Algoritmos genéticos: aplicação na síntese de alguns algoritmos de controlo

Mestrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores. Área de Especialização de Automação e Sistemas.

Esta dissertação fornece uma visão global da computação evolutiva, nomeadamente dos algoritmos evolutivos e da inteligência dos enxames. De entre os algoritmos evolutivos dá-se um destaque especial aos algoritmos genéticos. Assim, apresentam-se os aspectos principais de construção e implementação dos algoritmos genéticos, os problemas teóricos e práticos e algumas das vantagens destes algoritmos relativamente a outros algoritmos de optimização e pesquisa. Este trabalho inclui uma aplicação dos algoritmos genéticos ao cálculo fraccionário, mais concretamente à optimização de fracções racionais que constituem uma aproximação de derivadas fraccionárias no cálculo em tempo discreto. Inicialmente, faz-se uma análise às técnicas usuais baseadas em expansões por séries de Taylor e fracções de Padé. Numa segunda fase, o problema é reavaliado numa perspectiva de optimização aproveitando a flexibilidade dos algoritmos genéticos.

This thesis supplies a global vision of the evolutionary computation, with emphasis in evolutionary algorithms and swarm intelligence. Among the evolutionary algorithms a particular attention is given to the genetic algorithms. In this line of thought the main aspects of construction and implementation of genetic algorithms are presented. Also theoretical and practical problems, as well as some of the advantages of these algorithms are compared with other algorithms of search and optimization. This work includes an application of the genetic algorithms to the fractional calculus, namely to the optimization of rational fraction approximations for the discrete time calculation of fractional derivatives. Initially, it is addressed the analysis to the standard techniques based on Taylor series and Padé fraction expansions. In a second phase, the problem is reevaluated in an optimization perspective by taking advantage of the flexibility of the genetic algorithms.