Proposta de um algoritimo evolucionário nebuloso para a solução de problemas de otimização multiobjetivo

dc.creatorAllysson Steve Mota Lacerda
dc.date.accessioned2019-08-13T06:44:44Z
dc.date.accessioned2025-09-08T23:02:34Z
dc.date.available2019-08-13T06:44:44Z
dc.date.issued2010-06-02
dc.description.abstractMultiobjective Optimization plays a major role in Optimization researches. In such area, evolutionary algorithms have gained special highlight, mainly due to the easiness to handle complex problems and the quality of the solutions found. Based on this, we propose Fuzzy-DE (Fuzzy-based Differential Evolution Algorithm), a new multiobjective evolutionary algorithm that incorporates concepts of Fuzzy Systems and Differential Evolution to handle constrained and unconstrained problems. The main goal is to address a large range of problems without the need to do major changes in its structure, making it very generalist. Moreover, tests showed competitive results and a low computational cost, when compared to other existing methods.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1843/BUDB-8CEJJX
dc.languagePortuguês
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Gerais
dc.rightsAcesso Aberto
dc.subjectEngenharia elétrica
dc.subject.otherEngenharia Elétrica
dc.titleProposta de um algoritimo evolucionário nebuloso para a solução de problemas de otimização multiobjetivo
dc.typeDissertação de mestrado
local.contributor.advisor-co1Rodney Rezende Saldanha
local.contributor.advisor1Walmir Matos Caminhas
local.description.resumoParte significativa das pesquisas em Otimização tem sido feita na linha de Otimização Multiobjetivo, área na qual os algoritmos evolutivos ganharam especial destaque. Isso ocorre, principalmente, devido à facilidade de tais métodos em trabalhar com problemas complexos e à qualidade das soluções encontradas. Baseado nisso, o presente trabalho propõe o Fuzzy-DE (Fuzzy-based Differential Evolution Algorithm), um novo algoritmo evolucionário multiobjetivo que engloba conceitos de Sistemas Nebulosos e Evolução Diferencial para o tratamento de problemas restritos e irrestritos. Seu principal objetivo é poder ser aplicado em problemas diversos sem a necessidade de se realizar grandes modificações em sua estrutura, tornando-o bastante generalista. Além disso, os testes mostraram que seus resultados são bastante competitivos e seu custo computacional baixo, quando comparado a outros métodos existentes.
local.publisher.initialsUFMG

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