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El algoritmo de optimizacin de enjambre de pollos (CSO) es un nuevo algoritmo de optimizacin de inteligencia de enjambre (SIO) y ha sido ampliamente utilizado en muchos dominios de la ingeniera. Sin embargo, existen dos problemas evidentes con el algoritmo CSO, a saber, la lenta velocidad de convergencia y la dificultad para alcanzar soluciones ptimas globales. Con el objetivo de atacar estos dos problemas de CSO, en este trabajo proponemos un algoritmo adaptativo de optimizacin de enjambre de pollos difusos (FCSO). El FCSO propuesto utiliza el sistema difuso para ajustar de forma adaptativa el nmero de pollos y los factores aleatorios del algoritmo CSO y consigue un equilibrio ptimo entre las capacidades de explotacin y exploracin del algoritmo. Integramos la funcin coseno en el FCSO para calcular la actualizacin de la posicin de los gallos y mejorar la velocidad de convergencia. Comparamos el FCSO con ocho algoritmos SIO de ltima generacin de uso comn en trminos de rendimiento tanto en espacios de baja como de alta dimensin. Tambin verificamos el algoritmo FCSO con la prueba estadstica no paramtrica de Friedman. Los resultados de los experimentos con las 30 funciones de optimizacin de caja negra (BBOB) demuestran que nuestro FCSO supera a los dems algoritmos SIO tanto en velocidad de convergencia como en precisin de optimizacin. Para comprobar la aplicabilidad del algoritmo FCSO, lo aplicamos a cuatro problemas tpicos de ingeniera con restricciones en los procesos de optimizacin. Los resultados muestran que el FCSO consigue una mayor precisin de optimizacin que el algoritmo CSO estndar.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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