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Dissertação
Resolução de problemas de estimação de parâmetros utilizando o algoritmo de otimização topográfica
In this work, we solve parameter estimation problems from Biosciences and Chemical Engineering. These problems are highly multimodal, requiring optimization techniques that overcome local optima. In order to do so, we use a clustering optimization technique based on the topographical information on...
Autor principal: | MAIA, Rosane Tolentino Gusmão |
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Grau: | Dissertação |
Idioma: | pt_BR |
Publicado em: |
Universidade Federal do Oeste do Pará
2021
|
Assuntos: | |
Acesso em linha: |
https://repositorio.ufopa.edu.br/jspui/handle/123456789/253 |
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ir-123456789-2532021-02-19T18:57:43Z Resolução de problemas de estimação de parâmetros utilizando o algoritmo de otimização topográfica MAIA, Rosane Tolentino Gusmão SACCO, Wagner Figueiredo COELHO, Ana Caroline Rios Otimização Análise multivariada Métodos de simulação Programação heurística CNPQ::CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA CONSERVAÇÃO E MANEJO DA BIODIVERSIDADE NA AMAZÔNIA In this work, we solve parameter estimation problems from Biosciences and Chemical Engineering. These problems are highly multimodal, requiring optimization techniques that overcome local optima. In order to do so, we use a clustering optimization technique based on the topographical information on the objective function called Topographical Algorithm (TA). This algorithm consists of three steps: a uniform random sampling of solutions in the search space, the construction of the topograph, and the application of a local optimization algorithm using the topograph minima as starting points. In this work, we use the Sobol quasi-random sequence to perform the first step and the Hooke–Jeeves and Rosenbrock direct search methods for the third step. Both variants of TA are compared against other methods in the literature, and the results obtained are very effective. Neste trabalho, utilizamos um método de otimização a ser aplicado a problemas de otimização de parâmetros das biociências e da engenharia química, muitos dos quais são multimodais. Nesta técnica, primeiramente são geradas soluções iniciais dentro do domínio do problema por meio da sequência quasi-aleatória de Sobol com o intuito de explorar o espaço de busca. Em seguida, com a finalidade de encontrar mais de um ótimo, estas soluções foram agrupadas utilizando o algoritmo denominado Topographical Algorithm (TA). Finalmente, foram feitas buscas locais através dos métodos determinísticos de otimização Hooke-Jeeves e Rosenbrock com a finalidade de se encontrar os ótimos locais. O método é formado por duas variantes, combinando a inicialização das soluções na primeira fase e dois algoritmos de busca local na terceira. A fim de que este método possa ser avaliado, seus resultados foram comparados com os obtidos por outras metodologias e os resultados alcançados são bastante efetivos. 2021-02-19T18:57:04Z 2021-02-19T18:57:04Z 2014-03 Dissertation MAIA, Rosane Tolentino Gusmão. Resolução de problemas de estimação de parâmetros utilizando o algoritmo de otimização topográfica. Orientador: Wagner Figueiredo Sacco. 2014. 51 f. Dissertação (Mestrado em Recursos Naturais da Amazônia) - Programa de Pós-graduação em Recursos Naturais da Amazônia, Universidade Federal do Oeste do Pará, Santarém, 2014. Disponível em: https://repositorio.ufopa.edu.br/jspui/handle/123456789/253. Acesso: https://repositorio.ufopa.edu.br/jspui/handle/123456789/253 pt_BR Acesso Aberto Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ application/pdf Universidade Federal do Oeste do Pará Brasil Programa de Pós-Graduação em Recursos Naturais da Amazônia UFOPA Instituto de Engenharia e Geociências 1 CD-ROM |
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Repositório Institucional - Universidade Federa ldo Oeste do Pará - UFOPA |
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In this work, we solve parameter estimation problems from Biosciences and Chemical Engineering. These problems are highly multimodal, requiring optimization techniques that overcome local optima. In order to do so, we use a clustering optimization technique based on the topographical information on the objective function called Topographical Algorithm (TA). This algorithm consists of three steps: a uniform random sampling of solutions in the search space, the construction of the topograph, and the application of a local optimization algorithm using the topograph minima as starting points. In this work, we use the Sobol quasi-random sequence to perform the first step and the Hooke–Jeeves and Rosenbrock direct search methods for the third step. Both variants of TA are compared against other methods in the literature, and the results obtained are very effective. |
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