SC-Sistema de convergencia: teoría y fundamentos

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...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor principal: De-Los-Cobos-Silva, Sergio G.
Formato: Online
Idioma:eng
Publicado: Universidad de Costa Rica, Centro de Investigación en Matemática Pura y Aplicada (CIMPA) 2015
Acceso en línea:https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/20845
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spelling RMTA208452022-01-28T18:49:40Z SC-System of convergence theory and foundations SC-Sistema de convergencia: teoría y fundamentos De-Los-Cobos-Silva, Sergio G. particle swarm optimization unconstrained optimization constrained optimization multiobjective optimization fuzzy numbers optimización por enjambres de partículas optimización sin res- tricciones optimización con restricciones optimización multiobjetivo In this paper a novel system of convergence (SC) is presented as well as its fundamentals and computing experience. An implementation using a novel mono-objetive particle swarm optimization (PSO) algorithm with three phases (PSO-3P): stabilization, generation with broad-ranging exploration and generation with in-depth exploration, is presented and tested in a diverse benchmark problems. Evidence shows that the three-phase PSO algoritm along with the SC criterion (SC-PSO-3P)can converge to the global optimum in several difficult test functions for multiobjective optimization problems, constrained optimization problems and unconstrained optimization problems with 2 until 120,000 variables. 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. Universidad de Costa Rica, Centro de Investigación en Matemática Pura y Aplicada (CIMPA) 2015-08-19 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Article application/pdf https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/20845 10.15517/rmta.v22i2.20845 Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; Vol. 22 No. 2 (2015): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 341-367 Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; Vol. 22 Núm. 2 (2015): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 341-367 Revista de Matemática; Vol. 22 N.º 2 (2015): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 341-367 2215-3373 1409-2433 eng https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/20845/20987 Derechos de autor 2015 Sergio G. De-Los-Cobos-Silva https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
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