Ca-PSO: Coulomb atrayendo un Cúmulo de Partículas

Nayeli Joaquinita Meléndez Acosta, Ricardo Solano Monje, Cosijopii García García, H. V. Ríos Figueroa
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Abstract

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 lBesti y gBest, Ca-PSO considera a la partícula xi y gBest. 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 CPSO en seis de las diez funciones de prueba, además se muestra que tanto C-PSO como CaPSO presentan un mejor rendimiento que el algoritmo original de PSO y PSO con restricción.
Ca-PSO:库仑吸引粒子团
本文提出了C-PSO算法的一种变体,我们称之为Ca-PSO,不像C-PSO考虑lBesti和gBest作为点电荷,Ca-PSO考虑粒子xi和gBest。同时对四种算法进行了比较:原粒子群优化(PSO)算法、约束PSO算法、利用库仑定律的C-PSO算法和提出的Ca-PSO算法。给出了Ca-PSO算法中粒子的示意图运动。显示的结果对应于50次运行的平均值,每个算法在50和100维的每个函数中执行了10000次迭代。在10个测试函数中,Ca-PSO算法在6个测试函数中表现出优于CPSO的性能,并且C-PSO和CaPSO都表现出优于原始PSO和约束PSO算法的性能。
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