Resumen

Los avances recientes en informática incluyen algunos modelos de optimización que se han desarrollado y utilizado en aplicaciones reales. Se han probado algunos algoritmos metaheurísticos de búsqueda/optimización para obtener soluciones óptimas a aplicaciones de controladores de velocidad en coches autoconducidos. Algunos algoritmos metaheurísticos se basan en el comportamiento social, lo que da lugar a varios modelos, funciones y parámetros de búsqueda y, por tanto, a puntos fuertes y débiles específicos de cada algoritmo. En el presente trabajo se propone una función de fitness basada en la descripción matemática de los controladores proporcionales integrativos derivados que demuestra que el error cuadrático medio no siempre es la mejor medida a la hora de buscar una solución al problema. La función de aptitud desarrollada en este trabajo contiene características y ecuaciones de la base matemática de los controladores proporcionales integradores derivados para calcular el mejor rendimiento del sistema. Estos resultados se aplican para evaluar cuantitativamente el rendimiento de veintiún algoritmos de optimización. Además, se consideran versiones mejoradas de la función de aptitud, con el fin de investigar qué aspectos mejoran al aplicar los algoritmos de optimización. Los resultados muestran que la función de aptitud adecuada es un punto clave para obtener un buen rendimiento, independientemente del algoritmo elegido. El objetivo de este trabajo es presentar una novedosa función objetivo para llevar a cabo optimizaciones de las ganancias de un controlador PID, utilizando varias técnicas de inteligencia computacional para realizar las optimizaciones. El resultado de estas optimizaciones demostrará la mejora de la eficiencia del esquema de control seleccionado.

• Materias:Infraestructura de transportes Ingeniería del transporte Accidentes de transito Seguridad del transporte Planificación de ruta
• Subjects:Transport infrastructure Transport engineering Traffic accidents Transport safety Path planning
• Palabras claves:algoritmos de optimización, optimizaciones, función de aptitud, reguladores proporcionales derivativos integrativos, reguladores proporcionales derivativos integrativos, varias técnicas de inteligencia computacional, función objetivo novedosa, función de aptitud correcta, varios modelos de búsqueda, algoritmo
• Keywords:optimization algorithms, optimizations, fitness function, proportional integrative derivate controllers, proportional integrative derivative controllers, several computational intelligence techniques, novel objective function, right fitness function, several search models, algorithm