Resumen

NAPOLES, Gonzalo; GRAU, Isel; BELLO, Marilyn  y  BELLO, Rafael. Hacia la diversidad de la bandada: procedimiento RSVN usando una distribución de Lévy. Comp. y Sist. [online]. 2014, vol.18, n.1, pp.79-95. ISSN 2007-9737.  https://doi.org/10.13053/CyS-18-1-2014-020.

Particle Swarm Optimization (PSO) es un método de búsqueda no directo para la optimización numérica. Las principales ventajas de esta meta-heurística están relacionadas principalmente con su simplicidad, pocos parámetros y alta tasa de convergencia. En el PSO canónico usando una topología totalmente conectada, una partícula ajusta su posición usando dos atractores: el mejor registro almacenado por el individuo y el mejor punto descubierto por la bandada completa. Este esquema conduce a un alto factor de convergencia, pero también deteriora la diversidad de la población progresivamente. Como resultado la bandada de partículas frecuentemente es atraída por puntos sub-óptimos. Una vez que las partículas han sido atraídas hacia un óptimo local, ellas continúan el proceso de búsqueda dentro de una región muy pequeña del espacio de soluciones, reduciendo las capacidades de exploración del algoritmo. Para tratar esta situación este artículo presenta una variante del procedimiento Random Sampling in Variable Neighborhoods (RSVN) usando una distribución de Lévy. Este algoritmo es capaz de mejorar notablemente la capacidad de búsqueda de los algoritmos PSO en problemas multimodales de optimización.

Palabras llave : Diversidad de la bandada; óptimos locales; convergencia prematura; procedimiento RSVN; distribución de Lévy.

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