Optimización por enjambre de partículas Optimización:por enjambre

En la mayoría de metaheurísticos, los resultados son mejores si se realizan varias ejecuciones a partir de soluciones iniciales diferentes. En efecto, esto permite recorrer una zona de búsqueda más amplia.

Sin embargo, es posible obtener varias veces la misma solución, y pasar por alto un óptimo global (o de un mejor óptimo local).

La optimización por enjambre de partículas se inspira en la biología. En efecto, tanto en el comportamiento de los pájaros como de los peces podemos observar grandes grupos de animales que se desplazan en conjunto en tres dimensiones. Los pájaros (o los peces) no se interfieren; sin embargo, la dirección de cada uno se adapta permanentemente en función de la dirección actual y la posición de los demás. Su velocidad también se adapta.

En este algoritmo, varias soluciones potenciales cohabitan en el espacio de búsqueda, y cada una se desplaza en una dirección determinada. Con cada iteración, las soluciones se van a desplazar como en una nube, avanzando hacia zonas que parezcan más interesantes.

Cada solución debe conocer su velocidad actual, según un vector (que permite indicar la dirección del desplazamiento) y las mejores posiciones descubiertas hasta el momento. Además, todas las soluciones del enjambre conocen la mejor solución actual (y su ubicación).

Hay ecuaciones...

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