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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.3.2007.tde-04072007-151714
Documento
Autor
Nome completo
Heitor Honda Federico
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2007
Orientador
Banca examinadora
Kawano, Alexandre (Presidente)
Santos, Luis Carlos de Castro
Tsuzuki, Marcos de Sales Guerra
Título em português
Aplicação de técnicas de planejamento experimental em otimizadores baseados em algoritmos genéticos.
Palavras-chave em português
Algoritmos genéticos (otimização)
Análise de variância (planejamento)
Resumo em português
Um importante problema enfrentado por engenheiros é a busca por soluções ótimas para problemas com um grande número de soluções possíveis. Neste trabalho, estudamos métodos otimização probabilísticos baseados em algoritmos genéticos, propostos inicialmente para o estudo de sistemas biológicos. Propomos algumas alterações do método de otimização por algoritmos genéticos tradicional, utilizando técnicas estatísticas de planejamento experimental, que resultaram em uma melhoria da convergência, percebida, não só na velocidade de convergência, como no número de possibilidades de soluções diferentes analisadas. Como resultado, é proposto um algoritmo que cobre o domínio de atuação dos métodos por algoritmos genéticos e do método por gradientes, permitindo uma melhor sintonização do otimizador com o problema.
Título em inglês
Design of experiments applied to optimizers based on genetic algorithms.
Palavras-chave em inglês
Genetic algorithms
Variance analysis
Resumo em inglês
A important problem faced by engineers is the search of optimal solutions for problems with a great number of possible solutions. Throughout this work, it is studied stochastic optimizers based on genetic algorithms, applied initially to the study of biological systems. Some alterations on the traditional genetic algorithms based optimizer are proposed through the use of experiment design techniques, which resulted in a improvement of the convergence that can be perceived, not only in the convergence speed, but on the number of solutions analyzed as well. As a consequence, a algorithm is proposed, covering both the traditional genetic algorithms based optimizer and the gradient method domains, allowing a better tuning of the optimizer to the problem.
 
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ficha_Cat.doc (49.50 Kbytes)
Data de Publicação
2007-08-21
 
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