Resumo: Neste trabalho estudamos a teoria de algumas heurísticas para otimização global, e também a generalização do algoritmo genético de Aarts, Eiben e van Hee. Propomos um algoritmo para otimização global de problemas canalizados e diferenciáveis utilizando simulated annealing e o solver local GENCAN. Experimentos numéricos com o problema OVO ( Order- Value Optimization) são apresentados, e também com 28 problemas clássicos da literatura. Para problemas de otimização com restrições, apontamos idéias de como utilizar solvers locais e heurísticas globais em busca de bons algoritmos para otimização global, e propomos um algoritmo baseado em simulated annealing com solver local ALGENCAN Ver menos

Abstract: In this work we study the theory behind some classical heuristics for global optimization, and a generalization of genetic algorithms from Aarts, Eiben and van Hee. We propose an algorithm for global optimization of box-constrained differentiable problems, using simulated annealing and the local solver GENCAN. Numerical experiments are presented for the OVO problem (Order-Value Optimization) and 28 classical problems. For general nonlinear programming problems, we mention some ideas of how to use local solvers and global heuristics towards good algorithms for global optimization, we also propose an algorithm based on simulated annealing with local solver ALGENCAN Ver menos