Un nuevo método de optimización de cerdos Duroc artificiales utilizado para la optimización de funciones
Autores: Czerniak, Jacek M.; Ewald, Dawid; Paprzycki, Marcin; Fidanova, Stefka; Ganzha, Maria
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Un nuevo método de optimización de cerdos Duroc artificiales utilizado para la optimización de funciones
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Enfoque de optimización
Optimización de cerdos Duroc artificiales
Números difusos ordenados
Dinámica conductual
Funciones de referencia
Análisis comparativo
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 33
Citaciones: Sin citaciones
En esta contribución se propone un enfoque de optimización novedoso, derivado de los patrones de comportamiento exhibidos por las manadas de cerdos Duroc. En la metaheurística desarrollada, denominada Optimización de Cerdos Duroc Artificiales (ADPO), se han aplicado Números Difusos Ordenados (OFN) para articular y elucidar la dinámica conductual de la manada de cerdos. Se han realizado una serie de experimentos, utilizando ocho funciones de referencia estándar, caracterizadas por múltiples extremos. Para facilitar un análisis comparativo exhaustivo, se ejecutaron experimentos utilizando Optimización por Enjambre de Partículas (PSO), Algoritmo de Murciélagos (BA) y Algoritmo Genético (GA) en el mismo conjunto de funciones. Se encontró que, en la mayoría de los casos, ADPO superó a los métodos alternativos.
Descripción
En esta contribución se propone un enfoque de optimización novedoso, derivado de los patrones de comportamiento exhibidos por las manadas de cerdos Duroc. En la metaheurística desarrollada, denominada Optimización de Cerdos Duroc Artificiales (ADPO), se han aplicado Números Difusos Ordenados (OFN) para articular y elucidar la dinámica conductual de la manada de cerdos. Se han realizado una serie de experimentos, utilizando ocho funciones de referencia estándar, caracterizadas por múltiples extremos. Para facilitar un análisis comparativo exhaustivo, se ejecutaron experimentos utilizando Optimización por Enjambre de Partículas (PSO), Algoritmo de Murciélagos (BA) y Algoritmo Genético (GA) en el mismo conjunto de funciones. Se encontró que, en la mayoría de los casos, ADPO superó a los métodos alternativos.