Uma Proposta de Hibridização do Método Simulated Annealing na Minimização de Funções Não Lineares

  • Mateus Braga Oliveira Laboratório Nacional de Computação Científica
  • Joviana Sartori de Souza Universidade Federal Fluminense
  • Thiago Jordem Pereira Universidade Federal Fluminense

Abstract

Este trabalho tem como principal objetivo a determinação de minimizadores globais de funções não lineares por meio do método Simulated Annealing. Serão utilizadas funções não lineares com 20 e 30 variáveis, para verificação da eficiência dos métodos apresentados na minimização de funções não lineares de várias variáveis. Também será proposto uma hibridização, com a inserção do método determinístico Hooke Jeeves ao longo das iterações do método Simulated Annealing. Assim, é feito a comparação de todos os métodos testados para as funções não lineares, verificando o tempo gasto na obtenção dos minimizadores globais das funções e a eficiência dos métodos. A inserção do Hooke Jeeves é feita para verificar a influência da realização de uma diferente busca nas soluções geradas pelo Simulated Annealing. Deste modo, o foco deste trabalho é mostrar uma metaheurística de otimização e um método híbrido para a determinação dos minimizadores globais para funções não lineares de várias variáveis. Com os resultados apresentados, será realizada uma comparação, verificando qual metodologia foi mais robusta na determinação dos mínimos globais para os problemas testados. Assim, pode-se analisar a influência do método Hooke Jeeves, de acordo com sua inserção ao longo das iterações, no desempenho do método Simulated Annealing.  

Author Biography

Mateus Braga Oliveira, Laboratório Nacional de Computação Científica
Doutorando em Modelagem Computacional
Published
2018-08-04
How to Cite
Braga Oliveira, M., Sartori de Souza, J., & Jordem Pereira, T. (2018). Uma Proposta de Hibridização do Método Simulated Annealing na Minimização de Funções Não Lineares. REVISTA CEREUS, 10(2). Retrieved from http://ojs.unirg.edu.br/index.php/1/article/view/2296