Aplicação do Particle Swarm Optimization para a Resolução do TEAM Workshop Problem 25

Aplicação do Particle Swarm Optimization para a Resolução do TEAM Workshop Problem 25 Walker Humberto Batista Luiz Lebensztajn LMAG – PEA – Escola Politécnica da Universidade de São Paulo São Paulo/SP – Brasil walker.batista@poli.usp.br LMAG – PEA – Escola Politécnica da Universidade de São Paulo São Paulo/SP – Brasil leb@pea.usp.br Resumo  O escopo deste trabalho é estudar dois métodos numéricos para análise e síntese de máquinas eletromagnéticas: Método dos Elementos Finitos (MEF) e Particle Swarm Optimization (PSO), aplicando-os na resolução do problema Die Press Model (TEAM Workshop Problem 25). Palavras-chaves  Particle Swarm Optimization, Funções de aproximação, Método dos Elementos Finitos. I. INTRODUÇÃO Inspirado no comportamento social de bandos de pássaros e de cardumes de peixes à procura de comida, o Particle Swarm Optimization (PSO) é um método meta-heurístico de otimização que apresenta baixa complexidade matemática e pouca exigência computacional, utilizado em variadas aplicações. Devido a essas características, essa técnica tornase interessante para otimização de dispositivos eletromagnéticos e a fim de testar sua eficácia em solucionar problemas da área, operando em conjunto com o método dos elementos finitos (MEF), utilizou-o para resolver um dos problemas propostos pela International Compumag Society como padrão para teste de algoritmos, o Die Press Model (TEAM Workshop Problem 25). II. METODOLOGIA A. O…

Unicamp Ant Colony Optimization e Swarm Intelligence • Swarm Intelligence •Ant Colony Optimization – ACO •Particle Swarm Optimization – PSO •Ant Clustering Algorithms - ACA Fabrício Olivetti de França olivetti@dca.fee.unicamp.br CAMPINAS, SP – BRASIL março / 2007 1 2 Tópicos Swarm Intelligence • O que é? • Swarm Intelligence • Algoritmos em que agentes atuam localmente realizando alguma interação com o grupo •Ant Colony Optimization – ACO •…

PRESENTATION AND ANALYSIS OF THREE HYBRIDIZATION MODELS WITH TABOO SEARCH AND SIMILAR PARTICLE SWARM OPTIMIZATION HEURISTICS FOR THE JOB SHOP SCHEDULING PROBLEM 1 Tatiana Balbi Fraga SUMMARY OF THIS PRESENTATION Problem’s presentation  Solution’s methods  Local Search heuristics  Taboo Search  Similar Particles Swarm Optimization   Hybridization models proposed Hybrid Successive Application  Hybrid Neighborhood  Hybrid Improved Neighborhood   Results,…

sociedades coletivistas encontradas no meio natural, como abelhas, e inclui qualquer tentativa de projetar algoritmos ou dispositivos distribuído de solução de problemas inspirados no comportamento de sociedades animais. 1.2 Modelos de Inteligência de Enxames Os modelos de inteligência de enxames são simulacros de sistemas naturais de enxames, onde são adaptados para que possam ser adaptados para o uso em algoritmos para resolver problemas reais. Atualmente existem diversos…

para uma formiga quanto maior o número de formigas passando por ele, e “o processo é então caracterizado por um loop de feedback positivo, no qual a probabilidade de uma formiga escolher um caminho cresce com o número de formigas que já o escolheram.” (DORIGO; MANIEZZO; COLORNI, 1996, p. 3). Utilizando a ideia de formigas como agentes inteligentes em um algoritmo especialmente construído, tem-se “uma combinação de computação distribuída, feedback positivo e heurística gulosa [...] para…

qualquer problema onde seja possível definir uma “vizinhança” 12­04­08 Redes de Alto Débito 5 O que é uma metaheurística? Exemplos: Algoritmos genéticos Simulated annealing Tabu search Swarm Intelligence Ant Colony Optimization Particle swarm optimization ... 12­04­08 Redes de Alto Débito 6 SI Swarm Intelligence 12­04­08 Redes de Alto Débito 7 Princípios da SI Swarm Intelligence (SI) Baseada na interacção de muito agentes simples que…

------------------------------------------------- Clusterização de Banco de dados Douglas Kenji Otsuka Resumo Atualmente um banco de dados de grandes empresa contem muitas informações sendo que nem a capacidade humana poderia processar essa quantidade de dados. Com isso vem a motivação de encontrar grupos com certas semelhanças, Clusterização , foram desenvolvidas diversas técnicas computacionais capazes de realizar esses dados . Já foram usado algoritmo genético para essa…

Ant Colony Optimization 6. Harmony Search 7. Conclusão Estudo sobre as Metaheurísticas 1. Metaheurísticas e Otimização 2. Objetivo do Estudo 3. Método do Gradiente 4. Hill Climbing 5. Ant Colony Optimization 6. Harmony Search 7. Conclusão Otimização • Otimização é o processo de escolher o melhor elemento em um conjunto de alternativas disponíveis • Relacionado a uma função objetivo, aplicada sobre os elementos do conjunto • Diversos tipos de otimização o o o o Programação…

Meirelles da Silva – p. 2/26 Introdução • Charles Robert Darwin (1809-1882) → Evolução das espécies • John Holland → Adaptation in Natural and Artificial Systems (década de 70) “It is not the strongest of the species that survives, nor the most intelligent that survives. It is the one that is the most adaptable to change.” - Charles Darwin Prof. João Marcos Meirelles da Silva – p. 3/26 Introdução Algoritmos Genéticos são algoritmos de busca baseados em regras (heurísticas), onde…

ıculos compartilhando um mesmo objetivo. Mais especificamente, pretende-se estudar o m´todo de Parametriza¸ao de Cone c˜ trole e Discretiza¸ao do Tempo (da sigla em inglˆs CPTD1 ) e aplicar Algoritmo Gen´tico c˜ e e (AG) conjuntamente com Otimiza¸ao por Nuvem de Part´ c˜ ıculas (da sigla em inglˆs PSO2 ). e O AG tem recebido muita aten¸ao quanto ao seu potencial como t´cnica de otimiza¸ao para c˜ e c˜ fun¸oes complexas. Entretanto, possui um alto custo computacional se…