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Título: Um Algoritmo Híbrido entre Evolução Diferencial e Neder - Mead Usando Entropia para Problemas de Otimização Não - Linear Inteiro Misto.
Autor(es): Luchi, Felipe
Orientador: Krohling, Renato Antonio
Data do documento: 22-Fev-2016
Editor: Universidade Federal do Espírito Santo
Resumo: Vários problemas em engenharia são formulados como problemas de otimização não-lineares inteiros mistos. Métodos estocásticos vem sendo utilizados devido ao seu desempenho, flexibilidade, adaptabilidade e robustez. Evolução Diferencial pode ser utilizado em funções de qualquer natureza e possui habilidades em busca global, porém, tais habilidades não são refletidas na busca local. Este trabalho propõe uma abordagem híbrida entre os algoritmos Evolução Diferencial e Nelder-Mead para problemas de otimização não-linear inteira misto, onde o chaveamento é realizado através da entropia da população. O algoritmo Nelder-Mead foi estendido para manipular variáveis inteiras. O primeiro protótipo foi desenvolvido para solucionar problemas de otimização não-linear inteira sem restrições. O método Alfa Constrained foi incorporado para tratar problemas de otimização não-linear inteira com restrições e o algoritmo demonstrou sua eficácia. Por último, a abordagem foi testada utilizando problemas de otimização não-linear inteira mista com restrições e superou alguns resultados reportados na literatura. A principal vantagem deste método é a habilidade de realizar o chaveamento de acordo com a entropia da população durante a busca.
Many problems in engineering are formulated as mixed integer non-linear optimization problems. Stochastic methods have been used due to their performance, flexibility, adaptability and robustness. On the one side, Differential Evolution can be used in any kind of functions and has global search ability. On the other side, the Nelder-Mead algorithm can be used to improve candidate solutions. This work proposes a hybrid approach between Differential Evolution and Nelder-Mead for mixed integer non-linear optimization problems, where the local search is activated by means of the population entropy. The Nelder-Mead algorithm was extended to handle integer variables. The first prototype was developed to solve integer non-linear optimization problems without constraint. The Alpha Constrained method was incorporated to deal with constrained integer non-linear optimization problems. Finally, the approach was aplied to constrained mixed integer non-linear optimization problems showing its effectiveness. The main advantage of this method is the ability to switch between global and local by means of the population entropy during the search.
URI: http://repositorio.ufes.br/handle/10/4299
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