Revista internacional de inteligencia de enjambre y computación evolutiva

Abstracto

Funciones de programación para la actualización de posiciones en algoritmos de optimización basados ​​en la población

Jeremy Mange* y Sara Pace

En muchos algoritmos de optimización basados ​​en la población (algoritmos evolutivos, optimización por enjambre de partículas, etc.), cada iteración del algoritmo implica un conjunto de operaciones específicas del procedimiento para cada miembro de la población, seguido de una actualización resultante de la posición de ese miembro dentro del espacio de búsqueda del problema. Sin embargo, para los algoritmos en los que estas operaciones involucran solo un miembro de la población y no la población en su totalidad, no hay una necesidad inherente de actualizar cada miembro en cada iteración. En este artículo, proponemos una generalización de este procedimiento de actualización en el que se define una función de "programación" para dictar el orden de las actualizaciones a través de la aplicación del algoritmo, considerando así el procedimiento típico de actualización de cada miembro de la población en cada iteración como un programa "round-robin" particular. Utilizando el algoritmo estándar de optimización por enjambre de partículas (SPSO-2011) como base para demostrar el concepto, comparamos varias funciones de programación diferentes y mostramos que varias de estas funciones superan el programa round-robin típico para un conjunto de problemas de optimización de referencia.