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Estratégias de penalização adaptativa para a solução de problemas de otimização com restrições via algoritmo genético

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-02-24T14:20:45Z
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Previous issue date: 2014-02-14 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / A aplicação de metaheurísticas em problemas reais com restrições não é possível sem ajustes. Esta impossibilidade é devida ao fato delas serem desenvolvidas, em sua essência, para resolver problemas de otimização irrestritos.
Esses ajustes são feitos por meio de técnicas que abordam as restrições apresentadas no problema. Técnicas de Penalização são comuns, transformando um problema de otimização restrito em um problema de otimização irrestrito, adicionando uma penalidade para a função aptidão das soluções infactíveis.
Esta dissertação considera uma técnica que adapta o valor do coeficiente de penalização de cada restrição usando informações da população, tais como a média da função de objetivo e o nível de violação em cada restrição. Esta técnica é conhecida como Método de Penalizaçao Adaptativa (ou simplesmente APM). Existem na literatura várias variantes para o APM que podem ser sintetizadas como: APM Esporádico que mantém os coeficientes de penalização fixados em um número fixo de gerações, uma segunda abordagem semelhante à primeira, mas que acumula valores das violações; variante chamada APM Monotônico, que é semelhante ao APM original, mas que não permite que os coeficientes de penalização sejam reduzidos ao longo do processo evolutivo e variante APM Amortecida, que usa uma média ponderada dos valores atuais e anteriores dos coeficientes de penalização.
Novas variantes para o APM são propostas nesta dissertação com a finalidade de
buscar melhorias para o APM original. O desempenho destas novas variantes é examinado usando funções teste e problemas de engenharia mecânica e estrutural. Comparações são realizadas utilizando perfis de desempenho, que permitem identificar mais claramente a robustez dessas variantes apontando as melhores. / The application of metaheuristics on real problems with constraints is not possible
without adjustments. This impossibility is due to the fact that they are developed, in
their essence, to solve unconstrained optimization problems.
These adjustments are made by techniques that address the constraints present in
the problem. Penalty Techniques are common, transforming a constrained optimization
problem into an unconstrained optimization problem, adding a penalty to the fitness
function of infeasible solutions.
This thesis considers a technique that adapts the value of the penalty coefficient of each
constraint using the information of the population, such as the average of the objective
function and the level of violation of each constraint. This technique is known as Adaptive
Penalty Method (or simply APM). There are in the literature, several variants for the
APM and they can be synthesized as: Sporadic APM which holds the fixed penalty
coefficients for a fixed number of generations, a second approach similar to the first,
but accumulating values of the violations; the variant entitled Monotonic APM, which is
similar to the original APM but not allowing the penalty coefficients be reduced along
the evolutionary process and the variant damped APM, which uses a weighted average of
the current and previous values of the penalty coefficients.
New variants for the APM are proposed in this thesis in order reach improvements in
the original APM. The performance of these new variants is examined using test-functions
and problems of mechanical and structural engineering. Comparisons are conducted using
performance profiles, which allow to identify more clearly the robustness of these variants
pointing out the best ones.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:hermes.cpd.ufjf.br:ufjf/3493
Date14 February 2014
CreatorsGarcia, Rafael de Paula
ContributorsLemonge, Afonso Celso de Castro, Barbosa, Helio José Corrêa, Bernardino, Heder Soares, Garcia, Eduardo Lucio Mendes, Freire, Wilhelm Passarella
PublisherUniversidade Federal de Juiz de Fora (UFJF), Programa de Pós-graduação em Modelagem Computacional, UFJF, Brasil, ICE – Instituto de Ciências Exatas
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguageEnglish
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFJF, instname:Universidade Federal de Juiz de Fora, instacron:UFJF
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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