Defesa de doutorado do discente Rodolfo Ayala, dia 26/07 as 08:00.

Defesa de doutorado do discente Rodolfo Ayala, dia 26/07 as 08:00.

Título: Estratégias de Otimização Contínua Caixa-Cinza para Problemas de Larga Escala

Doutorando: Rodolfo Ayala Lopes Costa

Orientador: Prof. Dr. Alan Robert Resende de Freitas (UFOP)

Banca: Prof. Dr. José Elias Claudio Arroyo (UFV); Prof. Dr. Frederico Gadelha Guimarães (UFMG); Prof. Dr. Marco Antônio Moreira de Carvalho (UFOP); Prof. Dr. Túlio Ângelo Machado Toffolo (UFOP)

Data e Horário: 26/07/2021 às 8:00

Link: https://meet.google.com/htj-dtjp-fkj

Resumo:

A otimização caixa-cinza tem emergido como uma alternativa promissora aos tradicionais métodos otimização, uma vez que esses métodos tradicionais deterioram seu desempenho ao lidar com problemas de larga escala. Embora trabalhos relacionados à otimização caixa-cinza tenham sido introduzidos na literatura nos últimos anos, há uma carência de estudos sobre essa abordagem no contexto de otimização contínua. Os problemas de otimização contínua representam uma classe importante de problemas práticos de otimização. Em particular, estudos sobre otimização contínua de problemas de larga escala vem recebendo especial atenção na última década. Nesse contexto, este trabalho se propõe a estudar e desenvolver diferentes abordagens caixa-cinza para lidar com essa subclasse de problemas de otimização. Para isso, definições matemáticas de separabilidade de problemas de otimização que são a base teórica para implementação das abordagens caixa-cinza são discutidas e apresentadas. Baseados nessas definições, diferentes algoritmos caixa-cinza foram propostos neste estudo. Assim, um estudo experimental utilizando um conjunto de problemas de otimização contínua de larga escala foi proposto para investigar o desempenho das abordagens introduzidas. Os resultados demonstram um desempenho promissor das abordagens caixa-cinza em comparação com as versões caixa-preta. Em resumo, esses resultados demonstram a capacidade das estratégias caixa-cinza de melhorar a soluções encontradas e economizar tempo de processamento, explorando a estrutura do problema e avaliações parciais.