Estudo comparativo entre os métodos gradiente reduzido generalizado e algoritmo genético em otimização com múltiplas respostas

Fabrício Maciel Gomes, Félix Monteiro Pereira, Fernando Augusto Silva Marins, Messias Borges Silva

Resumo


Neste trabalho foi realizado um estudo comparativo entre as metodologias de otimização Gradiente Reduzido Generalizado (GRG) e Algoritmo Genético (AG) para a otimização de processos com múltiplas respostas. Para estimar os parâmetros que minimizam a função objetivo foram utilizadas respostas geradas por planejamento de experimentos de forma aglutinada, as quais foram incorporadas à função objetivo. Os estudos de caso utilizados foram baseados em trabalhos selecionados na literatura e, para cada experimento selecionado, foi realizada a otimização dos valores dos parâmetros do processo utilizando as duas metodologias, o GRG, por meio de uma planilha do Microsoft Excel e o AG utilizando o software Scilab. Foram realizadas 10 replicações e calculada a média dos resultados obtidos. A comparação entre os métodos foi realizada com base em medidas de desempenho, por meio da distância média percentual. O AG apresentou melhores resultados em comparação com o GRG.


Palavras-chave


Otimização. Múltiplas Respostas. Algoritmo Genético. GRG.

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DOI: http://dx.doi.org/10.14488/1676-1901.v17i2.2566

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