Adriana Dada
Diogo Henrique de Carvalho
 Gustavo da Silva Baptista
 Joab Bomfim de Oliveira
  Ronald Rocha Lima Jr.
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SINTONIA DE CONTROLADOR COM ESCALONAMENTO
 GANHOS BASEADOS EM ALGORITMOS MEMÉTICOS



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Algoritmo Meméticos

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Algoritmo
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Objetivo desse trabalho e o estudo, a implementação e
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   Otimização e busca estocástica são baseados            nos
    modelos e princípios da evolução biológica natural

  ...
   Valor ótimo é obtido através dos melhores
    elementos das gerações anteriores




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A função fitness é utilizada para analisar a qualidade do resultado
obtido


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Troca aleatória dos genes do cromosso

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Reprodução dos indivíduos mais aptos obtidos pelas operações de
                    mutação e cruzamento


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   Inicializado com N indivíduos

   Informação da função objetivo (função de fitness)

   Seleção Natural

   Mutação...
   Objetivo – Diminuição da Função Objetivo

   Se a busca resulta em uma melhor da solução a solução é
    aceita.

  ...
Métodos Determinísticos                      Métodos Estocásticos
Utiliza o negativo do gradiente         Não necessita ...
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Algoritmos Memeticos

  1. 1. Adriana Dada Diogo Henrique de Carvalho Gustavo da Silva Baptista Joab Bomfim de Oliveira Ronald Rocha Lima Jr. Wendell Rodolfo Illanes
  2. 2. SINTONIA DE CONTROLADOR COM ESCALONAMENTO GANHOS BASEADOS EM ALGORITMOS MEMÉTICOS Pontifícia Universidade Católica do Paraná Luis Henrique Moedinger Leandro dos Santos Coelho Ronald Rocha Lima Jr
  3. 3. Algoritmo Meméticos Algoritmo Algoritmo Simulated Genéticos Annealing Ronald Rocha Lima Jr
  4. 4. Objetivo desse trabalho e o estudo, a implementação e análise de configurações de algoritmos Meméticos para otimização do projeto de controladores de PID. Ronald Rocha Lima Jr
  5. 5.  Otimização e busca estocástica são baseados nos modelos e princípios da evolução biológica natural  Versatilidade para resolução de problemas complexos de otimização e aprendizado de máquina Utilização de Algoritmos Meméticos visando a otimização dos parâmetro que regem os controladores adaptativos do tipo PID Gustavo da Silva Baptista
  6. 6.  Valor ótimo é obtido através dos melhores elementos das gerações anteriores Gustavo da Silva Baptista
  7. 7. Gene 1 1 0 1 0 1 Cromossomos ou indivíduos Reprodução Função Fitness Ciclo de Gerações Acasalamento Mutação Cruzamento Adriana Dada
  8. 8. A função fitness é utilizada para analisar a qualidade do resultado obtido 100 f (1 e 3) f – Valor do Fitness e3 – Somatório de erro Quanto maior o valor e f, Erro entre a saída desejada melhor o membro da população para o processo e a saída obtida O erro acumulado e3 indica o somatório do erro de todas amostras em relação ao valor desejado Adriana Dada
  9. 9. Troca aleatória dos genes do cromosso Ponto de mutação Descendente 1 0 1 0 0 1 0 0 Descendente com mutação 1 0 1 1 0 1 0 0 Joab Bomfim de Oliveira
  10. 10. Troca de genes entre cromossos Pais 1 0 1 1 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 Descendente 1 0 1 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 1 0 Joab Bomfim de Oliveira
  11. 11. Reprodução dos indivíduos mais aptos obtidos pelas operações de mutação e cruzamento Pais 1 0 1 1 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 Joab Bomfim de Oliveira
  12. 12.  Inicializado com N indivíduos  Informação da função objetivo (função de fitness)  Seleção Natural  Mutação Diogo Henrique de Carvalho
  13. 13.  Objetivo – Diminuição da Função Objetivo  Se a busca resulta em uma melhor da solução a solução é aceita.  Caso contrário, essa solução é aceita com probabilidade 1 Ronald Rocha Lima Jr
  14. 14. Métodos Determinísticos Métodos Estocásticos Utiliza o negativo do gradiente Não necessita do cálculo do da função objetivo gradiente Localiza Mínimo Local Localiza Mínimo Global Menor número de avaliações Maior número de avaliações da da função objetivo função objetivo Métodos Determinísticos Híbridos Melhoria da velocidade Localiza Ótimo Global Melhoria da Precisão Ronald Rocha Lima Jr
  15. 15. Joab Bomfim de Oliveira
  16. 16. Joab Bomfim de Oliveira
  17. 17. Joab Bomfim de Oliveira

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