SC-Sistema de convergencia: teoría y fundamentos
En este trabajo se presenta un novedoso sistema de convergencia (SC), sus fundamentos y la experiencia computacional. Se implementó en un algoritmo PSO monoobjetivo de tres fases (PSO-3P): Estabilización, generación y búsqueda en amplitud, generación y búsqueda a profundidad, el cual se probó...
| Autor principal: | |
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| Formato: | Online |
| Idioma: | eng |
| Publicado: |
Universidad de Costa Rica, Centro de Investigación en Matemática Pura y Aplicada (CIMPA)
2015
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| Acceso en línea: | https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/20845 |
| Sumario: | En este trabajo se presenta un novedoso sistema de convergencia (SC), sus fundamentos y la experiencia computacional. Se implementó en un algoritmo PSO monoobjetivo de tres fases (PSO-3P): Estabilización, generación y búsqueda en amplitud, generación y búsqueda a profundidad, el cual se probó con diversos problemas benchmark. La evidencia muestra que el algoritmo PSO de 3 fases junto con el criterio SC (SC-PSO-3P) convergen al óptimo global para diversas funciones consideradas como difíciles para problemas de optimización multiobjetivo, para problemas de optimización con restricciones y para problemas de optimización sin restricciones que van desde 2 hasta 120,000 variables. |
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