Aplicações do Algoritmo de Otimização por Enxame de Partículas para problemas com restrições

This paper introduces a particle swarm optimization algorithm (PSO) that addresses nonlinear programming problems (NLP) with equality and inequality constraints. It introduces a metric called the Infeasibility Degree (IFD), which assesses how far solutions are from fully satisfying the constraint...

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Detalhes bibliográficos
Autor principal: Medeiros, Rodrigo Aggeu Lopes de.
Outros Autores: Barboza, Francisco Márcio.
Formato: bachelorThesis
Idioma:pt_BR
Publicado em: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Assuntos:
Otimização por Enxame de Partículas
Problemas com Restrições
Grau de Inviabilidade
Endereço do item:https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/57294
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spelling ri-123456789-572942024-01-15T12:44:28Z Aplicações do Algoritmo de Otimização por Enxame de Partículas para problemas com restrições Applications of the Particle Swarm Optimization Algorithm for Constrained Optimization Problems Medeiros, Rodrigo Aggeu Lopes de. Barboza, Francisco Márcio. Dantas, Renato Ramos da Silva Santana, Jerbeson de Melo Silva, Arthur Anthony da Cunha Romão e Otimização por Enxame de Partículas Problemas com Restrições Grau de Inviabilidade This paper introduces a particle swarm optimization algorithm (PSO) that addresses nonlinear programming problems (NLP) with equality and inequality constraints. It introduces a metric called the Infeasibility Degree (IFD), which assesses how far solutions are from fully satisfying the constraints. The IFD is calculated as the sum of the squared violation values of the constraints. The proposed PSO algorithm performs simultaneous updates in the best local and global positions, considering both the objective value and the IFD. Results from a series of numerical tests, as well as the application of the algorithm to a challenging real-world engineering optimization problem, demonstrate the effectiveness of the proposed approach. The obtained results showcase significant potential for the practical application of this technique in various fields, including engineering, computer science, and more. The ability to effectively balance the search for the global optimum with ensuring that solutions respect the constraints makes this algorithm a valuable optimization tool. Este trabalho apresenta um algoritmo de otimização por enxame de partículas (Particle Swarm Optimization (PSO)) que aborda problemas de programação não linear (Nonlinear Programming (NLP)) com restrições de igualdade e desigualdade, introduzindo uma métrica chamada Grau de Inviabilidade (Infeasibility Degree (IFD)). O IFD avalia o quão distantes as soluções estão de atender plenamente as restrições, sendo calculado como a soma dos valores ao quadrado das violações das restrições. O algoritmo PSO proposto realiza atualizações simultâneas na melhor posição local e global, levando em consideração tanto o valor objetivo quanto o IFD. Resultados de uma série de testes numéricos, bem como a aplicação do algoritmo em um desafiador problema de otimização de engenharia do mundo real, demonstram a eficácia da abordagem proposta. Os resultados obtidos mostram um grande potencial para a aplicação prática dessa técnica em diversas áreas, incluindo engenharia, ciência da computação e muito mais. A capacidade de equilibrar efetivamente a busca pelo ótimo global com a garantia de que as soluções respeitem as restrições torna esse algoritmo uma ferramenta valiosa de otimização. 2024-01-15T12:44:27Z 2024-01-15T12:44:27Z 2023-12-22 bachelorThesis MEDEIROS, Rodrigo Aggeu Lopes de. Aplicações do Algoritmo de Otimização por Enxame de Partículas para problemas com restrições. 2023. 34f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Sistemas de informação) - Centro de Ensino Superior do Seridó, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Caicó-RN, 2023. https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/57294 pt_BR CC0 1.0 Universal http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/ application/pdf Universidade Federal do Rio Grande do Norte Brasil UFRN Bacharelado em Sistemas de informação Departamento de Computação e Tecnologia
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Aplicações do Algoritmo de Otimização por Enxame de Partículas para problemas com restrições
description This paper introduces a particle swarm optimization algorithm (PSO) that addresses nonlinear programming problems (NLP) with equality and inequality constraints. It introduces a metric called the Infeasibility Degree (IFD), which assesses how far solutions are from fully satisfying the constraints. The IFD is calculated as the sum of the squared violation values of the constraints. The proposed PSO algorithm performs simultaneous updates in the best local and global positions, considering both the objective value and the IFD. Results from a series of numerical tests, as well as the application of the algorithm to a challenging real-world engineering optimization problem, demonstrate the effectiveness of the proposed approach. The obtained results showcase significant potential for the practical application of this technique in various fields, including engineering, computer science, and more. The ability to effectively balance the search for the global optimum with ensuring that solutions respect the constraints makes this algorithm a valuable optimization tool.
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