Este trabajo presenta un algoritmo genético híbrido de codificación real con un algoritmo de optimización de enjambre de partículas (RGA-PSO) y un algoritmo híbrido de inmunidad artificial con un algoritmo PSO (AIA-PSO) para resolver 13 problemas de optimización global restringida (CGO), incluidos seis problemas de optimización de programación no lineal y siete de programación polinómica generalizada. Los enfoques RGA y AIA externos se utilizan para optimizar el coeficiente de constricción, el parámetro cognitivo, el parámetro social, el parámetro de penalización y la probabilidad de mutación de un algoritmo PSO interno. A continuación, los problemas CGO se resuelven mediante el algoritmo PSO interno. Las prestaciones de los algoritmos RGA-PSO y AIA-PSO propuestos se evalúan utilizando 13 problemas CGO. Además, los resultados numéricos obtenidos utilizando los algoritmos RGA-PSO y AIA-PSO propuestos se comparan con los obtenidos utilizando enfoques individuales de AG y AIA publicados. Los resultados experimentales indican que los algoritmos RGA-PSO y AIA-PSO propuestos convergen a una solución óptima global de un problema CGO. Además, los ajustes óptimos de los parámetros del algoritmo PSO interno pueden obtenerse utilizando los enfoques RGA y AIA externos. Asimismo, los algoritmos RGA-PSO y AIA-PSO propuestos superan a algunos enfoques individuales de AG y AIA publicados. Por tanto, los algoritmos RGA-PSO y AIA-PSO propuestos son métodos de optimización global estocástica muy prometedores para resolver problemas CGO.
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