Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1843/42196
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisor1Frederico Gadelha Guimaraespt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2472681535872194pt_BR
dc.contributor.advisor-co1Vitor Nazário Coelhopt_BR
dc.contributor.referee1Igor Coelho Machadopt_BR
dc.contributor.referee2Rodrigo Tomas Nogueira Cardosopt_BR
dc.contributor.referee3Ricardo Hiroshi Caldeira Takahashipt_BR
dc.contributor.referee4Hossein Javedani Sadaeipt_BR
dc.creatorRoozbeh Haghnazar Koochaksaraeipt_BR
dc.creator.LattesRoozbeh Haghnazar Koochaksaraeipt_BR
dc.date.accessioned2022-06-02T16:57:07Z-
dc.date.available2022-06-02T16:57:07Z-
dc.date.issued2017-06-23-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1843/42196-
dc.description.abstractProblemas de otimização com muitos objetivos apresentam vários desafios para os métodos de otimização atuais. Dentre essas, a visualização de soluções é um obstáculo importante para a interpretação dos resultados. Ter a habilidade de visualizar resultados parciais ou finais, de um problema multi-objetivo com várias dimensões, fornece vantagens chave para o otimizador bem como para o tomador de decisões, com relação a compreensão do problema e interpretação de resultados. Neste estudo, propõe-se uma ferramenta de visualização multi-propósito a ser aplicada em um processo de design evolucionário. A ferramenta de visualização proposta, denominada Visualização e Mapeamento em Arcos (VMA), contém duas partes e utilizações diferentes. VMA fornece duas importantes categorias de informação qualitativa sobre espaços de várias dimensões. A primeira parte da ferramenta mapeia as soluções do espaço de alta dimensão para as formas 2D, com base na extração da relação entre os objetivos. Em seguida, a segunda parte, mapeia as soluções do espaço de objetivos de alta dimensionalidade em uma forma 2D de espalhamento, baseada na norma e informações de ângulo entre os objetivos. A abordagem preserva algumas características desejáveis do espaço de objetivos, como a forma da Fronteira Pareto, sua localização, relações entre os objetivos, etc. Com o apoio desta ferramenta o decisor pode obter informações sobre a forma da frente de Pareto, a área explorada pelos algoritmos, uma estimativa qualitativa do desempenho do algoritmo, relação entre os objetivos, localização das soluções e sua dispersão. Além disso, este aplicativo tem escalabilidade e flexibilidade em relação ao número de objetivos e tamanho da população. Adicionalmente, o VMA permite ao decisor identificar visualmente regiões pouco exploradas do espaço de objetivos e determinar vetores de peso para guiar a busca por uma região específica ou preferida. Finalmente, os resultados experimentais mostram que esta ferramenta pode desempenhar um papel de métrica de desempenho e auxiliar o processo evolucionário de busca por soluções.pt_BR
dc.description.resumoMany-objective Optimization Problems present various challenges to the currentoptimization methods. Among these, the visualization gap is an important obstacle tothe interpretation of results. Having the ability of visualizing partial or final results ofa high-dimensional multi-objective problem provides key advantages to the optimizerand also to the decision-maker in terms of understanding the problem and interpretingresults. In this study, a multi-purposed visualization tool is proposed to be appliedin an evolutionary design process. The proposed visualization tool, named Visualiza-tion and Mapping on Arcs (VMA), contains two different parts and usabilities. VMAprovides two important categories of qualitative information from high-dimensionalspaces. The first part of tool maps the solutions from high-dimensional space into the2D forms based to extract the relationship between objectives. Then, the second part,maps the solutions from high-dimensional objective space into a 2D form of scatteringthat is based on norm and angle information. Meanwhile, it preserves some desirablecharacteristics of objective space, such as the shape of the Pareto front, its location,relations between objectives etc. With the support of this tool the decision-maker canobtain information about the shape of the Pareto front, the range of explored area bythe algorithms, qualitative estimation of algorithm performance, relation between ob-jectives, location of solutions and their dispersion. Furthermore, this application hasscalability and flexibility about the number of objectives and population size. Additionally, VMA allows the decision-maker to visually identify poorly explored regionsof the objective space and determine weight vectors to guide the search to a specificor preferred region. Finally, experimental results show that this tool can play a role ofperformance metric and help the evolutionary solving process.pt_BR
dc.description.sponsorshipCNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológicopt_BR
dc.languageengpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Geraispt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentENG - DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA ELÉTRICApt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétricapt_BR
dc.publisher.initialsUFMGpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectData visualizationpt_BR
dc.subjectMany-objective optimizationpt_BR
dc.subjectQualitative analysispt_BR
dc.subjectQuantitative analysispt_BR
dc.subjectObjective relationshippt_BR
dc.subjectMulti criteria decision makingpt_BR
dc.subjectIndividual distributionpt_BR
dc.subject.otherEngenharia elétricapt_BR
dc.subject.otherOtimizaçãopt_BR
dc.subject.otherPesquisa qualitativapt_BR
dc.subject.otherProcesso decisóriopt_BR
dc.subject.otherVisualização de dadospt_BR
dc.titleQualitative analysis in many-objective optimization with visualization methodspt_BR
dc.title.alternativeAnálise qualitativa em otimização de muitos objetivos com métodos de visualizaçãopt_BR
dc.typeTesept_BR
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-4656-9887pt_BR
Appears in Collections:Teses de Doutorado

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Final Version Modelo_Dissertacao_Tese_Minds.pdfDissertacao11.33 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.