Implementação do algoritmo metaheurístico da baleia beluga na otimização de treliças

Abstract

A otimização é a busca pelo resultado ótimo para um problema. Os métodos heurísticos surgiram como uma opção para a resolução de problemas de otimização nos quais os métodos matemáticos não conseguem solucionar, são métodos exploratórios que buscam resolver determinado problema. A busca por novos e cada vez mais robustos métodos heurísticos é crescente, para que seja possível encontrar a solução de problemas de otimização de modo eficaz. Para analisar e comparar os métodos heurísticos, são feitas análises com funções já conhecidas e verificados os dados estatísticos e probabilísticos deles. Este trabalho compreende uma análise para o algoritmo Beluga Whale Optimization (BWO) implementado em MATLAB aplicado em estruturas treliçadas. Para a primeira validação são analisados problemas clássicos de otimização, com e sem restrições, a fim de analisar os resultados estatísticos, como a média e desvio padrão. O procedimento de implementação para as estruturas treliçadas planas, espacial e da torre de transmissão busca apontar os valores estatísticos com os pontos ótimos de massa para cada estrutura em uma determinada simulação. Por fim, são feitas as comparações probabilísticas para verificar a eficiência e possíveis limitações do algoritmo em estudo, apontando que o algoritmo BWO traz resultados de pontos ótimos em três das quatro estruturas treliçadas estudadas.

Abstract: Optimization is the search for the optimal result for a problem. Heuristic methods emerged as an option for solving optimization problems that mathematical methods cannot solve; they are exploratory methods that seek to solve a given problem. The search for new and increasingly robust heuristic methods is increasing, so that it is possible to find solutions to optimization problems effectively. To analyze and compare heuristic methods, analyzes are carried out with already known functions and their statistical and probabilistic data are verified. This work comprises an analysis for the Beluga Whale Optimization (BWO) algorithm implemented in MATLAB applied to truss structures. For the first validation, classic optimization problems are analyzed, with and without restrictions, in order to analyze statistical results, such as the mean and standard deviation. The implementation procedure for flat, spatial and transmission tower truss structures seeks to identify statistical values with the optimum mass points for each structure in a given simulation. Finally, probabilistic comparisons are made to verify the efficiency and possible limitations of the algorithm under study, indicating that the BWO algorithm provides results of optimal points in three of the four truss structures studied.