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 objetiv...

Full description

Autores:
Osma Ruiz, Jaime Andrés
Villareal Ardila, Mónica Julieth
Tipo de recurso:
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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
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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)).
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License
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description 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.
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