Resumen

El algoritmo de Optimización de Enjambre de Partículas Evaluado por Vector se utiliza ampliamente para resolver problemas de optimización multiobjetivo. Este algoritmo optimiza un objetivo utilizando un enjambre de partículas cuyos movimientos son guiados por la mejor solución encontrada por otro enjambre. Sin embargo, la mejor solución de un enjambre solo se actualiza cuando una solución recién generada tiene una mejor aptitud que la mejor solución en la función objetivo optimizada por ese enjambre, lo que produce soluciones pobres para los problemas de optimización multiobjetivo. Por lo tanto, se presenta un algoritmo mejorado de Optimización de Enjambre de Partículas Evaluado por Vector que incorpora las soluciones no dominadas como guía para un enjambre en lugar de utilizar la mejor solución de otro enjambre. En este documento, se investiga el rendimiento del algoritmo mejorado de Optimización de Enjambre de Partículas Evaluado por Vector utilizando medidas de rendimiento como el número de soluciones no dominadas encontradas, la distancia generacional, la dispersión y el hipervolumen.

• Materias:Robots Cuidados pediátricos Experimentos numéricos Radares Factores psicológicos
• Subjects:Robot Pediatric care Numerical experiments Radars Psychological factors
• Palabras claves:Algoritmo; Problemas de optimización multiobjetivo; Enjambre; Partículas; Aptitud; Soluciones no dominadas
• Keywords:Algorithm; Multiobjective optimisation problems; Swarm; Particles; Fitness; Nondominated solutions