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Algoritmo duas fases em otimização global

Autor(es):
Gabriel Haeser
Número total de Autores: 1
Tipo de documento: Dissertação de Mestrado
Instituição: Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica
Data de defesa:
Membros da banca:
Jose Mario Martinez Perez; Ernesto Julian Goldberg Birgin
Orientador: Marcia Aparecida Gomes Ruggiero
Resumo

Neste trabalho estudamos a teoria de algumas heurísticas para otimização global, e também a generalização do algoritmo genético de Aarts, Eiben e van Hee. Propomos um algoritmo para otimização global de problemas canalizados e diferenciáveis utilizando simulated annealing e o solver local GENCAN. Experimentos numéricos com o problema OVO ( Order- Value Optimization) são apresentados, e também com 28 problemas clássicos da literatura. Para problemas de otimização com restrições, apontamos idéias de como utilizar solvers locais e heurísticas globais em busca de bons algoritmos para otimização global, e propomos um algoritmo baseado em simulated annealing com solver local ALGENCAN (AU)

Processo FAPESP: 03/11695-8 - Algoritmo duas fases em otimização global
Beneficiário:Gabriel Haeser
Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Mestrado