Algoritmos da computação natural para otimização de problemas em dois níveis com incertezas

Resumo: Este projeto de pesquisa objetiva desenvolver algoritmos inspirados em computação natural para obtenção de soluções robustas para problemas de otimização em dois níveis envolvendo incertezas. Várias abordagens da computação natural, dentre as quais os algoritmos genéticos (GA), estratégias evolutivas (ES), evolução diferencial (DE), otimização por enxame de partículas (PSO), colônia de formigas (ACO) dentre outros, tiveram seu desempenho testado em problemas de otimização com funções objetivos estáticas com bom desempenho. Entretanto, problemas do mundo real são na maioria das vezes acometidos por incertezas e não podem ser modelados simplesmente por uma função objetiva estática. No caso de problemas de otimização com incertezas, o desempenho dos algoritmos biologicamente inspirados também apresenta deterioração de desempenho, fazendo-se necessário o desenvolvimento de novas abordagens para solucionar o problema. De fato, o desenvolvimento de abordagens híbridas tem ganhado destaque na literatura para solução de problemas complexos. Na primeira fase do projeto, esforços serão direcionados para o desenvolvimento de novos algoritmos híbridos combinando algoritmos inspirados biologicamnete com deiferentes distribuição de probabilidade, mapas caóticos e métodos de busca local. A seguir, no que diz respeito à aplicações, os algoritmos desenvolvidos serão aplicados para solucionar problemas de otimização em dois níveis com incertezas modelados usando números fuzzy tanto para variaveis contínuas como inteiras. Exemplos deste tipo de problemas ocorrem em várias áreas de engenharia altamente relevantes para vários setores da economia como gerenciamento da cadeia de suprimentos, leilões de oferta de energia entre outros.

Data de início: 2013-03-01
Prazo (meses): 24

Participantes:

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Coordenador Renato Antônio Krohling
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