Algoritmos bio-inspirados aplicados a otimização dinamica

Bio-inspired algorithms applied to dynamic optimization

dc.creatorFrança, Fabricio Olivetti de
dc.date2005
dc.date2005-01-12T00:00:00Z
dc.date2017-03-30T21:31:52Z
dc.date2017-07-13T19:51:59Z
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dc.date.accessioned2018-03-29T03:57:44Z
dc.date.available2018-03-29T03:57:44Z
dc.identifierFRANÇA, Fabricio Olivetti de. Algoritmos bio-inspirados aplicados a otimização dinamica. 2005. 120 p. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: <http://libdigi.unicamp.br/document/?code=000471017>. Acesso em: 30 mar. 2017.
dc.identifierhttp://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/259091
dc.identifier.urihttp://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/1338837
dc.descriptionOrientadores: Fernando Jose Von Zuben, Leandro Nunes de Castro
dc.descriptionDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação
dc.descriptionResumo: Esta dissertação propõe algoritmos bio-inspirados para a solução de problemas de otimização dinâmica, ou seja, problemas em que a superfície de otimização no espaço de busca sofre variações diversas ao longo do tempo. Com a variação, no tempo, de número, posição e qualidade dos ótimos locais, as técnicas de programação matemática tendem a apresentar uma acentuada degradação de desempenho, pois geralmente foram concebidas para tratar do caso estático. Algoritmos populacionais, controle dinâmico do número de indivíduos na população, estratégias de busca local e uso eficaz de memória são requisitos desejados para o sucesso da otimização dinâmica, sendo contemplados nas propostas de solução implementadas nesta dissertação. Os algoritmos a serem apresentados e comparados com alternativas competitivas presentes na literatura são baseados em funcionalidades e estruturas de processamento de sistemas imunológicos e de colônias de formigas. Pelo fato de considerarem todos os requisitos para uma busca eficaz em ambientes dinâmicos, o desempenho dos algoritmos imuno-inspirados se mostrou superior em todos os critérios considerados para comparação dos resultados dos experimentos.
dc.descriptionAbstract: This dissertation proposes bio-inspired algorithms to solve dynamic optimization problems, i.e., problems for which the optimization surface on the search space suffers several changes over time. With such variation of number, position and quality of local optima, mathematical programming techniques may present degradation of performance, because they were usually conceived to deal with static problems. Population-based algorithms, dynamic control of the population size, local search strategies and an efficient memory usage are desirable requirements to a proper treatment of dynamic optimization problems, thus being incorporated into the solution strategies implemented here. The algorithms to be presented, and compared with competitive alternatives available in the literature, are based on functionalities and processing structures of immune systems and ant colonies. Due to the capability of incorporating all the requirements for an efficient search on dynamic environments, the immune-inspired approaches overcome the others in all the performance criteria adopted to evaluate the experimental results.
dc.descriptionMestrado
dc.descriptionEngenharia de Computação
dc.descriptionMestre em Engenharia Elétrica
dc.format120 p. : il.
dc.formatapplication/pdf
dc.languagePortuguês
dc.publisher[s.n.]
dc.subjectPesquisa operacional
dc.subjectOtimização matemática
dc.subjectProgramação não-linear
dc.subjectOtimização combinatória
dc.subjectDynamic optimization
dc.subjectNonlinear optimization
dc.subjectCombinatorial optimization
dc.subjectArtificial immune systems
dc.titleAlgoritmos bio-inspirados aplicados a otimização dinamica
dc.titleBio-inspired algorithms applied to dynamic optimization
dc.typeTesis


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