Resumen

Este artículo desarrolla un marco basado en la optimización por enjambre de partículas (PSO) para problemas de optimización con restricciones (COP). Con el objetivo de mejorar el rendimiento de PSO, se propone un algoritmo PSO modificado, denominado SASPSO 2011, añadiendo una estrategia autoadaptativa de nuevo desarrollo al algoritmo estándar de optimización por enjambre de partículas 2011 (SPSO 2011). Dado que la convergencia de PSO es de gran importancia e influye significativamente en el rendimiento de PSO, este documento primero investiga teóricamente la convergencia de SASPSO 2011. A continuación, se proporciona un principio de selección de parámetros que garantiza la convergencia de SASPSO 2011. Posteriormente, se establece un marco basado en SASPSO 2011 para resolver COP. Con el fin de aumentar la diversidad de soluciones y reducir las dificultades de optimización, se aplica el método de relajación adaptativa, que se combina con la regla basada en la viabilidad, para gestionar las restricciones de los COP y evaluar las soluciones candidatas en el marco desarrollado. Por último, el método propuesto se verifica mediante 4 funciones de prueba de referencia y 2 problemas de ingeniería del mundo real frente a seis variantes de PSO y algunos métodos bien conocidos propuestos en la literatura. Los resultados de la simulación confirman que el método propuesto es altamente competitivo en términos de calidad de la solución y puede ser considerado como una alternativa vital para resolver COPs.

• Materias:Análisis Matemático Matemáticas Algebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis mathematics Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:Optimización por enjambre de partículas; problemas de optimización con restricciones; SASPSO 2011; estrategia autoadaptativa; convergencia; principio de selección de parámetros.
• Keywords:Particle swarm optimization; constrained optimization problems; SASPSO 2011; self-adaptive strategy; convergence; parameter selection principle.