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

Autores
Azar, Miguel Augusto; Paz, Fabiola; Herrera Cognetta, Analía
Año de publicación
2015
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
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.
IV Workshop de Innovación en Educación en Informática (WIEI)
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
Inteligencia Artificial
inteligencia de enjambre
Heuristic methods
Optimization
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
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