Resumen

En este artículo, se propone un nuevo algoritmo de optimización de enjambre de partículas basado en un mecanismo de probabilidad (PMPSO) para resolver problemas de optimización combinatoria. Basado en la idea de PSO tradicional, el algoritmo genera nuevas partículas basadas en las partículas óptimas en la población y las partículas óptimas históricas en los cambios individuales. En nuestro algoritmo, las nuevas partículas se generan mediante un mecanismo de selección de probabilidad especialmente diseñado. Ajustamos la probabilidad de cada elemento hijo en la generación de nuevas partículas en función de la diferencia entre las mejores partículas y los elementos de cada partícula. Con este fin, redefinimos la velocidad, la posición y los símbolos aritméticos en el algoritmo PMPSO. Para probar el rendimiento de PMPSO, utilizamos PMPSO para resolver problemas de programación de proyectos con restricciones de recursos. Los resultados experimentales validaron la eficacia del algoritmo.

• Materias:Teoría de juegos Rectángulo dorado Modelo administrativo Sistemas dinámicos de gestión
• Subjects:Game theory Golden rectangle Administrative model Dynamic management systems
• Palabras claves:Nuevo mecanismo de probabilidad; Optimización por enjambre de partículas; Problemas de optimización combinatoria; Partículas óptimas; Mecanismo de selección de probabilidad; Programación de proyectos con restricciones de recursos
• Keywords:New probability mechanism; Particle swarm optimization; Combinatorial optimization problems; Optimal particles; Probability selection mechanism; Resource-constrained project scheduling