Problemas de programação matemática com restrições lineares de equilíbrio

Neste trabalho é desenvolvido um algoritmo enumerativo paramétrico de optimização global para a resolução de Problemas de Programação Matemática com Restrições de Equilíbrio ou de Complementaridade (MPEC). A comparação com outras técnicas globais da literatura é efectuada para um leque variado de problemas, de modo a poder avaliar a eficiência do processo proposto. A utilização de algoritmos de MPEC para a resolução de alguns problemas de optimização global é o outro grande objectivo desta tese. Nesse sentido são introduzidas novas formula¸c˜oes de programas bilineares e lineares complementares como MPECs. São ainda analisadas e discutidas formulaçõess MPEC para o problema de programação linear inteira 0-1, para a determinação do Conjunto Independente Máximo de um Grafo (MIS) e para a estimação do Número de Condição de uma Matriz. Para o problema MIS é desenvolvido um algoritmo de ramificação e limitação, baseado na decomposição de uma função quadrática numa diferença de duas funçõess convexas (DC). Finalmente é introduzida uma técnica MPEC local para a estimação do número de condição com a norma l1 e é estabelecido para matrizes de Minkowski que o número de condição nessa norma pode ser estimado com apenas um sistema de equações lineares. Em todos os desenvolvimentos houve uma grande preocupação em testar as novas formulações e algoritmos com problemas conhecidos da literatura, de modo a aferir da qualidade e interesse dessas propostas.

Programação genética

A Programação Genética (PG) é uma técnica de Aprendizagem de Máquina (Machine Learning (ML)) aplicada em problemas de otimização onde pretende-se achar a melhor solução num conjunto de possíveis soluções. A PG faz parte do paradigma conhecido por Computação Evolucionária (CE) que tem como inspiração à teoria da evolução natural das espécies para orientar a pesquisa das soluções. Neste trabalho, é avaliada a performance da PG no problema de previsão de parâmetros farmacocinéticos utilizados no processo de desenvolvimento de fármacos. Este é um problema de otimização onde, dado um conjunto de descritores moleculares de fármacos e os valores correspondentes dos parâmetros farmacocinéticos ou de sua atividade molecular, utiliza-se a PG para construir uma função matemática que estima tais valores. Para tal, foram utilizados dados de fármacos com os valores conhecidos de alguns parâmetros farmacocinéticos. Para avaliar o desempenho da PG na resolução do problema em questão, foram implementados diferentes modelos de PG com diferentes funções de fitness e configurações. Os resultados obtidos pelos diferentes modelos foram comparados com os resultados atualmente publicados na literatura e os mesmos confirmam que a PG é uma técnica promissora do ponto de vista da precisão das soluções encontradas, da capacidade de generalização e da correlação entre os valores previstos e os valores reais.

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