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Anneamento Simulado Robusto — Encontrando soluções que se mantêm boas sob incerteza

Anneamento Simulado Robusto (RSA) adapta a meta-heurística clássica de anneamento simulado para buscar soluções que performam bem não apenas sob condições nominais, mas em toda a gama de valores de parâmetros incertos ou adversários. Ao incorporar uma avaliação de robustez — pior caso, caso esperado ou baseado em arrependimento — na etapa de aceitação do SA, o RSA troca alguma otimalidade nominal por resiliência, tornando-o valioso quando os parâmetros do problema são conhecidos de forma imprecisa ou sujeitos a variação ambiental.

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Fontes

  1. Kirkpatrick, S., Gelatt, C. D., Vecchi, M. P. (1983). Optimization by simulated annealing. Science, 220(4598), 671-680. DOI: 10.1126/science.220.4598.671
  2. Ben-Tal, A., El Ghaoui, L., Nemirovski, A. (2009). Robust Optimization. Princeton University Press, Princeton, NJ. ISBN: 9780691143682

Como citar esta página

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Simulated Annealing — Uncertainty-aware stochastic local search for robust solutions. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/simulation/robust-simulated-annealing

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Referenciado por

ScholarGateRobust Simulated Annealing (Robust Simulated Annealing — Uncertainty-aware stochastic local search for robust solutions). Recuperado em 2026-06-15 de https://scholargate.app/pt/simulation/robust-simulated-annealing · Conjunto de dados: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026