Protótipo em Python para otimização irrestrita de funções não-lineares com métodos determinı́sticos e Meta-heurı́sticas

Resumen

Esta pesquisa busca contribuir com o desenvolvimento de um protótipo em Python que será agregado à Plataforma Web Hybroo em desenvolvimento em dissertação de mestrado no laboratório LEMM da PUC Goiás, com código aberto por meio do repositório do GitHub(https://github.com/edgarancioto/Hybroo). Na Hybroo já estão disponı́veis algoritmos de otimização (simples e hı́bridos) para o problema do roteamento de veı́culos. Com este protótipo espera-se a agregação da otimização de funções multimodais e mul- tidimensionais por meio de algoritmos determinı́sticos de ordem 1 (método da máxima descida, gradiente conjugado), métodos de ordem zero (Bisseção, seção áurea, Fibonacci) e meta-heurı́sticas enxame de partı́culas (PSO), colônia de vagalumes (ACV) e algoritmo genético (AG). Até o final da pesquisa serão disponibilizados ainda os métodos hı́bridos também para as funções, a partir dos métodos simples já implementados. Na fase atual foi construı́do um banco com 40 de funções de benchmark [1]. Os métodos determinı́sticos foram implementados segundo [2, 4], e as meta-heurı́sticas segundo [3–5]. O usuário da plataforma poderá comparar métodos utilizando funções multidimensionais com várias caracterı́sticas: separável, não separável, convexa, não convexa, unimodal, mul- timodal, contı́nua e paramétrica. Tal procedimento na escolha de métodos para problemas reais é bastante reportado na literatura. A vantagem é que o protótipo será disponibilizado ao final da pesquisa em ambiente web, diferentemente dos softwares tradicionais de otimização que, em sua grande maioria, são em versão desktop necessitando da instalação prévia de diversas ferramentas, para seu completo funcionamento. [...]