Resumen

Proponemos un método determinista basado en poblaciones para una optimización global, un optimizador de partículas de Newton (NPO). El algoritmo utiliza el método de Newton con una función guía y dirige las partículas hacia las posiciones actuales mejores. Los movimientos de las partículas están influenciados por la naturaleza fractal del método de Newton y se diversifican enormemente en el enfoque hacia los óptimos temporales mejores. Como resultado, el NPO genera una amplia variedad de trayectorias de búsqueda, logrando un equilibrio entre exploración y explotación. El NPO difiere de otros métodos metaheurísticos en que combina una operación matemática exacta con heurísticas y, por lo tanto, está abierto a un análisis más riguroso. La búsqueda local y global del método pueden ser manejadas por separado como propiedades de un mapeo multidimensional asociado.

• Materias:Modelo de tráfico Sistemas antifrágiles Sistemas multiagente Componentes complejos
• Subjects:Traffic model Anti-fragile systems Multiagent systems Complex components
• Palabras claves:Método basado en población; Optimización global; Optimizador de partículas de Newton; Método de Newton; Naturaleza fractal; Exploración y explotación
• Keywords:Population-based method; Global optimization; Newton particle optimizer; Newton method; Fractal nature; Exploration and exploitation