[Apdio] Seminário em Engenharia e Gestão, 14/11/2007

[<M.D.Oliveira@lse.ac.uk>]

Caros colegas,

 

O próximo Seminário em Engenharia e Gestão do CEG-IST realizar-se-à na próxima semana no dia 14 de Novembro (quarta-feira) e tem a seguinte referência:

 

Data: 14 de Novembro de 2007, 12.00-13.00
Localização, sala: Campus IST Taguspark, Anfiteatro A1
Apresentador: R. Takahashi (Universidade Federal de Minas Gerais, Brasil) (taka@mat.ufmg.br <mailto:taka@mat.ufmg.br> )

Título do seminário: "Buscas locais com aproximações quadráticas em algoritmos meméticos para otimização com múltiplos critérios"

Resumo: Este trabalho propõe um mecanismo de busca local que, quando empregado como um operador adicional em técnicas de otimização evolutiva multiobjetivo, pode ajudar a determinar estimativas mais precisas da fronteira Pareto-ótima, fazendo uso de um menor custo de avaliação de funções. O novo operador emprega aproximações quadráticas das funções objetivo e das restrições, as quais são construídas utilizando apenas as amostras de funções que já seriam produzidas pelos mecanismos usuais de escolha de pontos a serem avaliados que constituem os algoritmos evolutivos. A fase de busca local consiste em resolver um problema auxiliar convexo de otimização multiobjetivo definido a partir das aproximações quadráticas de funções, sendo este problema escalarizado por meio de uma formulação "goal attainment", cuja resolução recai em em conjunto de LMI's (Linear Matrix Inequalities). A utilização de um "LMI Solver" permite que esta fase seja resolvida com eficiência e confiabilidade. As soluções desse problema auxiliar são introduzidas na população do algoritmo evolutivo, de forma que: (i) se as aproximações quadráticas forem de elevada qualidade, essas soluções produzirão uma convergência mais rápida e precisa; e (ii) se as aproximações quadráticas apresentarem erro significativo em relação às funções, as soluções serão naturalmente rejeitadas pelos próprios mecanismos de seleção do algoritmo evolutivo. A técnica proposta é particularmente adequada para tratar problemas cujas funções são computacionalmente caras, uma vez que ela não requer avaliações adicionais de função, em relação ao algoritmo evolutivo original. (trabalho conjunto de: Elizabeth F. Wanner, Frederico G. Guimarães, Ricardo H. C. Takahashi e Peter J. Fleming)

 

Os seminários do CEG-IST são de acesso livre.

 

Com os meus melhores cumprimentos,

 

Mónica Oliveira

CEG-IST @ https://fenix.ist.utl.pt/investigacao/CEG-IST <https://fenix.ist.utl.pt/investigacao/CEG-IST>  

 


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