Resumen

El algoritmo de enjambre de peces artificial converge fácilmente al óptimo local, especialmente en la resolución del problema de optimización global de funciones de valor multidimensionales y multiextremas. Para superar este inconveniente, se propone un nuevo algoritmo de enjambre de peces (LFFSA) basado en el vuelo de Lévy y el comportamiento de la luciérnaga. El LFFSA incorpora la estrategia de movimiento del algoritmo de la luciérnaga en dos patrones de comportamiento del enjambre de peces, es decir, el comportamiento de persecución y el comportamiento de presa. Además, se introduce el vuelo de Lévy en la estrategia de búsqueda. Para limitar la banda de búsqueda, se considera una vista no lineal y un tamaño de paso basado en un parámetro dinámico. Finalmente, el algoritmo propuesto LFFSA se valida con varios problemas de referencia. Los resultados numéricos demuestran que LFFSA tiene un mejor rendimiento en cuanto a velocidad de convergencia y precisión de la optimización que los otros algoritmos de prueba.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Algoritmos genéticos Cerebro - fisiopatología Neurofisiología
• Subjects:Biotechnology Data mining Genetic algorithms Brain - pathophysiology Neurophysiology
• Palabras claves:algoritmo de enjambre de peces, enjambre de peces artificial, estrategia de luciérnaga, patrón de peces, varios problemas de referencia, función de valor multiextremo, algoritmo propuesto lffsa, problema de optimización global, lffsa, mejor rendimiento
• Keywords:fish swarm algorithm, artificial fish swarm, strategy of firefly, pattern of fish, several benchmark problem, multiextreme value function, proposed algorithm lffsa, global optimization problem, lffsa, better performance