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Um problema de otimizacao globalmente multimodal e aquele que possui mais de um ponto de otimo global. Algoritmos deterministicos e evolucionarios sao metodos comumente utilizados para resolucao de problemas de otimizacao, mas enfrentam dificuldades para obtencao das solucoes de um problema globalmente multimodal. Os metodos de agrupamento utilizam relacoes de similaridade entre os dados para encontrar padroes dentro do conjunto e realizar o agrupamento dos dados. O objetivo deste trabalho e empregar conjuntamente algoritmos de otimizacao e tecnicas de agrupamento para obter simultaneamente todas as solucoes de um problema globalmente multimodal. Para tal, utiliza-se inicialmente o algoritmo evolucionario, denominado Busca Harmonica, para identificar pequenos grupos em torno de pontos de otimo global do problema. Em seguida, usa-se o algoritmo de agrupamento espectral para mapear os grupos; entao, os pontos sao classificados conforme o grupo ao qual pertencem e retorna-se uma estimativa de cada uma das solucoes, utilizando o metodo k-means. Por fim, com o auxilio de um metodo deterministico, calcula-se cada uma das solucoes. A metodologia proposta foi aplicada a duas funcoes teste, ambas bidimensionais. Nota-se que para as funcoes utilizadas a metodologia obteve exito, ao encontrar todas as solucoes globais e com pequeno erro relativo.

Acoplamento de algoritmos de otimização e agrupamento para resolução de problemas globalmente multimodais