O método do Gradient Sampling com comprimento de passo limitado aplicado ao problema de determinação das condições de equilíbrio operacionais de sistemas dinâmicos

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Universidade Federal de Minas Gerais

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Dissertação de mestrado

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Leonardo Antônio Borges Tôrres
Denise Burgarelli Duczmal
Celso Yukio Nakashima

Resumo

Propõe-se, nesse trabalho, restringir (limitar) a direção de busca do método do Gradient Sampling, que significa adicionar uma restrição em caixa (Box Constraints) a cada problema quadrático desse método. Chama-se de Gradient Sampling com Comprimento de Passo Limitado o algoritmo proposto com essa alteração. Demonstra-se matematicamente que tal acréscimo não altera a análise de convergência para um ponto e-estacionário, ou, estacionário, do problema de otimização. Ao final, testa-se o método proposto (Gradient Sampling com Comprimento de Passo Limitado) ao problema de se determinar as condições de equilíbrio operacionais de sistemas dinâmicos de baixa complexidade, até 40 variáveis de estado. Escolheu-se, como exemplo de sistemas dinâmicos, os sistemas termo-pneumáticos para tal tarefa.

Abstract

In this Master Dissertation, it is proposed to restrict (limit) the search direction of the Gradient Sampling method, which means to add a box constraint to each quadratic optimization sub-problem. It is called Gradient Sampling with Limited Step Length the algorithm proposed with this change and mathematically demonstrated that this modification doesn’t change the convergence analysis to an e-stationary, or, stationary, point of the optimization’s problem. Finally, this proposed method, Gradient Sampling with Limited Step Length, is tested for a problem of finding the operational equilibrium condition of low complexity dynamic systems, with up to 40 states’ variables. As an example of dynamic systems, therm-pneumatic systems have been chosen for this task.

Assunto

Engenharia elétrica, Otimização combinatória, Sistemas dinâmicos

Palavras-chave

Condição de equilíbrio operacionais, Gradient Sampling, Gradient Sampling com passo limitado, Otimização não convexa, Otimização não linear

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