Comparación del desempeño del algoritmo de optimización psosx (pe) frente al psosx (s)

La gran mayoría de los problemas en el mundo real, tienen más de un objetivo a realizar, gracias a esto se ha observado la necesidad de crear algoritmos matemáticos y computacionales con el fin de resolver dichos problemas. Aunque al momento de buscar una solución a un problema con más de un objetivo a realizar, existen algunos inconvenientes, por la complejidad de los mismos. El objetivo de los algoritmos de optimización, es solucionar dichos problemas, buscando reducir el tiempo y aumentando la exactitud, en los cálculos de las respuestas de modelos matemáticos complejos. En el desarrollo del presente trabajo de grado, se estudiaron y analizaron las arquitecturas PSOX(PE) y PSOX(S); basados en el PSO stándard y el método de Nelder Mead. El PSO y el Nelder Mead son algoritmos eficientes por separado, aunque con ciertos inconvenientes como velocidad y convergencia. En la elaboración de este trabajo de grado, se busco integrar ambos métodos por medio de 2 arquitecturas, esto con el fin de obtener los mejores resultados de cada uno y poder conseguir la solución óptima. Para validar las arquitecturas realizadas, se verificaron cinco funciones utilizadas en la literatura especializada, en la evaluación de algoritmos de optimización; calculando sus respectivos tiempos de cómputo, exactitud, desviación estándar, media y su convergencia.

• Autores: Osma Ruiz, Jaime Andrés; Villareal Ardila, Mónica Julieth
• Tipo de recurso: http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
• Fecha de publicación: 2009
• Institución: Universidad Industrial de Santander
• Repositorio: Repositorio UIS
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/22564
• Acceso en línea: https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/22564; https://noesis.uis.edu.co
• Palabra clave: Metaheurísticas; Particle Swarm Optimization (PSO); Simplex (Nelder Mead); Particle swarm optimization simplex parametric evolution (PSOSX (PE)) y Particle swarm optimization simplex sequential (PSOSX (S)).; Metaheuristics; Particle Swarm Optimization (PSO); Simplex (Nelder Mead); Particle swarm optimization simplex parametric evolution (PSOSX (PE)) y Particle swarm optimization simplex sequential (PSOSX (S)).
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