Revista internacional de inteligencia de enjambre y computación evolutiva

Abstracto

Un estudio comparativo de métodos destacados basados ​​en la optimización de enjambres de partículas para resolver el problema del viajante

Akhand MAH, Shaik Imran Hossain y Shahina Akter

Los métodos computacionales inspirados en fenómenos naturales han ganado mucho interés en los últimos años. Entre los algoritmos desarrollados, la optimización de enjambre de partículas (PSO), que imita el comportamiento de las bandadas de pájaros o los bancos de peces, parece ser el método más famoso debido a su simplicidad y rendimiento. Se desarrolló una variedad de métodos basados ​​en PSO para el problema del viajante (TSP), el problema combinatorio más popular. El objetivo del estudio es realizar un estudio comparativo de varios métodos destacados basados ​​en PSO para resolver TSP. El estudio es importante porque diferentes investigadores han desarrollado diferentes métodos basados ​​en PSO y los han probado en diferentes conjuntos de problemas. Por lo tanto, la descripción de los métodos destacados basados ​​en PSO de manera similar revela características distintivas de los individuos. Además, los resultados experimentales en un conjunto de datos de TSP de referencia común revelarán el rendimiento de cada método. En este estudio, los métodos se han probado en una gran cantidad de TSP de referencia y los resultados se compararon entre sí, así como con la optimización de colonias de hormigas (ACO), el método destacado para resolver TSP. Los resultados experimentales revelaron que el PSO autoprobatorio mejorado (ESTPSO) y el PSO probatorio de velocidad (VTPSO) superaron al ACO; y el PSO autoprobatorio (STPSO) es competitivo con el ACO. Por otro lado, el análisis experimental reveló que el ESTPSO es computacionalmente más pesado que otros y que el VTPSO tomó menos tiempo para resolver un problema de referencia. Se explican las razones detrás del rendimiento y el requisito de tiempo de cada método individual y se descubre que el VTPSO es el método basado en PSO más efectivo para resolver el TSP.