atividade de simulação: aplicação do método de algoritmo

Título
Equipe
ATIVIDADE DE SIMULAÇÃO: APLICAÇÃO DO MÉTODO DE
ALGORITMO GENÉTICO NA DETERMINAÇÃO DE ESTADOS
ESTACIONÁRIOS DE SISTEMAS DINÂMICOS (UM PROBLEMA
DE OTIMIZAÇÃO).
Felipe Leonardo Lôbo Medeiros (EIN-A em breve) e Lamartine Nogueira
Frutuoso Guimarães (ENU)
Vinculação a projetos
Vinculado à atividade de simulação a ser desenvolvida no Laboratório de
Engenharia Virtual com o sistema BELIEVe.
Descrição
As simulações de muitos equipamentos, científicos e de engenharia,
são realizadas através de representações matemáticas destes, dadas por
sistemas de equações diferenciais ordinárias. Tais sistemas necessitam de
estados estacionários bem determinados, a partir dos quais, efeitos de
transitórios possam ser testados e avaliados. A determinação do estado
estacionário de um sistema dinâmico linear ou não linear baseia-se em
solucionar o sistema matricial dado por AX + B = 0, o qual contém a
dinâmica do processo. Porém, as soluções exatas ou aproximadas de
diversos sistemas são impossíveis para exemplos realísticos, devido ao
tamanho do sistema e à complexidade de modelos não lineares. A utilização
de algoritmos genéticos surge como solução para tais problemas, pois têm
sido aplicados com eficiência na determinação de soluções aproximadas de
sistemas de elevada ordem, e de sistemas que apresentam comportamento
multi-modal e/ou são não diferenciáveis.
Basicamente, algoritmo genético é um método de busca global que
simula a teoria da evolução para solucionar um determinado problema.
Consiste em simular a evolução de uma população de indivíduos, onde cada
indivíduo representa uma possível solução do problema. Inicialmente, uma
população é formada através da criação aleatória dos seus indivíduos. Cada
indivíduo é avaliado e recebe um valor denominado valor de aptidão. O
valor de aptidão representa o quão próxima da solução, está a possível
solução representada pelo indivíduo. Baseados nos valores de aptidão são
selecionados os indivíduos utilizados na etapa de reprodução, para a criação
de novos indivíduos. As gerações são criadas até que uma condição de
parada seja satisfeita. Uma condição de parada pode ser alcançar um
determinado valor de aptidão ou um número máximo de gerações. Um
algoritmo genético híbrido será utilizado e elaborado através da união de um
algoritmo genético convencional com um método de busca local. Este
método consiste em dividir o espaço de busca em NP regiões e fazer com
que um mesmo número de populações explore cada uma destas regiões.
As grandes contribuições desta linha de pesquisa são duas. Primeiro
desenvolve-se um método eficiente para determinar estados estacionários de
simuladores de grande porte. E segundo, tira-se vantagem do fato que a
busca dentro de um espaço de soluções dividido gera um processo que é
inerentemente paralelo, o que permitirá tirar vantagens do tipo de
processamento que o Beowulf BELIEVe oferece.
Recursos utilizados
(Humanos, materiais e
instalações/equipamentos.
Recursos adicionais
necessários
Atualmente, estão envolvidos diretamente nesta tarefa 1 pesquisador
e 1 aluno de mestrado.
Não se aplica.
Capacitações
adquiridas.
A capacitação mais relevante foi o término do mestrado do primeiro
autor. Este autor, após concurso público, tornar-se-á funcionário do
IEAv/CTA, em outras palavras, houve formação de recursos humanos
altamente especializados para o IEAv.
Produtos obtidos.
Desenvolvimento de um método e algoritmo para determinação de
estados estacionários de sistemas dinâmicos baseado na representação
matemática (ODEs) do sistema.
Não houve recursos diretos do IEAv envolvidos.
Recursos indiretos, consistiram no tempo de
orientação do pesquisador do IEAv.
Recursos financeiros
aplicados.