Avaliação de algoritmos para determinação de regiões de confiança de parâmetros

Abstract

Neste trabalho, foi comparada a capacidade de diferentes algoritmos heurísticos em determinar a região de confiança. Para isso, foram implementados três algoritmos heurísticos, o Enxame de Partículas (PSO), o método de Lobry-Flandrois e o método de Kleper-Hendrix, UCPR, e se testou a qualidade da região de confiança gerada para dois diferentes modelos, um linear, cuja região de confiança tem formato conhecido e outro não-linear, cujo formato da região é mais complexo. Para o PSO, também foi possível avaliar a influência de diferentes valores finais do parâmetro peso de inércia inicial (Wo) e final (Wf) na qualidade da região obtida. Teve-se, para o modelo linear, que PSO com Wo mais elevado e Wf mais elevado gera melhor distribuição dos pontos ao longo da região de confiança. Também há melhora na definição da região quando o número de partículas/pontos inicial é aumentado nos três modelos. Contudo, verificou-se que o aumento no número de pontos do UCPR resulta no aumento significativo do tempo de convergência do problema. A interpretação dos resultados para o modelo não-linear foi similar à do modelo linear, exceto o modelo de Lobry-Flandrois, que não conseguiu delimitar a região de confiança daquele modelo.