Banca de DEFESA: ANDRÉ FELIPE OLIVEIRA DE AZEVEDO DANTAS

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: ANDRÉ FELIPE OLIVEIRA DE AZEVEDO DANTAS
DATA: 06/07/2015
HORA: 09:00
LOCAL: Auditório do LAUT
TÍTULO:

Algoritmo Modificado de PSO Matricial aplicado a Identificação de Sistemas com Análise de Convergência


PALAVRAS-CHAVES:

identificação, PSO, otimização


PÁGINAS: 80
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia Elétrica
SUBÁREA: Eletrônica Industrial, Sistemas e Controles Eletrônicos
ESPECIALIDADE: Controle de Processos Eletrônicos, Retroalimentação
RESUMO:

Recentemente diversas técnicas de computação evolucionárias têm sido utilizadas em áreas como estimação de parâmetros de processos dinâmicos lineares e não lineares ou até sujeitos a incertezas. Isso motiva a utilização de algoritmos como o otimizador por nuvem de partículas (PSO) nas referidas áreas do conhecimento. Porém, pouco se sabe sobre a convergência desse algoritmo e, principalmente, as análises e estudos realizados têm se concentrado em resultados experimentais. Por isso, é objetivo deste trabalho propor uma nova estrutura para o PSO que permita analisar melhor a convergência do algoritmo de forma analítica. Para isso, o PSO é reestruturado para assumir uma forma matricial e reformulado como um sistema linear por partes. As partes serão analisadas de forma separada e será proposta a inserção de um fator de esquecimento que garante que a parte mais significativa deste sistema possua autovalores dentro do círculo de raio unitário. Também será realizada a análise da convergência do algoritmo como um todo, utilizando um critério de convergência quase certa, aplicável a sistemas chaveados. Na sequência, serão realizados testes experimentais de maneira a verificar o comportamento dos autovalores após a inserção do fator de esquecimento. Posteriormente, os algoritmos de identificação de parâmetros tradicionais serão combinados com o PSO matricial, de maneira a tornar os resultados da identificação tão bons ou melhores que a identificação apenas com o PSO ou, apenas com os algoritmos tradicionais. Os resultados mostram a convergência das partículas em uma região delimitada e que as funções obtidas após a combinação do algoritmo PSO matricial com os algoritmos convencionais, apresentam maior generalização para o sistema apresentado. As conclusões a que se chega é que a hibridização, apesar de limitar a busca por uma partícula mais apta do PSO, permite um desempenho mínimo para o algoritmo e ainda possibilita melhorar o resultado obtido com os algoritmos tradicionais, permitindo a representação do sistema aproximado em quantidades maiores de frequências.


MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 350693 - ANDRE LAURINDO MAITELLI
Interno - 1451883 - FABIO MENEGHETTI UGULINO DE ARAUJO
Externo ao Programa - 2579664 - ALLAN DE MEDEIROS MARTINS
Externo à Instituição - DANIELLE SIMONE DA SILVA CASILLO - UFERSA
Externo à Instituição - VICENTE DELGADO MOREIRA - PETROBRAS
Notícia cadastrada em: 03/06/2015 14:11
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