Análise de Otimização Offline Data-Driven Baseado em Modelos RBF Surrogate

Abstract

Este artigo tem como objetivo estudar o uso de modelos Surrogate seguidos de otimização. Foram realizadas diversas execuções do algoritmo que gera os modelos Surrogate seguidas de otimizações baseadas nos mesmos. Em sequência foram analisadas a qualidade dos modelos gerados e o tempo de execução do algoritmo respectivamente. Após a analise do modelo e o tempo que o algoritmo despendeu no processo, foram analisadas as soluções encontradas. Os resultados obtidos demonstraram que com o aumento de varreduras realizadas pelo algoritmo os resultados tendem a melhorar tanto para o ajuste dos modelos em relação aos dados de amostra, como também para os valores de soluções ótimas. Porém com o aumento de varreduras feitas pelo algoritmo o tempo despendido cresce consideravelmente.