Resumen

Los contactores son componentes importantes en los circuitos. Para resolver los problemas de optimización multiobjetivo (MOPs) de los contactores, en este artículo se propone una optimización de enjambre de partículas multiobjetivo con nichos (NMOPSO) utilizando la teoría del punto ideal con peso de entropía. El nuevo algoritmo selecciona y archiva las soluciones no dominadas basándose en la teoría de nichos para asegurar la diversidad de las soluciones no dominadas. Para evitar perder las soluciones extremas de cada objetivo durante el proceso de optimización multiobjetivo, se utilizan en este algoritmo enjambres de partículas adicionales para buscar la solución óptima independiente de cada objetivo. Para determinar la mejor solución de compromiso, también se propone en este artículo un método para seleccionar la solución de compromiso basado en la teoría del punto ideal con peso de entropía. Al utilizar el algoritmo para optimizar las características de un contactor de acción directa típico, los resultados muestran que el algoritmo propuesto puede obtener la mejor solución

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Contactores; Problemas de optimización multiobjetivo; NMOPSO; Teoría del punto ideal de peso de entropía; Teoría de nichos; Solución de compromiso
• Keywords:Contactors; Multiobjective optimization problems; NMOPSO; Entropy weight ideal point theory; Niching theory; Compromise solution