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Método da Ponderação Entrópica para Otimização Multiobjetivo Robusta de Modelos de Superfície de Resposta.

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dc.contributor.author ROCHA, Luiz Célio Souza
dc.date.issued 2017
dc.identifier.citation ROCHA, Luiz Célio Souza. Método da Ponderação Entrópica para Otimização Multiobjetivo Robusta de Modelos de Superfície de Resposta. 2017. 225 f. Tese (Doutorado em Engenharia de Produção) – Universidade Federal de Itajubá, Itajubá, 2017. pt_BR
dc.identifier.uri https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/830
dc.description.abstract Este trabalho propõe o desenvolvimento, aplicação, avaliação e teste de um método de ponderação para problemas de otimização multiobjetivo basedo em critérios de diversificação. Com este método é possível determinar pesos para as funções objetivo que favoreçam o melhor atendimento das metas individuais com concomitante redução dos erros de previsão para o ponto Pareto ótimo escolhido. Para tanto, as funções de entropia, diversidade e a razão entre as métricas de diversificação e uma métrica de erro são modeladas experimentalmente utilizando-se um arranjo de misturas, no qual, cada componente refere-se ao peso atribuído a cada função. Com o intuito de demonstrar a aplicabilidade do método proposto, sete casos, com características distintas, foram analisados. De maneira geral, as métricas foram capazes de reduzir a variância de previsão, ao definir o vetor de pesos para a definição do ponto Pareto ótimo preferido. Porém, alguns pontos devem ser destacados: a utilização de dois pontos centrais no arranjo experimental, aumenta de modo geral a variância de previsão; modelos matemáticos cujos pontos de ótimo se situam fora da região experimental, prejudicam a redução da variância; algumas métricas geraram pesos iguais a zero para alguns problemas, o que não é desejável em problemas multiobjetivos; em todos os casos analisados, as métricas obtidas pela razão entre medidas de diversificação e erro, foram eficientes em gerar vetor de pesos que levaram à redução da variância de previsão; e, em todos os casos analisados, foi possível verificar que a ponderação afeta a variância de previsão. Diante dos resultados apresentados, conclui-se que as métricas obtidas pela razão entre medidas de diversificação e erro, são as mais robustas, pois, apresentaram resultados mais confiáveis, gerando vetores de pesos que levaram a pontos Pareto ótimos com menor variância de previsão em todos os problemas analisados. Além disso, os resultados obtidos deixam claro que os pesos utilizados no processo de otimização multiobjetivo têm influência na variância de previsão da resposta obtida. pt_BR
dc.language.iso pt_BR pt_BR
dc.title Método da Ponderação Entrópica para Otimização Multiobjetivo Robusta de Modelos de Superfície de Resposta. pt_BR
dc.type Tese pt_BR
dc.place Itajubá pt_BR
dc.pages 225 p. pt_BR
dc.keywords.portuguese Otimização multiobjetivo pt_BR
dc.keywords.portuguese Fronteira de Pareto pt_BR
dc.keywords.portuguese Ponderação pt_BR
dc.keywords.portuguese Variância pt_BR
dc.keywords.english Multiobjective optimization pt_BR
dc.keywords.english Pareto Frontier pt_BR
dc.keywords.english Weighting pt_BR
dc.keywords.english Variance pt_BR
dc.orientador.principal PAIVA, Anderson Paulo de
dc.place.presentation Universidade Federal de Itajubá pt_BR
dc.pg.programa Engenharia de Produção pt_BR
dc.pg.area Engenharia de Produção pt_BR
dc.date.available 2017-07-10T12:22:36Z
dc.date.accessioned 2017-07-10T12:22:36Z


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