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...
- 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:
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- OAI Identifier:
- oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/22564
- 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)
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- Rights
- License
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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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