Busca avançada
Ano de início
Entree

Técnicas avançadas de otimização não-diferenciável para problemas de otimização com estruturas difíceis

Processo: 17/05198-4
Linha de fomento:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de junho de 2017
Vigência (Término): 31 de maio de 2018
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Matemática - Matemática Aplicada
Pesquisador responsável:José Mário Martinez Perez
Beneficiário:Rafael Durbano Lobato
Supervisor no Exterior: Antonio Frangioni
Instituição-sede: Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Local de pesquisa : Università di Pisa, Itália  
Vinculado à bolsa:15/18053-9 - Estudo e implementação de métodos determinísticos de otimização global para programação não linear, BP.PD
Assunto(s):Otimização matemática

Resumo

Muitos problemas de otimização de energia, como o de alocação de unidades (UC), possuem várias formas de estrutura espacial, temporal e lógica que particionam as decisões (variáveis) em blocos distintos. Assim, eles se decomporiam nessa linha, não fosse por algumas condições operacionais ou lógicas (acoplando restrições ou variáveis) que relacionam decisões de blocos diferentes. Estes problemas são, portanto, particularmente adequados para abordagens de decomposição, tais como as baseadas em métodos de Lagrangeano ou Benders. No entanto, estes são difíceis de implementar, em parte devido ao apoio muito limitado de ferramentas de modelagem e resolução. O objetivo do projeto é explorar o Sistema de Modelagem Estruturado (SMS++), um ambiente de modelagem em C++ que está sendo desenvolvido atualmente no Departamento de Ciência da Computação da Universidade, para implementar abordagens de solução genérica baseadas em decomposição para diferentes variantes do UC. Graças às capacidades do SMS++, as abordagens serão capazes de trabalhar com resolvedores de propósito geral e explorar a disponibilidade de algoritmos especializados para subproblemas especialmente estruturados, permitindo assim desenvolver abordagens que não dependem dos detalhes do modelo, como as restrições operacionais das unidades geradoras, que mudam muito em ambientes operacionais diferentes. A resolução dos problemas de otimização não-diferenciável de grande porte correspondentes exigirá a melhoria das técnicas de estado-da-arte para esta classe de problemas, utilizando, por exemplo, técnicas como "componentes fáceis", decomposição estruturada e algoritmos inexatos/incrementais/assíncronos. (AU)

Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
BIRGIN, E. G.; LOBATO, R. D. A matheuristic approach with nonlinear subproblems for large-scale packing of ellipsoids. European Journal of Operational Research, v. 272, n. 2, p. 447-464, JAN 16 2019. Citações Web of Science: 1.

Por favor, reporte erros na lista de publicações científicas escrevendo para: cdi@fapesp.br.
Mapa da distribuição dos acessos desta página
Para ver o sumário de acessos desta página, clique aqui.