Estudo de novas aplicações de otimizadores analógicos não derivativos

Resumo

Neste projeto de iniciação científica será abordado o estudo de novas aplicações de otimizadores analógicos não derivativos. Para isso, será realizado um estudo sobre o otimizador analógico não derivativo proposto por Teixeira e Zak (1998), analisando seu funcionamento na busca do ponto ótimo. O otimizador Teixeira e Zak pode ser classificado como um sistema neural artificial e é dito unidimensional, pois busca o mínimo de uma função com apenas uma variável. Será feito um levantamento das novas aplicações de otimizadores analógicos não derivativos, propondo a modelagem matemática destas aplicações, para que posteriormente seja feita a simulação das mesmas. Como exemplo, aplicações conhecidas do uso destes otimizadores não derivativos são: no campo de controle de processos industriais; na navegação de veículos subaquáticos; no projeto de sistema de controle avançados para Antilock Brake System (ABS); no controle do Fator de Potência (FP); na busca do Maximum Power Point Tracking (MPPT) e no controle de sistemas incertos usando controlador chaveado para plantas com direção de controle incerta. Nas aplicações citadas, procura-se otimizar (minimizar ou maximizar) uma função objetivo, com apenas um mínimo (ou máximo) local ou global, sem conhecer perfeitamente esta função. Nesta situação, os otimizadores analógicos não derivativos são muito úteis, pois não utilizam o gradiente da função objetivo. Sabe-se que o otimizador Teixeira e Zak não se restringe apenas na busca do ponto ótimo, o mesmo pode ser adaptado conforme a necessidade da função objetivo com o intuito de atingir resultados satisfatórios. Dessa forma, para a validação do projeto serão realizadas simulações das aplicações propostas no software Matlab e Simulink, avaliando a resposta do otimizador e modelando-o de acordo com o sistema dinâmico em questão. (AU)