Análise de Observabilidade e Processamento de Erros Grosseiros ...

156 Busca Tabu para Identificação de Erros Conformativos
Função avaliação 2
Esta função de avaliação difere da anterior com relação ao tratamento da presença de erros
grosseiros. Ao invés de utilizar o teste-J(̂x) na formulação, ela considera o valor total da função
J(̂x). Com essa abordagem, pretende-se dar preferência à configuração que possua o menor
valor de J(̂x). Vale lembrar que o menor valor de J(̂x) não garante exatamente que a solução
ótima obtida seja a causadora do erro, porém indica a configuração com maior probabilidade
de ser a correta. Essa suposição se deve ao fato de que na presença de erros conformativos
quando medidas corretas são retiradas erroneamente, muito provavelmente existirão resíduos
de outras medidas maiores que o esperado provocado pela medida errônea, porém que não são
considerados erros grosseiros por estarem abaixo do limiar de detecção.
f(x) = N er + βJ(̂x) (5.9)
Algoritmo busca tabu básico
Na Fig. (5.10) apresenta-se o algoritmo busca tabu básico. O mesmo algoritmo é utilizado
para qualquer problema de otimização combinatório, obviamente observando as características
de cada problema e é justamente este ponto que determina o sucesso de qualquer algoritmo
heurístico. O desempenho do método é determinado pelo conhecimento das características do
problema e a capacidade de explorá-las particularizando o algoritmo 1 .
5.3.1 Redução da vizinhança utilizando o vetor resíduo normalizado
A análise do vetor resíduo normalizado representa uma ferramenta importante na identificação
de erros grosseiros. No processo convencional, se houver presença de múltiplos erros
grosseiros não-conformativos é possível demonstrar que a medida que possui o maior resíduo
normalizado é portadora de erros grosseiros. Portanto, caso um processo de eliminação sucessiva
dessas medidas seja realizada, pode-se recuperar o conjunto de medidas sem erros grosseiros.
Na ocorrência de erros interativos e conformativos, a aplicação dessa metodologia falha. No entanto,
o resíduo normalizado ainda continua sendo uma ferramenta importante no processo de
identificação.
Durante a fase de análise da vizinhança, quando a configuração atual apresenta erros grosseiros,
esses erros refletir-se-ão no resíduo normalizado e conseqüentemente na função objetivo. No
1 Na literatura especializada é comum observar a expressão “tayloring the algorithm”.