OTIMIZAÇÃO POR ENXAME DE PARTÍCULAS COM CONGREGAÇÃO PASSIVA SELETIVA
Autor
Jorge Viot
Resumo
A Otimização por Enxame de Partículas é um algoritmo de otimização baseado em população que tem obtido relevado reconhecimento na solução de problemas de grande dimensionalidade, com simplicidade e utilizando pequenos recursos computacionais. Seu método operacional está baseado na cooperação e interação social entre os indivíduos do enxame na obtenção de um objetivo comum. O objetivo deste trabalho é propor a utilização de um mecanismo de comportamento biológico de grupos, denominado congregação passiva, com um processo seletivo, no modelo de otimização por enxame de partículas (PSO) para aumentar o desempenho na solução de problemas de otimização global, combatendo o problema da convergência prematura pelo equilíbrio das fases de exploração global e local.
Abstract
The Particle Swarm Optimization (PSO) is a population-based optimization algorithm which has obtained great recognition in solving multi-dimensional problems with simplicity and using few computational resources. Its operational method is based in the cooperation and social interation among members from the swarm to reach a common objective. The aim of this work is to propose the use of a mechanism of biological behaviour in groups, named passive congregation, with a selective proccess in the PSO model, in order to increase the performance in solving problems of global optimization, addressing the premature convergence problem by using the balance of the local and global exploration phases.
