In this work a new adaptive evolutionary algorithm derived from a stochastic algorithm for design optimization called Generalized Extremal Optimization (GEO) is introduced. It eliminates the single free parameter of GEO by controlling its value during the search by an adaptive approach which improved GEO performance significantly, even when considering the best GEO configurations. Nonetheless, it maintains the algorithm principal characteristics of dealing with continuous, discrete and integer design variables on convex or disjoint spaces while respecting design constrains. This new algorithm, called Adaptive Generalized Extremal Optimization (A-GEO), is implemented in two variations and applied to a multidisciplinary optimization problem of spacecraft engineering, showing the potential of the new methods in solving real engineering problems.
Neste trabalho um novo algoritmo evolutivo adaptativo derivado de um algoritmo estocástico para otimização de projetos chamado Generalized Extremal Optimization (GEO) é introduzido. Este elimina o único parâmetro livre presente no GEO através de um método adaptativo que controla os valores deste durante a busca, assim melhorando a performance do GEO significantemente, até mesmo quando comparada a sua melhor configuração. Porém, mantém suas principais características de lidar com variáveis de projeto continuas, discretas e inteiras em espaços convexos ou disjuntos respeitando as restrições de projeto. Este novo algoritmo, chamado Adaptive Generalized Extremal Optimization (A-GEO), é implementado em duas variações e aplicado a um problema de otimização multidisciplinar de engenharia de satélites, mostrando o potencial dos novos métodos em resolver problemas reais de engenharia.
