Una comparativa del algoritmo particle swarm optimization con restricciones entre los métodos de factor de constricción y neighborhood con coeficiente bde inercia dinámico

Los diferentes enfoques de optimización por enjambre de partículas ofrecen variantes que ayudan a mejorar la performance del algoritmo en una serie de aspectos tales como robustez, calidad, confiabilidad de resultados en óptimos globales, entre otros. La hibridación entre algunas de estas variantes...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Azar, Miguel Augusto, Paz, Fabiola, Herrera Cognetta, Analía
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2015
Materias:	Ciencias Informáticas Inteligencia Artificial inteligencia de enjambre Heuristic methods Optimization
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/50643
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	Los diferentes enfoques de optimización por enjambre de partículas ofrecen variantes que ayudan a mejorar la performance del algoritmo en una serie de aspectos tales como robustez, calidad, confiabilidad de resultados en óptimos globales, entre otros. La hibridación entre algunas de estas variantes no necesariamente garantiza un resultado exitoso en cuanto a los aspectos mencionados. El presente trabajo se concentra en estudiar los problemas de optimización con restricciones mediante la comparación entre el clásico algoritmo PSO con factor de constricción y un híbrido con topología de vecindad y factor de inercia dinámico.
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