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Previous issue date: 2017-01-26 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / A área de Otimização envolve o estudo e emprego de métodos para determinação dos
parâmetros que levam à obtenção de soluções ótimas, de acordo com critérios denominados
objetivos. Um problema é classificado como multiobjetivo quando apresenta objetivos
múltiplos e conflitantes, que devem ser otimizados simultaneamente. Recentemente tem
crescido o interesse dos pesquisadores pela análise de pós-otimalidade, que consiste na
busca por propriedades intrínsecas às soluções ótimas de problemas de otimização e que
podem lançar uma nova luz à compreensão dos mesmos. Innovization (inovação através
de otimização, do inglês innovation through optmization) é um processo de descoberta de
conhecimento a partir de problemas de otimização na forma de relações matemáticas
entre variáveis, objetivos, restrições e parâmetros. Dentre as técnicas de busca que
podem ser utilizadas neste processo está a Programação Genética (PG), uma meta
heurística bioinspirada capaz de evoluir programas de forma automatizada. Além de
numericamente válidos, os modelos encontrados devem utilizar corretamente as variáveis
de decisão em relação às unidades envolvidas, de forma a apresentar significado físico
coerente. Neste trabalho é proposta uma alternativa para tratamento das unidades através
de operações protegidas que ignoram os termos inválidos. Além disso, propõe-se aqui uma
estratégia para evitar a obtenção de soluções triviais que não agregam conhecimento sobre
o problema. Visando aumentar a diversidade dos modelos obtidos, propõe-se também a
utilização de um arquivo externo para armazenar as soluções de interesse ao longo da
busca. Experimentos computacionais são apresentados utilizando cinco estudos de caso
em engenharia para verificar a influência das ideias propostas. Os problemas tratados
aqui envolvem os projetos de: uma treliça de 2 barras, uma viga soldada, do corte de
uma peça metálica, de engrenagens compostas e de uma treliça de 10 barras, sendo este
último ainda não explorado na literatura de descoberta de conhecimento. Finalmente, o
conhecimento inferido no estudo de caso da estrutura de 10 barras é utilizado para reduzir
a dimensionalidade do problema. / The area of optimization involves the study and the use of methods to determine the
parameters that lead to optimal solutions, according to criteria called objectives. A
problem is classified as multiobjective when it presents multiple and conflicting objectives
which must be simultaneously optimized. Recently, the interest of the researchers
has grown in the analysis of post-optimality, which consists in the search for intrinsic
properties of the optimal solutions of optimization problems. This can shed a new light on
the understanding of the optimization problems. Innovization (from innovation through
optimization) is a process of knowledge discovery from optimization problems in the form
of mathematical relationships between variables, objectives, constraints, and parameters.
Genetic Programming (GP), a search technique that can be used in this process, is a
bio-inspired metaheuristic capable of evolving programs automatically. In addition to
be numerically valid, the models found must correctly use the decision variables with
respect to the units involved, in order to present coherent physical meaning. In this work,
a method is proposed to handle the units through protected operations which ignore
invalid terms. Also, a strategy is proposed here to avoid trivial solutions that do not add
knowledge about the problem. In order to increase the diversity of the models obtained,
it is also proposed the use of an external file to store the solutions of interest found
during the search. Computational experiments are presented using five case studies in
engineering to verify the influence of the proposed ideas. The problems dealt with here are
the designs of: a 2-bar truss, a welded beam, the cutting of a metal part, composite gears,
and a 10-bar truss. The latter was not previously explored in the knowledge discovery
literature. Finally, the inferred knowledge in the case study of the 10-bar truss structure
is used to reduce the dimensionality of that problem.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:hermes.cpd.ufjf.br:ufjf/4097 |
| Date | 26 January 2017 |
| Creators | Russo, Igor Lucas de Souza |
| Contributors | Bernardino, Heder Soares, Barbosa, Helio José Corrêa, Toledo, Elson Magalhães, Guerreiro, João Nisan Correia, Augusto, Douglas Adriano |
| Publisher | Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF), Programa de Pós-graduação em Modelagem Computacional, UFJF, Brasil, ICE – Instituto de Ciências Exatas |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| 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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