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Este livro propõe um novo método de otimização global denominado MPSO-SA. Este método híbrido é o resultado do acoplamento de uma variante do algoritmo de enxame de partículas denominado MPSO (Particle Swarm Optimisation) com o método de recozimento simulado denominado SA (Simulted Annealing). Os métodos estocásticos têm feito progressos consideráveis na resolução de problemas de otimização. Entre eles, o método de enxame de partículas (PSO) desenvolvido por [Eberhart e Kennedy (1995)]. O método de Recozimento Simulado (SA) deriva do processo físico de ordenação dos átomos num cristal para…mehr

Produktbeschreibung
Este livro propõe um novo método de otimização global denominado MPSO-SA. Este método híbrido é o resultado do acoplamento de uma variante do algoritmo de enxame de partículas denominado MPSO (Particle Swarm Optimisation) com o método de recozimento simulado denominado SA (Simulted Annealing). Os métodos estocásticos têm feito progressos consideráveis na resolução de problemas de otimização. Entre eles, o método de enxame de partículas (PSO) desenvolvido por [Eberhart e Kennedy (1995)]. O método de Recozimento Simulado (SA) deriva do processo físico de ordenação dos átomos num cristal para formar uma estrutura cristalina perfeita. Para ilustrar o desempenho do método MPSO-SA proposto, é efectuada uma comparação com o MPSO e o SA em funções de teste conhecidas da literatura. O método MPSO-SA é utilizado para resolver problemas reais de interoperabilidade em sistemas de informação, bem como problemas de otimização e fiabilidade em estruturas mecânicas.
Autorenporträt
Norelislam El Hami, professor na ENSA Kénitra, é um especialista em informática e matemática aplicada. Possui um duplo doutoramento (INSA Rouen e Univ. Mohammed V-Agdal) e uma licenciatura em engenharia (FPMS, Bélgica), e destaca-se em IA, otimização e investigação académica.