Texto completo
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| Autor(es): |
Gabriel Haeser
Número total de Autores: 1
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| Tipo de documento: | Dissertação de Mestrado |
| Imprenta: | Campinas, SP. |
| Instituição: | Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica |
| Data de defesa: | 2006-09-03 |
| Membros da banca: |
Márcia Aparecida Gomes Ruggiero;
José Mario Martínez Pérez;
Ernesto Julián Goldberg Birgin
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| Orientador: | Márcia 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 otimizacao global. |
| Beneficiário: | Gabriel Haeser |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Mestrado |