Abstract

nte, da validade das predies, e tambm, da sensibilidade da rotina de modelao a variaes nos dados de entrada. Desta forma, foi implementada e validada uma rotina de modelao capaz de ter estes aspectos em considerao e, simultaneamente, produzir resultados em pouco tempo de computao. A ligao do algoritmo de optimizao com a rotina de modelao feita atravs de uma funo objectivo que quantifica os critrios relevantes bem como a sua relativa importncia para o processo. Tendo em conta a complexidade do espao de procura e a existncia de conflitos entre os critrios foi desenvolvido um novo algoritmo de optimizao multiobjectivo usando Algorithmos Genticos -- Reduced Pareto Set Genetic Algorithm (RPSGA). Este mtodo incorpora uma tcnica de reduo do conjunto de Pareto. O algoritmo foi validado usando problemas de teste (benchmark problems) conhecidos. Ao mesmo tempo, a metodologia foi usada para a resoluo de um problema real de extruso e o seu desempenho foi comparado c

Citations