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Análise de algoritmos genéticos e evolução diferencial para otimização de funções não-lineares multimodais

Our society has been looking to solve more complex problems every day, with this context in mind, traditional solving methods can, many times, fall short on generating answers with the required speed or quality . For this reason, we studied, on this paper, Genetic Algorithms and Differential Evoluti...

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Autor principal:	Itaborahy Filho, Marco Antonio
Formato:	Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Idioma:	Português
Publicado em:	Universidade Tecnológica Federal do Paraná 2020
Assuntos:	Algorítmos genéticos Evolução (Biologia) Funções (Matemática) Genetic algorithms Evolution (Biology) Functions CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Acesso em linha:	http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/16249
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spelling	riut-1-162492020-11-19T19:44:46Z Análise de algoritmos genéticos e evolução diferencial para otimização de funções não-lineares multimodais Analyses of genetic algorithms and differential evolution for non-linear multimodal functions optimization Itaborahy Filho, Marco Antonio Siqueira, Hugo Valadares Kaster, Mauricio dos Santos Siqueira, Hugo Valadares Trojan, Flavio Martins, Marcella Scoczynski Ribeiro Algorítmos genéticos Evolução (Biologia) Funções (Matemática) Genetic algorithms Evolution (Biology) Functions CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA Our society has been looking to solve more complex problems every day, with this context in mind, traditional solving methods can, many times, fall short on generating answers with the required speed or quality . For this reason, we studied, on this paper, Genetic Algorithms and Differential Evolution algorithms, both are classified as Evolutionary Algorithms, optimization methods based on the evolution of the species by Natural Selection. Were described 23 different Evolutionary Algorithms strategies and tested them using three different Benchmark functions, the answers were them studied and compared, by their speed of convergence and the quality of their outputs. There were found methods that, not only are an improvement over traditional optimization methods, but also over Evolutionary Algorithms that are currently more known and used. Nossa sociedade vem procurando resolver problemas cada vez mais complexos à medida que a tecnologia avança. Neste contexto, métodos de solução tradicionais podem, muitas vezes, não gerar respostas com a qualidade ou velocidade necessárias. Por essa razão, foram investigados neste trabalho os Algoritmos Genéticos e a Evolução Diferencial, que são categorizados como Algoritmos Evolutivos, já que tratam de métodos de otimização baseados na evolução das espécies Darwiniana. Foram encontrados na literatura diferentes formas de implementação que mostram aprimoramentos dos métodos de otimização tradicional. Foram descritas 23 diferentes estratégias, as quais foram avaliadas utilizando três diferentes funções Benchmark. As respostas foram comparadas observando a velocidade de convergência e a qualidade da saída obtida. 2020-11-19T19:44:46Z 2020-11-19T19:44:46Z 2018-11-30 bachelorThesis ITABORAHY FILHO, Marco Antonio. Análise de algoritmos genéticos e evolução diferencial para otimização de funções não-lineares multimodais. 2018. 58 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, 2018. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/16249 por openAccess application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Ponta Grossa Brasil Departamento Acadêmico de Engenharia Elétrica Engenharia Elétrica UTFPR
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description	Our society has been looking to solve more complex problems every day, with this context in mind, traditional solving methods can, many times, fall short on generating answers with the required speed or quality . For this reason, we studied, on this paper, Genetic Algorithms and Differential Evolution algorithms, both are classified as Evolutionary Algorithms, optimization methods based on the evolution of the species by Natural Selection. Were described 23 different Evolutionary Algorithms strategies and tested them using three different Benchmark functions, the answers were them studied and compared, by their speed of convergence and the quality of their outputs. There were found methods that, not only are an improvement over traditional optimization methods, but also over Evolutionary Algorithms that are currently more known and used.
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Análise de algoritmos genéticos e evolução diferencial para otimização de funções não-lineares multimodais

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