Vortex Particle Swarm Optimization with Individual and Group Search
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Universidad Distrital Francisco José de Caldas. Colombia
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Resumen
Descripción
In this document, it will be introduced the proposal for optimization algorithm based on particle swarms vorticity features, where a search group is considered through the association to the midpoint of the swarm and an individual search is given for the best position of each individual. The search group seeks to achieve the convergence of the whole swarm, whereas the individual search allows better exploration in pursuant of space. The algorithm has convergence and exploration behavior given by the selected model which is based on the behavior of a swarm of individuals. For establishing the algorithm performance, a set of test functions in two dimensions is used.
En este documento se realiza la propuesta de un algoritmo de optimización basado en un enjambre de partículas con características de vorticidad, donde se considera una búsqueda grupal asociada al punto medio del enjambre y una búsqueda individual dada por la mejor posición de cada individuo. Con la búsqueda grupal se espera lograr la convergencia de todo el enjambre, mientras que la búsqueda individual permite una mejor exploración del espacio de búsqueda. El algoritmo presenta fases de convergencia y exploración dadas por el modelo seleccionado, el cual se encuentra basado en el comportamiento de un enjambre de individuos. Para establecer el desempeño del algoritmo se emplea un conjunto de funciones de prueba en dos dimensiones.
En este documento se realiza la propuesta de un algoritmo de optimización basado en un enjambre de partículas con características de vorticidad, donde se considera una búsqueda grupal asociada al punto medio del enjambre y una búsqueda individual dada por la mejor posición de cada individuo. Con la búsqueda grupal se espera lograr la convergencia de todo el enjambre, mientras que la búsqueda individual permite una mejor exploración del espacio de búsqueda. El algoritmo presenta fases de convergencia y exploración dadas por el modelo seleccionado, el cual se encuentra basado en el comportamiento de un enjambre de individuos. Para establecer el desempeño del algoritmo se emplea un conjunto de funciones de prueba en dos dimensiones.