Resumen

El algoritmo de búsqueda diferencial (DS) es un algoritmo evolutivo relativamente nuevo inspirado en el movimiento de caminata aleatoria tipo Browniano que es utilizado por un organismo para migrar. Se ha verificado que es más efectivo que ABC, JDE, JADE, SADE, EPSDE, GSA, PSO2011 y CMA-ES. En este documento, proponemos cuatro algoritmos de búsqueda de soluciones mejorados, a saber, DS/rand/1, DS/rand/2, DS/current to rand/1 y DS/current to rand/2 para explorar el nuevo espacio y mejorar la tasa de convergencia para el problema de optimización global. Para verificar el rendimiento de diferentes métodos de búsqueda de soluciones, se emplean 23 funciones de evaluación. Los resultados experimentales indican que el algoritmo propuesto funciona mejor que, o al menos de manera comparable a, el algoritmo original al considerar la calidad de la solución obtenida. Sin embargo, estos esquemas aún no pueden lograr la mejor solución para todas las funciones. Con el fin de mejorar aún más la tasa de convergencia y la

• Materias:Modelos matemáticos Conjuntos difusos Ecuaciones integrales Fusión de características Algoritmo de optimización
• Subjects:Mathematical models Fuzzy sets Integral equations Feature fusion Optimization algorithm
• Palabras claves:Algoritmo de búsqueda diferencial; Algoritmo evolutivo; Problema de optimización global; Algoritmos de búsqueda de soluciones; Funciones de referencia; Tasa de convergencia
• Keywords:Differential search algorithm; Evolutionary algorithm; Global optimization problem; Solution search algorithms; Benchmark functions; Convergence rate