Aproximación estocástica de los problemas de nivel inferior para el diseño robusto de sistemas dinámicos restringidos

Abstract

En este trabajo se estudia el algoritmo estocástico adaptive simulated annealing (ASA) como una alternativa para encontrar los máximos de una función, con el fin de incorporar dicho algoritmo en un método de reducción (o método continuo) que resuelva un problema semi-infinite programming (SIP). En el desarrollo del trabajo se comparó el desempeño del algoritmo ASA versus otros métodos de optimización como el BFGS y el COBYLA, con varios problemas. Los resultados numéricos muestran que el algoritmo ASA es una opción viable que permite afrontar la incertidumbre que se puede encontrar en los problemas de nivel inferior derivados de emplear el método de reducción para encontrar la aproximación de un SIP. (Tomado de la fuente)

In this work, the stochastic algorithm adaptive simulated annealing (ASA) is studied as an alternative to find the maxima of an objective function, in order to incorporate this algorithm into a reduction method (or continuous method) that solves a semi-infinite program problem (SIP). During the development of the work, the performance of the ASA algorithm was compared with other optimization methods such as BFGS and COBYLA, with several problems. The numerical results suggest that the ASA algorithm is a viable option to address the uncertainty that can be found in lower-level problems derived from using the reduction method to approach the approximation of a SIP.