Resumen
En este trabajo se presenta un novedoso sistema de convergencia (SC), sus fundamentos y la experiencia computacional. Se implementó en un algoritmo PSO monoobjetivo de tres fases (PSO-3P): Estabilización, generación y búsqueda en amplitud, generación y búsqueda a profundidad, el cual se probó con diversos problemas benchmark. La evidencia muestra que el algoritmo PSO de 3 fases junto con el criterio SC (SC-PSO-3P) convergen al óptimo global para diversas funciones consideradas como difíciles para problemas de optimización multiobjetivo, para problemas de optimización con restricciones y para problemas de optimización sin restricciones que van desde 2 hasta 120,000 variables.
Citas
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