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Master's Dissertation
DOI
10.11606/D.3.2007.tde-04072007-151714
Document
Author
Full name
Heitor Honda Federico
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 2007
Supervisor
Committee
Kawano, Alexandre (President)
Santos, Luis Carlos de Castro
Tsuzuki, Marcos de Sales Guerra
Title in Portuguese
Aplicação de técnicas de planejamento experimental em otimizadores baseados em algoritmos genéticos.
Keywords in Portuguese
Algoritmos genéticos (otimização)
Análise de variância (planejamento)
Abstract in Portuguese
Um importante problema enfrentado por engenheiros é a busca por soluções ótimas para problemas com um grande número de soluções possíveis. Neste trabalho, estudamos métodos otimização probabilísticos baseados em algoritmos genéticos, propostos inicialmente para o estudo de sistemas biológicos. Propomos algumas alterações do método de otimização por algoritmos genéticos tradicional, utilizando técnicas estatísticas de planejamento experimental, que resultaram em uma melhoria da convergência, percebida, não só na velocidade de convergência, como no número de possibilidades de soluções diferentes analisadas. Como resultado, é proposto um algoritmo que cobre o domínio de atuação dos métodos por algoritmos genéticos e do método por gradientes, permitindo uma melhor sintonização do otimizador com o problema.
Title in English
Design of experiments applied to optimizers based on genetic algorithms.
Keywords in English
Genetic algorithms
Variance analysis
Abstract in English
A important problem faced by engineers is the search of optimal solutions for problems with a great number of possible solutions. Throughout this work, it is studied stochastic optimizers based on genetic algorithms, applied initially to the study of biological systems. Some alterations on the traditional genetic algorithms based optimizer are proposed through the use of experiment design techniques, which resulted in a improvement of the convergence that can be perceived, not only in the convergence speed, but on the number of solutions analyzed as well. As a consequence, a algorithm is proposed, covering both the traditional genetic algorithms based optimizer and the gradient method domains, allowing a better tuning of the optimizer to the problem.
 
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ficha_Cat.doc (49.50 Kbytes)
Publishing Date
2007-08-21
 
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