C-PSO: Optimización por cúmulo de partículas incrustando la ley de Coulomb

Monje, Ricardo Solano; Acosta, Nayeli Joaquinita Meléndez; García, Cosijopii García; Ríos-Figueroa, Homero Vladimir

doi:10.13053/rcs-147-8-24

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“…C-PSO es una nueva versión de PSO que hace uso de la Ley de Coulomb [7], que considera que dos partículas son dos cargas puntuales 𝑚 1 y 𝑚 2 que están separadas a una distancia d, entonces la fuerza que experimenta una carga debido a la otra se conoce como la ley de Coulomb y está dada por la ecuación (5):…”

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Ca-PSO: Coulomb atrayendo un Cúmulo de Partículas

Acosta¹,

Monje²,

García³

et al. 2019

Progmat

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Este artículo presenta una variante del algoritmo C-PSO, al cual hemos llamado Ca-PSO, a diferencia de C-PSO que considera como cargas puntuales a lBesti y gBest, Ca-PSO considera a la partícula xi y gBest. Al mismo tiempo se presenta una comparación de cuatro algoritmos: el algoritmo original PSO (Particle Swarm Optimization), PSO con “restricción” (Constriction PSO), C-PSO una versión que hace uso de ley de Coulomb y el algoritmo propuesto Ca-PSO. También se muestra el movimiento esquemático de una partícula en el algoritmo Ca-PSO. Los resultados que se muestran corresponden a la media de 50 corridas, cada algoritmo habiendo sido ejecutado 10000 iteraciones por función para 50 y 100 dimensiones. El algoritmo Ca-PSO mostró un rendimiento superior respecto a CPSO en seis de las diez funciones de prueba, además se muestra que tanto C-PSO como CaPSO presentan un mejor rendimiento que el algoritmo original de PSO y PSO con restricción.

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“…El algoritmo consiste en un cúmulo de partículas que se colocan en el espacio de búsqueda de algún problema o función, donde cada partícula representa una solución potencial al problema [7]. Una partícula en sí misma no tiene casi ningún poder para resolver ningún problema; el progreso ocurre solo cuando las partículas interactúan.…”

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