary computing methods to create individual knowledge rules maximizing sets of arbitrary user-defined criteria. This is achieved by employing the class library and knowledge rule construction environment ECLE, which had been developed during previous research work. A second goal of this Masters thesis is the comparison of the researched evolutionary computing methods against previously existing ranking composition methods in ECLE. It is shown in this Masters thesis that the employment of multi-objective evolutionary computing methods produces better results than those produced by the employment of ranking composition-based methods. This improvement is verified both in terms of solution dominance and proximity of the solution set to the Pareto-optimal front and in terms of Pareto-front diversity. Both criteria are important for evaluating the efficiency of multi-objective optimization algorithms, for the goal of multi-objective optimization is to provide a broad range of efficient solutions, so the user may pick one or more solutions which present the best trade-off among all objectives

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:52:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao-EdsonBrunoMarquesCosta.pdf: 6213037 bytes, checksum: a95446ec89758c52cc2add52c4965e82 (MD5) Previous issue date: 2016-02-22 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / An adaptive fuzzy digital PID controller design methodology via multiobjective particle swarm optimization (MOPSO) based on robust stability criterion, is proposed. The plant to be controlled is modelled considering a Takagi-Sugeno (TS) fuzzy structure from input-output experimental data, by using the fuzzy C-Means clustering algorithm (antecedent parameters estimation) and fuzzy recursive least squares algorithm (consequent parameters estimation), respectively. An adaptation mechanism was formulated as a MOPSO problem for online tuning of the fuzzy digital PID controller parameters based on the fuzzy model parameters obtained recursively and the gain and phase margins specifications. Computational results for adaptive fuzzy digital PID control of a thermal plant with time varying delay is presented to illustrate the efficiency and applicability of the proposed methodology. / Nesta dissertação é proposta uma metodologia para controle PID fuzzy adaptativo com estabilidade robusta por enxame de partículas multiobjetivo, para sistemas dinâmicos não-lineares, com atraso puro de tempo. Uma estrutura de modelo fuzzy Takagi-Sugeno é definida para representação de sistemas dinâmicos não-lineares, com atraso puro de tempo, no domínio do tempo discreto. Os parâmetros do modelo fuzzy são estimados recursivamente a partir de dados experimentais, utilizando a técnica de agrupamento fuzzy C-Means (estimação do antecedente) e mínimos quadrados recursivos fuzzy (estimação do consequente). Uma estrutura de controle PID digital fuzzy Takagi-Sugeno é definida utilizando a estratégia de compensação paralela e distribuída. Um mecanismo de adaptação é formulado como um problema de otimização por enxame de partículas multiobjetivo, para ajuste online dos parâmetros do controlador fuzzy Takagi-Sugeno baseado em critério de estabilidade robusta (especificações de margem de ganho e fase). Resultados experimentais para controle PID fuzzy adaptativo baseado em critério de estabilidade robusta de um sistema térmico com atraso puro de tempo variante é apresentado para ilustrar a eficiência e aplicabilidade da metodologia proposta.

This master thesis deals with various mathematical models, which can be used for designing the location of collection points for various fractions of municipal waste with consideration of walking distance, economic demands and utilization of allocated capacities. Scripts for generating input datasets for applied models from basic input data, which are address points with population and GPS coordinates, is also included in the thesis. The model was implemented in GAMS and the script was written in VBA in Microsoft Excel. Model was used in case study. Results of single and multi-criteria approaches are analyzed and compared.

Orientador: Antônio Fernando Branco Costa / Resumo: O presente trabalho desenvolveu um modelo matemático que contribui para o projeto de redes cicloviárias conexas e integradas ao sistema de transporte público por ônibus em áreas urbanas, fazendo uso da Otimização Multiobjetivo (OM) por meio da Programação Linear Inteira Mista (MILP ou MIP). A investigação dos critérios de infraestrutura que influenciam a demanda cicloviária e que deveriam compor a modelagem matemática foi realizada por meio da Revisão da Literatura e cinco critérios identificados, referentes ao: Conforto, Segurança, Objetividade, Intermodalidade e Continuidade. Cada critério é composto por uma série de subcritérios, dezesseis no total, classificados como parâmetros de projeto de entrada e/ou de saída para o modelo matemático, segundo funções objetivos e restrições. Uma aplicação do modelo foi realizada em um caso real para cidade de grande porte, em São José dos Campos – SP, e obtidas soluções exatas com redes parcialmente conexas (abordagem 1) e redes totalmente conexas (abordagem 2), integradas aos pontos de parada de ônibus e as linhas de ônibus da região delimitada, por meio da linguagem de modelagem General Algebric Modeling System (GAMS) e o solver CPLEX. Os resultados obtidos foram aderentes a realidade da macrozona de tráfego na região estudada e contribuem para o planejamento urbano como validado pela Secretaria de Mobilidade Urbana de São José dos Campos. A análise de diversos cenários para o modelo matemático, ponderando os objetivos do modelo, pos... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The present work created a mathematical model that contributes to design bikeway networks integrated to the public transport service by buses in urban areas, using the Network Multiobjective Optimization through Mixed by means of Mixed Integer Linear Programming (MILP or MIP). The investigation of the infrastructure criteria that influence cycling demand and that should set the mathematical modeling was carried out through the Literature Review and five criteria were identified, referring to: Comfort, Safety, Objectivity, Intermodality and Connectivity. Each criteria is composed of a subcriteria set, sixteen in total, which performed as input and/or output design parameters for the mathematical model, according to fitness functions and constraints. An application of the model was carried out in a real case in São Jose dos Campos city - Sao Paulo state, and exact solutions were obtained with partially connected networks (approach 1) and fully connected networks (approach 2), integrated to the stop points by bus and bus lines in the defined region, using the General Algebric Modeling System (GAMS) modeling language and the CPLEX solver. The results obtained were adherent to the reality of the traffic macrozone in the studied region and contribute to urban planning, as validated by the São José dos Campos Urban Mobility Secretariat. The analysis of several scenarios for the mathematical model, considering the model's objectives, made it possible to verify the behavior of the res... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor

Wireless sensor networks is a broad subject with many applications and interesting research areas, such as optimization within connectivity and energy efficiency. One problem is that most published articles in this field use customized simulation environments and do not provide source code of their implementation. By not including aspects of implementation, it becomes difficult to determine how the results are achieved, which questions the validity and reliability of the works. This thesis aims to reproduce one of these researched methods, an algorithm that balances battery life with efficient routing within a network using fuzzy logic, with the goal to increase the reliability of the methodology within its field. The research question constructed on the foundation of these premises is thus “Is reproducibility satisfactory in a research work on a multi-objective routing algorithm, using fuzzy logic, in wireless sensor networks?, a case study by Minhas et al”. Two additional research questions emerge from the first one: “How does the reproduced algorithm perform in comparison to a selection of dif erent routing algorithms?” and “Is the reproduced algorithm, as is, applicable to a less idealistic environment?” To answer the research questions a computer simulation method is used to build, execute, and analyze the output of the algorithms. The results show that the implemented algorithm performs noticeably better in both lifetime and ratio to the shortest path compared with the original implementation, hinting towards the implementation and reproducibility deviating from expected results. The reproduced algorithm is also compared to two other algorithms under a different simulation environment, where it performs better in lifetime and packet delivery rate whilst performing slightly worse in energy efficiency and total energy consumption. Due to the significant differences in performance against the reproduced article’s implementation the study concludes that the reproducibility is not satisfactory. Lastly, it concludes that it does not perform well in a less idealistic simulation environment, making it less applicable.

During the assembly process of battery packs for electric vehicles, it is crucial to ensure that the cell-to-busbar joints can be produced with high quality, good reliability, and with minimal impact on the individual battery cells. This thesis project investigates the influence of different process parameters on the joint quality for laser welded dissimilar material cell-to-busbar joints. Nickel plated copper and steel plates, joined in an overlap configuration, are used as a simplified geometry, representing a cell-to-busbar joint. By the utilization of artificial neural network-based meta models, trained on numerical results from computational fluid dynamics simulations of the laser welding process, the joint quality is predicted and evaluated. The present thesis investigates how a set of optimized process parameters can be identified for the considered laser welded dissimilar material cell-to-busbar joints, in order to simultaneously maximize the interface width for the joints, and minimize the formation of undercuts and resulting in-process temperatures. NSGA-II is used to efficiently search for trade-off solutions, in an meta model-based multi-objective optimization approach, where the meta models are used to approximate the objectives, corresponding to the joint quality obtained from computational fluid dynamics simulations. With this, the time for one objective evaluation is reduced from approximately 9 hours, when the objectives are evaluated directly from computational fluid dynamics simulations, to only tenths of a second. With the proposed optimization approach, the Pareto-optimal front of trade-off solutions is identified, leading to the selection of three optimal solutions for validation. The validity of the proposed optimization approach, and the selected optimal solutions, are confirmed by means of both physical laser welding experiments and computational fluid dynamics simulations. It is shown that the selected optimal solutions, corresponding to three parameter setups, can be used to produce joints with large interface width and low in-process temperatures, without achieving a full penetration in the lower plate of the joint.