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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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:hermes.cpd.ufjf.br:ufjf/418 |
| Date | 05 November 2015 |
| Creators | Vargas, Dênis Emanuel da Costa |
| Contributors | Lemonge, Afonso Celso de Castro, Barbosa, Helio José Corrêa, Bernardino, Heder Soares, Lima, Beatriz de Souza Leite Pires de, Wanner, Elizabeth Fialho, Fonseca, Leonardo Goliatt da, Freire, Wilhelm Passarella |
| Publisher | Universidade Federal de Juiz de Fora, Programa de Pós-graduação em Modelagem Computacional, UFJF, Brasil, ICE – Instituto de Ciências Exatas |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFJF, instname:Universidade Federal de Juiz de Fora, instacron:UFJF |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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