Resumen

Este artículo presenta un nuevo modelo de optimización llamado optimización jerárquica de enjambre (HSO), que simula el sistema jerárquico natural complejo de donde puede surgir una inteligencia más compleja para resolver problemas complejos. Este modelo propuesto tiene como objetivo sugerir formas en las que el rendimiento de los algoritmos basados en HSO en problemas complejos de optimización puede mejorarse significativamente. Esta mejora de rendimiento se obtiene mediante la construcción de las jerarquías de HSO, lo que significa que un agente en un enjambre de nivel superior puede estar compuesto por enjambres de otros agentes de niveles inferiores y diferentes enjambres de diferentes niveles evolucionan en diferentes escalas espacio-temporales. Se instanció y probó un nuevo algoritmo de optimización (llamado ) basado en el modelo HSO para ilustrar claramente las ideas del modelo HSO. Se realizaron experimentos en un conjunto de 17 problemas de optimización de referencia que incluyen casos continuos y discretos. Los resultados demuestran un rendimiento notable del algoritmo en todas

• Materias:Controlabilidad Reacción de radiación Sistemas retardados Ecuaciones parabólicas Espacios dimensionales
• Subjects:Controllability Radiation reaction Delayed systems Parabolic equations Dimensional spaces
• Palabras claves:Modelo propuesto; Optimización jerárquica de enjambres; Mejora del rendimiento; Jerarquías de HSO; Algoritmo de optimización; Funciones de referencia
• Keywords:Proposed model; Hierarchical swarm optimization; Performance improvement; HSO hierarchies; Optimization algorithm; Benchmark functions