Resumen

La optimización por enjambre de partículas (PSO) es una técnica de optimización estocástica basada en poblaciones en un espacio de búsqueda suave. Sin embargo, en una categoría de problemas de optimización de trayectorias con tiempo final arbitrario y múltiples variables de control, la suavidad de las variables no puede ser satisfecha ya que la interpolación lineal es ampliamente utilizada. En el artículo, se propone un novedoso PSO cooperativo de Legendre (LCPSO) introduciendo polinomios ortogonales de Legendre en lugar de la interpolación lineal. Se introduce una variable de control adicional para transcribir el problema óptimo original con tiempo final arbitrario al fijo. Luego, se diseña un algoritmo práctico de búsqueda de intervalo unidimensional rápido para optimizar la variable de control adicional. Además, para mejorar la convergencia y prevenir la explosión del LCPSO, se proporciona y demuestra un teorema sobre cómo determinar los límites del coeficiente de polinomios. Finalmente, en las simulaciones numéricas,

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Optimización por enjambre de partículas; LCPSO; Polinomios ortogonales de Legendre; Optimización de trayectorias; Convergencia; Variables de control
• Keywords:Particle swarm optimization; LCPSO; Legendre orthogonal polynomials; Trajectory optimization; Convergence; Control variables