Resumen

El algoritmo de optimización de enjambre de partículas (PSO) es un algoritmo de búsqueda inteligente de enjambre basado en la población que simula el comportamiento social de grupos de pájaros, abejas o peces. El algoritmo de optimización de enjambre de partículas binario discreto (BPSO) mapea el espacio de búsqueda continuo a un espacio binario a través de una nueva función de transferencia, y el proceso de actualización está diseñado para cambiar la posición de las partículas entre 0 y 1 en el espacio de búsqueda binario. Con el objetivo de evitar que los algoritmos BPSO existentes caigan fácilmente en el óptimo local, se propone una nueva función de transferencia de probabilidad en forma de Z para mapear el espacio de búsqueda continuo a un espacio binario. Adoptando nueve funciones típicas de referencia, la función de transferencia de probabilidad Z propuesta y las funciones de transferencia en forma de V y S se utilizan para llevar a cabo los experimentos de simulación de rendimiento. Los resultados muestran que la función de transferencia de probabilidad en forma de Z propuesta mejora la velocidad de convergencia y la precisión de optimización del algoritmo BPSO.

• Materias:Minería de datos Algoritmos genéticos Cerebro - fisiopatología Neurociencia Cognitiva Neurofisiología
• Subjects:Data mining Genetic algorithms Brain - pathophysiology Cognitive Neuroscience Neurophysiology
• Palabras claves:función de transferencia de probabilidad, espacio de búsqueda continuo, espacio binario, algoritmo de búsqueda inteligente, optimización de enjambre de partículas, espacio de búsqueda binario, nueva función de transferencia, comportamiento de pájaro, experimento de simulación de rendimiento, función de transferencia con forma
• Keywords:probability transfer function, continuous search space, binary space, intelligent searching algorithm, particles swarm optimization, binary search space, new transfer function, behavior of bird, performance simulation experiment, shaped transfer function