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A Novel Particle Swarm Optimization Algorithm for Global OptimizationUn nuevo algoritmo de optimización por enjambre de partículas para la optimización global

Resumen

La Optimización por Enjambre de Partículas (PSO) es un método de optimización desarrollado recientemente, que ha atraído el interés de los investigadores en diversas áreas debido a su simplicidad y efectividad, y se han propuesto muchas variantes. En este trabajo se presenta un novedoso algoritmo de Optimización por Enjambre de Partículas, en el que se considera la información del mejor vecino de cada partícula y la mejor partícula de toda la población en la iteración actual. Mientras tanto, para evitar la prematura, se utiliza un mecanismo de abandono. Además, para mejorar la velocidad de convergencia global de nuestro algoritmo, se adopta una búsqueda caótica en la mejor solución de la iteración actual. Para verificar el rendimiento de nuestro algoritmo, se han empleado funciones de prueba estándar. Los resultados experimentales muestran que el algoritmo es mucho más robusto y eficiente que algunos algoritmos existentes de Optimización por Enjambre de Partículas.

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