Evaluación del método optimizador de fuerza central frente al optimizador por enjambre de partículas unificado en la solución de ecuaciones no lineales

Basado en los algoritmos de optimización por fuerza central [1] (CFO) y por enjambre de partículas unificado [2] (UPSO), el presente documento tiene como objetivo exponer los diferentes resultados de la aplicación de estos, en primer lugar a una etapa de calibración que utiliza distintas funciones d...

Full description

Autores:
Barreto Romero, Kristian Camilo
Tipo de recurso:
http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
Fecha de publicación:
2014
Institución:
Universidad Industrial de Santander
Repositorio:
Repositorio UIS
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/30518
Acceso en línea:
https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/30518
https://noesis.uis.edu.co
Palabra clave:
Optimización Por Fuerza Central
Optimización Por Enjambre De Partículas Unificado
Factor De Unificación Modular
Circuito Electrónico C.C No Lineal
Metaheurística.
Central Force Optimization
Unified Particle Swarm Optimization
Modular Unification Factor
Nonlinear C.C. Electronic Circuit
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Rights
License
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description Basado en los algoritmos de optimización por fuerza central [1] (CFO) y por enjambre de partículas unificado [2] (UPSO), el presente documento tiene como objetivo exponer los diferentes resultados de la aplicación de estos, en primer lugar a una etapa de calibración que utiliza distintas funciones de prueba típicas de optimización, escogidas por su cantidad de mínimos locales, espacio de búsqueda, mínimos globales severos y su cantidad de dimensiones; en segundo lugar a sistemas de ecuaciones no lineales que describen circuitos electrónicos de corriente continua, entre los cuales se encuentran el amplificador operacional con 13 MOSFET, el amplificador Serie-Paralelo y el convertidor tensión-corriente. También se da solución a circuitos con diodos. Adicionalmente se propone una modificación al factor de unificación utilizado por UPSO, encargado de balancear las propiedades de exploración y explotación, que consiste en un decremento lineal cada cierta cantidad de iteraciones, obteniendo resultados que reducen el número de evaluaciones en la función objetivo, las iteraciones tomadas durante la ejecución y el tiempo de cómputo empleado para la mayoría de los casos. Adicionalmente se recomienda implementar una estrategia diferente de reubicación de partículas errantes para trabajos futuros con el propósito de seguir mejorando los métodos mencionados y su tiempo de ejecución.
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