| dc.description.abstract | Resumo: Intervalos permitem uma representação aproximada de números reais, com a qual podemos modelar matematicamente problemas do mundo real de uma forma menos restritiva que a modelagem sobre restrições reais. Assim, podemos definir problemas intervalares de decisão e otimização que são relaxamentos da Programação Não Linear usual. Recentemente, técnicas utilizadas em algoritmos para o problema da Satisfatibilidade Booleana foram aplicadas na solução de problemas intervalares de decisão, utilizando a álgebra intervalar para refinar intervalos e obter soluções que satisfaçam um conjunto de restrições sob uma precisão preestabelecida. Embora essa abordagem não resolva problemas de otimização, ela apresenta um método para extrair uma solução real de uma solução intervalar, se o problema apresentar determinadas características. Neste trabalho, estendemos esse método, definindo uma classe de problemas para os quais é possível a extração de uma solução real mesmo sem a garantia de todas as condições exigidas pelos resolvedores anteriores. Além disso, mostramos que o método estendido pode ser utilizado para resolver algumas classes de problemas de otimização. | pt_BR |
