Comparación de las técnicas de optimización por análisis de intervalos y la de enjambre de partículas para funciones con restricciones
Este artículo describe los resultados obtenidos de la comparación entre la optimización por enjambre de partículas (PSO) y el método de optimización por análisis de intervalos (IAO) para la optimización de funciones no lineales sujetas a restricciones de igualdad y/o desigualdad. Este último se desa...
- Autores:
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Correa Cely, Rodrigo
Vanegas Ardila, Diego
Barragán-Niño, Karol Sebastián
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2011
- Institución:
- Pontificia Universidad Javeriana
- Repositorio:
- Repositorio Universidad Javeriana
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.javeriana.edu.co:10554/25889
- Acceso en línea:
- http://revistas.javeriana.edu.co/index.php/iyu/article/view/1132
http://hdl.handle.net/10554/25889
- Palabra clave:
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
Summary: | Este artículo describe los resultados obtenidos de la comparación entre la optimización por enjambre de partículas (PSO) y el método de optimización por análisis de intervalos (IAO) para la optimización de funciones no lineales sujetas a restricciones de igualdad y/o desigualdad. Este último se desarrolló fundamentado en el método propuesto inicialmente por (Ichida, 1996) y se utilizó para encontrar el óptimo global de una función multimodal de hasta tres variables sujeta a restricciones de igualdad y desigualdad. Se encontró que para las funciones analizadas, el algoritmo PSO fue significativamente más veloz, aunque su precisión fue limitada. Por otro lado, el método IAO fue preciso para todos los casos, a costa de un considerable mayor tiempo computacional. |
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