SC: un nuevo criterio difuso para resolver problemas de ingeniería y de optimización con restricciones

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: Estabilización, generación y búsqueda en amplitud, generación y búsqueda a profundidad, el cual se probó con dive...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	De los Cobos Silva, Sergio G., Gutiérrez-Andrade, Miguel A., Rincón-García, Eric A., Lara-Velázquez, Pedro, Mora-Gutiérrez, Roman A., Ponsich, Antonin S.
Formato:	Online
Idioma:	eng
Publicado:	Universidad de Costa Rica, Centro de Investigación en Matemática Pura y Aplicada (CIMPA) 2017
Acceso en línea:	https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/22353

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spelling	RMTA223532022-03-17T17:33:52Z SC: a novel fuzzy criterion for solving engineering and constrained optimization problems SC: un nuevo criterio difuso para resolver problemas de ingeniería y de optimización con restricciones De los Cobos Silva, Sergio G. Gutiérrez-Andrade, Miguel A. Rincón-García, Eric A. Lara-Velázquez, Pedro Mora-Gutiérrez, Roman A. Ponsich, Antonin S. particle swarm optimization (PSO) optimization optimización por enjambres de partículas optimización In this paper a novel fuzzy convergence system (SC) and its fundamentals are presented. The model was implemented on a monoobjetive PSO algorithm with three phases: 1) Stabilization, 2) generation and breadth-first search, and 3) generation and depth-first. The system SC-PSO-3P was tested with several benchmark engineering problems and with several CEC2006 problems. The computing experience and comparison with previously reported results is presented. In some cases the results reported in the literature are improved. 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: Estabilización, generación y búsqueda en amplitud, generación y búsqueda a profundidad, el cual se probó con diversos problemas benchmark tanto de ingeniería como de la serie CEC2006. La experiencia computacional y la comparación con resultados previamente reportados se presenta. En algunos casos, se mejoran los resultados de la literatura. Universidad de Costa Rica, Centro de Investigación en Matemática Pura y Aplicada (CIMPA) 2017-04-19 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Article application/pdf application/postscript application/x-dvi https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/22353 10.15517/rmta.v23i1.22353 Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; Vol. 23 No. 1 (2016): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 111-142 Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; Vol. 23 Núm. 1 (2016): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 111-142 Revista de Matemática; Vol. 23 N.º 1 (2016): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 111-142 2215-3373 1409-2433 eng https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/22353/22510 https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/22353/50364 https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/22353/50365 Derechos de autor 2016 Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones
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