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Título: DESENVOLVIMENTO DE ALGORITMOS DE OTIMIZAÇÃO UNIMODAL E MULTIMODAL COM BASE EM PROGRAMAÇÃO GENÉTICA MULTIGÊNICA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor: ROGERIO CORTEZ BRITO LEITE POVOA

Colaborador(es):  PATRICIA LUSTOZA DE SOUZA - Orientador
BRUNO ARAUJO CAUTIERO HORTA - Coorientador
Número do Conteúdo: 34935
Catalogação:  29/08/2018 Idioma(s):  INGLÊS - ESTADOS UNIDOS

Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=34935@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=34935@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.34935

Resumo:
As técnicas de programação genética permitem flexibilidade no processo de otimização, possibilitando sua aplicação em diferentes áreas do conhecimento e fornecendo novas maneiras para que especialistas avancem em suas áreas com mais rapidez. Parameter mapping approach é um método de otimização numérica que utiliza a programação genética para mapear valores iniciais em parâmetros ótimos para um sistema. Embora esta abordagem produza bons resultados para problemas com soluções triviais, o uso de grandes equações/árvores pode ser necessário para tornar este mapeamento apropriado em sistemas mais complexos.A fim de aumentar a flexibilidade e aplicabilidade do método a sistemas de diferentes níveis de complexidade, este trabalho introduz uma generalização utilizando a programação genética multigênica, para realizar um mapeamento multivariado, evitando grandes estruturas complexas. Foram considerados três conjuntos de funções de benchmark, variando em complexidade e dimensionalidade. Análises estatísticas foram realizadas, sugerindo que este novo método é mais flexível e mais eficiente (em média), considerando funções de benchmark complexas e de grande dimensionalidade. Esta tese também apresenta uma abordagem do novo algoritmo para otimização numérica multimodal.Este segundo algoritmo utiliza algumas técnicas de niching, baseadas no procedimento chamado de clearing, para manter a diversidade da população. Um conjunto benchmark de funções multimodais, com diferentes características e níveis de dificuldade,foi utilizado para avaliar esse novo algoritmo. A análise estatística sugeriu que esse novo método multimodal, que também utiliza programação genética multigênica,pode ser aplicado para problemas que requerem mais do que uma única solução. Como forma de testar esses métodos em problemas do mundo real, uma aplicação em nanotecnologia é proposta nesta tese: ao timização estrutural de fotodetectores de infravermelho de poços quânticos a partir de uma energia desejada. Os resultados apresentam novas estruturas melhores do que as conhecidas na literatura (melhoria de 59,09 por cento).

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