https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/3564
File | Description | Size | Format | |
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alexandrecancadocardoso.pdf | 3.13 MB | Adobe PDF | View/Open |
Type: | Dissertação |
Title: | Decomposição baseada em modelo de problemas de otimização de projeto utilizando redução de dimensionalidade e redes complexas |
Author: | Cardoso, Alexandre Cançado |
First Advisor: | Borges, Carlos Cristiano Hasenclever |
Co-Advisor: | Fonseca Neto, Raul |
Referee Member: | Fonseca, Leonardo Goliatt da |
Referee Member: | Vieira, Vinícius da Fonseca |
Resumo: | A estratégia de dividir para conquistar é comum a diversos ramos de atuação, indo do projeto de algoritmos à politica e sociologia. Em engenharia, é utilizada, dentre outras aplicações, para auxiliar na resolução de problemas de criação de um projeto (general desing problems) ou de um projeto ótimo (optimal design problems) de sistemas grandes, complexos ou multidisciplinares. O presente, trabalho apresenta um método para divisão, decomposição destes problemas em sub-problemas menores a partir de informação apenas do seu modelo (model-based decomposition). Onde a extração dos padrões de relação entre as variáveis, funções, simulações e demais elementos do modelo é realizada através de algoritmos de aprendizado não supervisionado em duas etapas. Primeiramente, o espaço dimensional é reduzido a fim de ressaltar as relações mais significativas, e em seguida utiliza-se a técnica de detecção de comunidade oriunda da área de redes complexas ou técnicas de agrupamento para identificação dos sub-problemas. Por fim, o método é aplicado a problemas de otimização de projeto encontrados na literatura de engenharia estrutural e mecânica. Os sub-problemas obtidos são avaliados segundo critérios comparativos e qualitativos. |
Abstract: | The divide and conquer strategy is common to many fields of activity, ranging from the algorithms design to politics and sociology. In engineering, it is used, among other applications, to assist in solving general design problems or optimal design problems of large, complex or multidisciplinary systems. The present work presents a method for splitting, decomposition of these problems into smaller sub-problems using only information from its model (model-based decomposition). Where the pattern extraction of relationships between variables, functions, simulations and other model elements is performed using unsupervised learning algorithms in two steps. First, the dimensional space is reduced in order to highlight the most significant relationships, and then we use the community detection technique coming from complex networks area and clustering techniques to identify the sub-problems. Finally, the method is applied to design optimization problems encountered in structural and mechanical engineering literature. The obtained sub-problems are evaluated against comparative and qualitative criteria. |
Keywords: | Otimização de projeto Decomposição baseada em modelo Redução de dimensionalidade Detecção de comunidades Design optimization Model-based decomposition Dimensionality reduction Community detection |
CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA |
Language: | por |
Country: | Brasil |
Publisher: | Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) |
Institution Initials: | UFJF |
Department: | ICE – Instituto de Ciências Exatas |
Program: | Programa de Pós-graduação em Modelagem Computacional |
Access Type: | Acesso Aberto |
URI: | https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/3564 |
Issue Date: | 16-Sep-2016 |
Appears in Collections: | Mestrado em Modelagem Computacional (Dissertações) |
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