Resumen

Se propone un nuevo método llamado algoritmo de abeja inteligente mutable (MSB) para la optimización cooperativa de la potencia máxima de salida (MPO) y la generación mínima de entropía (MEG) de un ciclo Atkinson como un problema mecánico multiobjetivo y multimodal. Este método utiliza abejas inteligentes mutables en lugar de abejas clásicas. Los resultados han sido verificados con algunos de los algoritmos de optimización más comunes como el algoritmo original de colonia de abejas artificiales de Karaboga, el algoritmo de abejas (BA), la optimización mejorada de enjambre de partículas (IPSO), el algoritmo de luciérnagas de Lukasik (LFFA) y el algoritmo genético de función de penalización autoadaptativa (SAPF-GA). Según los resultados obtenidos, se puede concluir que el Algoritmo de Abeja Inteligente Mutable (MSB) es capaz de mantener su memoria histórica para la ubicación y calidad de las fuentes de alimento y también se considera una

• Materias:Máquina de vectores Marco neuronal híbrido Base de datos Inteligencia neuronal Sintonización de controladores
• Subjects:Vector machine Hybrid neural framework Database Neural intelligence Controller tuning
• Palabras claves:Método; Abeja inteligente mutable; Potencia máxima de salida; Generación mínima de entropía; Ciclo de Atkinson; Multiobjetivo
• Keywords:Method; Mutable smart bee; Maximum power output; Minimum entropy generation; Atkinson cycle; Multiobjective