Optimization is a large area of knowledge concerned with the need of a better use of resources and activities, becoming indispensable in the solution of several problems which arise from the study and formulation of real-world problems. Furthermore, the constraints that must be respected for each situation introduce in the methodologies of optimization an additional complication. Differential Evolution, which in its original formulation is applied only to unconstrained optimization problems in continuous space, also provides good results when applied to constrained optimization with discrete and continuous variables. This work presents the necessary improvements to Differential Evolution for its proper application to this class of problems, and proposes a new combination of techniques for this application, as well as a mechanism for dynamic selection of the appropriate variant of the technique. The initial proposal is a combination of Differential Evolution with a technique of adaptive penalty (APM) and the second proposal concerns the dynamic selection of variants during the search process. Several computational experiments are carried out confirming the competitiveness of the proposed algorithms. / A otimização é uma grande área de conhecimento voltada para a necessidade de um melhor aproveitamento de recursos e atividades, tornando-se indispensável na resolução de grande parte dos problemas oriundos de estudos e formulações de problemas reais. Além disso, as restrições que devem ser respeitadas para cada situação introduzem nas metodologias de otimização um complicador adicional. A Evolução Diferencial, que em sua formulação original é aplicada somente a problemas de otimização irrestrita e em espaços contínuos, apresenta também bons resultados quando aplicada à otimização restrita com variáveis contínuas e discretas. Este trabalho apresenta os aperfeiçoamentos necessários à Evolução Diferencial para sua adequada aplicação sobre essa classe de problemas, além de propor uma nova combinação de técnicas para essa aplicação, bem como um mecanismo de seleção dinâmica da variante adequada da técnica. A proposta inicial é a combinação da Evolução Diferencial com uma técnica adaptativa de penalização (APM) e a segunda proposta visa a seleção dinâmica de variantes durante o processo de busca. Vários experimentos computacionais são executados confirmando a competitividade dos algoritmos propostos.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:agregador.ibict.br.BDTD_LNCC:oai:lncc.br:82 |
| Date | 04 March 2009 |
| Creators | Eduardo Krempser da Silva |
| Contributors | Laurent Emmanuel Dardenne, Nelson Francisco Favilla Ebecken, Helio José Corrêa Barbosa |
| Publisher | Laboratório Nacional de Computação Científica |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do LNCC, instname:Laboratório Nacional de Computação Científica, instacron:LNCC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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