Implementação de evolução diferencial modificada para identificação de sistemas a partir da resposta em frequência

Abstract

O algoritmo de Evolução Diferencial (ED) configura-se como umas das importantes técnicas evolutivas empregadas para a resolução de problemas de otimização mono e multi-objetivos. Apesar disto, o algoritmo pode estagnar em torno de um ótimo local. Para evitar que isso ocorra, o presente trabalho utiliza modelos caóticos de busca para atualização dos parâmetros da ED associado a um operador para controle da perda de diversidade. Esse novo algoritmo foi denominado de Evolução Diferencial associado a Modelos Caóticos de Busca e Diversidade (ED-MCBD). A metodologia proposta foi empregada na identificação de sistemas em um método caixa-translúcida, isto é, identificação paramétrica a partir de dados de entrada-saída e uma estrutura pré-definida. Os resultados mostram que, em sistemas com um maior número de parâmetros a serem identificados, o algoritmo ED-MCBD produz melhores resultados em comparação com o método clássico. Entretanto, os novos operadores introduzidos podem impedir a convergência do algoritmo em sistemas com poucos parâmetros a serem estimados.