Meta-heurísticas aplicadas à seleção da estrutura e estimação dos parâmetros de modelos em espaço de estados não linear polinomiais
Meta-heurística, Sistemas não lineares, Identificação de sistemas, Seleção de estruturas, Estimação de parâmetros, Modelo em espaço de estados
A identificação de sistemas tem como objetivo determinar modelos matemáticos ca- pazes de descrever as características dinâmicas do sistema a partir de suas observações. Geralmente, o processo de identificação é dividido nas etapas de coleta de dados experi- mentais, determinação da estrutura do modelo, estimação de parâmetros e validação do modelo. Neste trabalho, investiga-se as etapas mais complexas do processo de identifica- ção, os problemas da determinação da estrutura e da estimação de parâmetros do modelo, especificamente, estudamos estes problemas para os modelos em espaço de estados não lineares polinomiais. Para isso, foi proposto um algoritmo para determinação da estrutura e estimação dos parâmetros do modelo baseado nas técnicas de otimização conhecidas como meta-heurísticas. Diferente dos métodos tradicionais, as meta-heurísticas utilizam um conjunto de possíveis soluções e estratégias, geralmente baseadas na natureza, para encontrar a solução do problema avaliado. Dentre as técnicas estudadas estão o algoritmo genético, a otimização por enxame de partículas e o algoritmo do morcego. Assim, com a aplicação do algoritmo de identificação pretende-se encontrar um modelo ou um con- junto de modelos em espaço de estados não lineares polinomiais capazes de representar a dinâmica global do sistema avaliado.