Algoritmos geneticos em problemas de programação não linear continua

Abstract

Apresenta um método computacional, baseado no paradigma dos algoritmos genéticos, ou seja, uma técnica robusta para solucionar problemas de programação não linear contínua. Um método misto onde se empregam técnicas de simulated annealing, gradiente, para evitar a convergência prematura para mínimos ou máximos locais. O método proposto generaliza este tipo de algoritmo misto para métodos genéticos: o resultado é um método numérico de características análogas ao da perturbação do gradiente onde os termos aleatórios impedem a convergência para o mínimo local e aumentam a velocidade de convergência. Mostra como os métodos mistos podem ser derivados do método genético: os métodos de descida em geral podem ser considerados como sendo de tipo genético e métodos mistos podem ser obtidos por escolhas particulares das definições de regras do algoritmo genético.