Ca-PSO: Coulomb atrayendo un Cúmulo de Partículas

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Programación Matemática y Software
Universidad Autónoma del Estado de Morelos
Dr.Marco Antonio Cruz Chávez
2007-3283
Volumen 11, Número 3/Octubre de 2019
Periodo Octubre-Enero 2020
Artículo de Investigación
1-11
Computación
Octubre del 2019
Cuatrimestral

Nayeli Joaquinita Meléndez Acosta1, Ricardo Solano Monje2, Cosijopii García García3 y Homero Vladimir Ríos Figueroa 4

1 Universidad del Istmo campus Ixtepec, Carr. Chihuitan Ixtepec S/N Ixtepec, Oax., México. C.P. 70110
2 Instituto Tecnológico Superior de Ciudad Serdán, Avenida Instituto Tecnológico s/n, Col la Gloria, Cd Serdán, Puebla, México. C.P. 75520
3 Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica, Luis Enrique Erro # 1, Tonantzintla, Puebla, México. C.P. 72840

4 Universidad Veracruzana, Sebastián Camacho 5, Zona Centro, Centro, Xalapa Enríquez, Ver. México. C.P. 91000

Recibido: 28 de junio de 2018 Aceptado: 10 de octubre de 2018 Publicado en línea: 31 octubre de 2019

Resumen.. Este artículo presenta una variante del algoritmo C-PSO, al cual hemos llamado Ca-PSO, a diferencia de C-PSO que considera como cargas puntuales a  y , Ca-PSO considera a la partícula y . Al mismo tiempo se presenta una comparación de cuatro algoritmos: el algoritmo original PSO (Particle Swarm Optimization), PSO con “restricción” (Constriction PSO), C-PSO una versión que hace uso de ley de Coulomb y el algoritmo propuesto Ca-PSO. También se muestra el movimiento esquemático de una partícula en el algoritmo Ca-PSO. Los resultados que se muestran corresponden a la media de 50 corridas, cada algoritmo habiendo sido ejecutado 10000 iteraciones por función para 50 y 100 dimensiones. El algoritmo Ca-PSO mostró un rendimiento superior respecto a C-PSO en seis de las diez funciones de prueba, además se muestra que tanto C-PSO como Ca-PSO presentan un mejor rendimiento que el algoritmo original de PSO y PSO con restricción.

Palabras Clave: Algoritmo de Optimización, Ley de Coulomb, Funciones de Optimización, Cúmulo de Partículas.

Abstract. This article presents a variant of the C-PSO algorithm, which we have called Ca-PSO, unlike C-PSO which considers   and gBest  as point charges to, Ca-PSO considers the particles  and gBest as them. At the same time a comparison of four algorithms is presented: the original algorithm PSO (Particle Swarm Optimization), PSO with "constriction" (Constriction PSO), C-PSO a version that makes use of Coulomb's law and the proposed algorithm C-PSO. The schematic movement of a particle in the Ca-PSO algorithm is also shown. The results that are shown correspond to the mean of 50 runs, each algorithm has been executed 10000 iterations per function on 50 and 100 dimensions. The Ca-PSO algorithm showed a superior performance over the C-PSO in six of ten testing functions. Moreover, it is shown that both C-PSO and Ca-PSO present a better performance than the original algorithm of PSO and Constriction PSO.

Keywords:Optimization Algorithm, Coulomb Law, Optimization Functions, Particle Swarm.