Este trabajo investiga experimentalmente el efecto de nueve mapas caóticos en el rendimiento de dos variantes de Optimización por Enjambre de Partículas (PSO), a saber, los algoritmos Random Inertia Weight PSO (RIW-PSO) y Linear Decreasing Inertia Weight PSO (LDIW-PSO). Las aplicaciones del mapa caótico logístico por parte de los investigadores a estas variantes han dado lugar a Chaotic Random Inertia Weight PSO (CRIW-PSO) y Chaotic Linear Decreasing Inertia Weight PSO (CDIW-PSO) con una capacidad de optimización mejorada gracias a una mejor movilidad de búsqueda global. Sin embargo, existen muchos otros mapas caóticos en la literatura que quizás podrían mejorar las prestaciones de RIW-PSO y LDIW-PSO más que el mapa logístico. Se utilizaron algunos problemas matemáticos de referencia bien estudiados en la literatura para verificar el rendimiento de las variantes RIW-PSO y LDIW-PSO utilizando los nueve mapas caóticos en comparación con el mapa caótico logístico. Los resultados muestran que las prestaciones de estas dos variantes mejoraron más con muchos de los mapas caóticos que con el mapa logístico en muchos de los problemas de prueba. El mejor rendimiento, en términos de evaluación de funciones, lo obtuvieron las dos variantes utilizando el mapa caótico de intermitencia. Los resultados de este trabajo proporcionan una plataforma para la toma de decisiones informativas a la hora de seleccionar los mapas caóticos que se utilizarán en la fórmula de pesos de inercia de LDIW-PSO y RIW-PSO.
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