Algoritmo de optimización multiobjetivo basado en comportamiento emergentes de enjambres
En este documento se propone un algoritmo de optimización multiobjetivo basado en las propiedades emergentes de los enjambres. El corazón cognitivo de la investigación reposa en el algoritmo PSO (Particle Swarm Optimization) con compartimiento turbulento, su desempeño es probado rigurosamente, diseñ...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Doctoral thesis
- Fecha de publicación:
- 2017
- Institución:
- Universidad Distrital Francisco José de Caldas
- Repositorio:
- RIUD: repositorio U. Distrital
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.udistrital.edu.co:11349/5695
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11349/5695
- Palabra clave:
- Enjambre de partículas
Optimización
Turbulencia
Algoritmo
Doctorado en Ingeniería - Tesis y disertaciones académicas
Inteligencia de enjambre
Algoritmos
Optimización matemática
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En este documento se propone un algoritmo de optimización multiobjetivo basado en las propiedades emergentes de los enjambres. El corazón cognitivo de la investigación reposa en el algoritmo PSO (Particle Swarm Optimization) con compartimiento turbulento, su desempeño es probado rigurosamente, diseñando experimentos con funciones artificiales que suelen resultar de alta dificultad de resolución tomadas de la literatura de la comunidad científicamente especializada en el tema de optimización multiobjetivo basada en el comportamiento de colectivos vivos. La sencillez final del algoritmo habla de su robustez mostrada en todo el espacio de la evaluación y la nutrición cognitiva del algoritmo da cuenta de su poder e impacto en las investigaciones que se devienen con prontitud. |
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Montenegro Marín, Carlos EnriqueMeza Álvarez, Joaquín Javier2017-06-12T17:29:21Z2017-06-12T17:29:21Z2017-04-04http://hdl.handle.net/11349/5695En este documento se propone un algoritmo de optimización multiobjetivo basado en las propiedades emergentes de los enjambres. El corazón cognitivo de la investigación reposa en el algoritmo PSO (Particle Swarm Optimization) con compartimiento turbulento, su desempeño es probado rigurosamente, diseñando experimentos con funciones artificiales que suelen resultar de alta dificultad de resolución tomadas de la literatura de la comunidad científicamente especializada en el tema de optimización multiobjetivo basada en el comportamiento de colectivos vivos. La sencillez final del algoritmo habla de su robustez mostrada en todo el espacio de la evaluación y la nutrición cognitiva del algoritmo da cuenta de su poder e impacto en las investigaciones que se devienen con prontitud.In this document is proposes an multiobjetive optimization algorithm based on the emerging proprieties of the swarms. The cognitive heart of the investigation lies in the PSO (Particle Swarm Optimization) algorithm, that contains a turbulence behavior, its behavior is proven in a rigorous way, designing experiments with artificial functions that happen to arise from the high resolution difficulty taken out of the community literature scientifically specialized in the subject of multi-objective optimization based on the behavior of living collective groups. The final simplicity of the algorithm talks about its robustness which is shown in the entirety of the evaluation, and the cognitive nutrition of the algorithm accounts for its power and impact in the investigations which very quickly convert themselves.pdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Enjambre de partículasOptimizaciónTurbulenciaAlgoritmoDoctorado en Ingeniería - Tesis y disertaciones académicasInteligencia de enjambreAlgoritmosOptimización matemáticaParticles swarmOptimizationTurbulenceAlgorithmAlgoritmo de optimización multiobjetivo basado en comportamiento emergentes de enjambresMultiobjective optimization algorithm based on emergent behavior of swarmsinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06THUMBNAILMezaAlvarezJoaquinJavier2017.pdf.jpgMezaAlvarezJoaquinJavier2017.pdf.jpgIM 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