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Previous issue date: 2015-07-06 / Recentemente diversas t?cnicas de computa??o evolucion?rias t?m sido utilizadas em ?reas como estima??o de par?metros de processos din?micos lineares e n?o lineares ou at? sujeitos a incertezas. Isso motiva a utiliza??o de algoritmos como o otimizador por nuvem de part?culas (PSO) nas referidas ?reas do conhecimento. Por?m, pouco se sabe sobre a converg?ncia desse algoritmo e, principalmente, as an?lises e estudos realizados t?m se concentrado em resultados experimentais. Por isso, ? objetivo deste trabalho propor uma nova estrutura para o PSO que permita analisar melhor a converg?ncia do algoritmo de forma anal?tica. Para isso, o PSO ? reestruturado para assumir uma forma matricial e reformulado como um sistema linear por partes. As partes ser?o analisadas de forma separada e ser? proposta a inser??o de um fator de esquecimento que garante que a parte mais significativa deste sistema possua autovalores dentro do c?rculo de raio unit?rio. Tamb?m ser? realizada a an?lise da converg?ncia do algoritmo como um todo, utilizando um crit?rio de converg?ncia quase certa, aplic?vel a sistemas chaveados. Na sequ?ncia, ser?o realizados testes experimentais de maneira a verificar o comportamento dos autovalores ap?s a inser??o do fator de esquecimento. Posteriormente, os algoritmos de identifica??o de par?metros tradicionais ser?o combinados com o PSO matricial, de maneira a tornar os resultados da identifica??o t?o bons ou melhores que a identifica??o apenas com o PSO ou, apenas com os algoritmos tradicionais. Os resultados mostram a converg?ncia das part?culas em uma regi?o delimitada e que as fun??es obtidas ap?s a combina??o do algoritmo PSO matricial com os algoritmos convencionais, apresentam maior generaliza??o para o sistema apresentado. As conclus?es a que se chega ? que a hibridiza??o, apesar de limitar a busca por uma part?cula mais apta do PSO, permite um desempenho m?nimo para o algoritmo e ainda possibilita melhorar o resultado obtido com os algoritmos tradicionais, permitindo a representa??o do sistema aproximado em quantidades maiores de frequ?ncias.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufrn.br:123456789/20676 |
| Date | 06 July 2015 |
| Creators | Dantas, Andr? Felipe Oliveira de Azevedo |
| Contributors | 42046637100, http://lattes.cnpq.br/0477027244297797, Martins, Allan de Medeiros, 01979076448, http://lattes.cnpq.br/4402694969508077, Casillo, Danielle Simone da Silva, 02796900452, http://lattes.cnpq.br/2111858571672626, Ara?jo, F?bio Meneghetti Ugulino de, 82675090468, http://lattes.cnpq.br/5473196176458886, Moreira, Vicente Delgado, 02118457448, http://lattes.cnpq.br/4549279470957332, Maitelli, Andr? Laurindo |
| Publisher | Universidade Federal do Rio Grande do Norte, PROGRAMA DE P?S-GRADUA??O EM ENGENHARIA EL?TRICA E DE COMPUTA??O, UFRN, Brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFRN, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte, instacron:UFRN |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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