Algoritmo Cumulo de Particulas
Páginas: 7 (1730 palabras)
Publicado: 20 de marzo de 2013
ALGORITMO DE CUMULO DE PARTICULAS
PRESENTADO POR:
JUAN DAVID VANZINA SOLIS COD: 625063
PRESENTADO A:
JOSÉ MARTINEZ
UNIVERSIDAD CATOLICA DE COLOMBIA
FACULTAD DE INGENIERIA DE SISTEMAS
AÑO 2013
Tabla de contenido
INTRODUCCION
El algoritmo PSO es una técnica meta-heurística basada en poblacionese inspirada en el comportamiento social del vuelo de las bandadas de aves o el movimiento de los bancos de peces. PSO fue originalmente desarrollado por el psicólogo-sociólogo Jammes Kennedy y por el ingeniero electrónico Russell Eberhart en 1995, basándose en un enfoque conocido como la metáfora social, que describe a este algoritmo y que se puede resumir de la siguiente forma: los individuosque conviven en una sociedad tienen una opinión que es parte de un conjunto de creencias (el espacio de búsqueda) compartido por todos los posibles individuos. Cada individuo puede modificar su propia opinión basándose en tres factores:
Su conocimiento sobre el entorno (fitness)
Su conocimiento histórico o experiencias anteriores (su memoria).
El conocimiento histórico o experiencias anterioresde los individuos situados en su vecindario.
Siguiendo ciertas reglas de interacción, los individuos en la población adaptan sus esquemas de creencias al de los individuos con más éxito de su entorno. Con el tiempo, surge una cultura cuyos individuos tienen un conjunto de creencias estrechamente relacionado.
El principio natural en el que se basa PSO es el comportamiento de una bandada de aveso de un banco de peces, supongamos que una de estas bandadas busca comida en un área y que solamente hay una pieza de comida en dicha área. Los pájaros no saben dónde está la comida pero sí conocen su distancia a la misma, por lo que la estrategia más eficaz para hallar la comida es seguir al ave que se encuentre más cerca de ella. PSO emula este escenario para resolver problemas de optimización.Cada solución (partícula) es un ave en el espacio de búsqueda que está siempre en continuo movimiento y que nunca muere.
El cúmulo de partículas (swarm) es un sistema multi-agente, es decir, las partículas son agentes simples que se mueven por el espacio de búsqueda y que guardan (y posiblemente comunican) la mejor solución que han encontrado.
Cada partícula tiene un fitness, una posición yun vector velocidad que dirige su movimiento. El movimiento de las partículas por el espacio está guiado por las partículas óptimas en el momento actual.
Figura 1. Representa (swarm) en la naturaleza
MARCO TEORICO
Descripción formal del Algoritmo PSO
Un algoritmo PSO consiste en un proceso iterativo y estocástico que opera sobre un cúmulo de partículas. La posición de cada partícularepresenta una solución potencial al problema que se está resolviendo. Generalmente, una partícula está compuesta de tres vectores y dos valores de fitness:
El vector almacena la posición actual (localización) de la partícula en el espacio de búsqueda.
El vector almacena la posición de la mejor solución encontrada por la partícula hasta el momento.
El vector de velocidad almacena elgradiente (dirección) según el cual se moverá la partícula.
El valor de fitness almacena el valor de adecuación de la
solución actual (vector ).
El valor de fitness almacena el valor de adecuación de la mejor solución local encontrada hasta el momento (vector ).
El cúmulo se inicializa generando las posiciones y las velocidades iniciales de las partículas. Las posiciones se pueden generaraleatoriamente en el espacio de búsqueda , de forma regular o con una combinación de ambas formas. Una vez generadas las posiciones, se calcula el fitness de cada una y se actualizan los valores de y .
Figura 2. Inicialización del cumulo en el espacio de búsqueda
Las velocidades se generan aleatoriamente, con cada componente en el intervalo , donde será la velocidad máxima que pueda...
PRESENTADO POR:
JUAN DAVID VANZINA SOLIS COD: 625063
PRESENTADO A:
JOSÉ MARTINEZ
UNIVERSIDAD CATOLICA DE COLOMBIA
FACULTAD DE INGENIERIA DE SISTEMAS
AÑO 2013
Tabla de contenido
INTRODUCCION
El algoritmo PSO es una técnica meta-heurística basada en poblacionese inspirada en el comportamiento social del vuelo de las bandadas de aves o el movimiento de los bancos de peces. PSO fue originalmente desarrollado por el psicólogo-sociólogo Jammes Kennedy y por el ingeniero electrónico Russell Eberhart en 1995, basándose en un enfoque conocido como la metáfora social, que describe a este algoritmo y que se puede resumir de la siguiente forma: los individuosque conviven en una sociedad tienen una opinión que es parte de un conjunto de creencias (el espacio de búsqueda) compartido por todos los posibles individuos. Cada individuo puede modificar su propia opinión basándose en tres factores:
Su conocimiento sobre el entorno (fitness)
Su conocimiento histórico o experiencias anteriores (su memoria).
El conocimiento histórico o experiencias anterioresde los individuos situados en su vecindario.
Siguiendo ciertas reglas de interacción, los individuos en la población adaptan sus esquemas de creencias al de los individuos con más éxito de su entorno. Con el tiempo, surge una cultura cuyos individuos tienen un conjunto de creencias estrechamente relacionado.
El principio natural en el que se basa PSO es el comportamiento de una bandada de aveso de un banco de peces, supongamos que una de estas bandadas busca comida en un área y que solamente hay una pieza de comida en dicha área. Los pájaros no saben dónde está la comida pero sí conocen su distancia a la misma, por lo que la estrategia más eficaz para hallar la comida es seguir al ave que se encuentre más cerca de ella. PSO emula este escenario para resolver problemas de optimización.Cada solución (partícula) es un ave en el espacio de búsqueda que está siempre en continuo movimiento y que nunca muere.
El cúmulo de partículas (swarm) es un sistema multi-agente, es decir, las partículas son agentes simples que se mueven por el espacio de búsqueda y que guardan (y posiblemente comunican) la mejor solución que han encontrado.
Cada partícula tiene un fitness, una posición yun vector velocidad que dirige su movimiento. El movimiento de las partículas por el espacio está guiado por las partículas óptimas en el momento actual.
Figura 1. Representa (swarm) en la naturaleza
MARCO TEORICO
Descripción formal del Algoritmo PSO
Un algoritmo PSO consiste en un proceso iterativo y estocástico que opera sobre un cúmulo de partículas. La posición de cada partícularepresenta una solución potencial al problema que se está resolviendo. Generalmente, una partícula está compuesta de tres vectores y dos valores de fitness:
El vector almacena la posición actual (localización) de la partícula en el espacio de búsqueda.
El vector almacena la posición de la mejor solución encontrada por la partícula hasta el momento.
El vector de velocidad almacena elgradiente (dirección) según el cual se moverá la partícula.
El valor de fitness almacena el valor de adecuación de la
solución actual (vector ).
El valor de fitness almacena el valor de adecuación de la mejor solución local encontrada hasta el momento (vector ).
El cúmulo se inicializa generando las posiciones y las velocidades iniciales de las partículas. Las posiciones se pueden generaraleatoriamente en el espacio de búsqueda , de forma regular o con una combinación de ambas formas. Una vez generadas las posiciones, se calcula el fitness de cada una y se actualizan los valores de y .
Figura 2. Inicialización del cumulo en el espacio de búsqueda
Las velocidades se generan aleatoriamente, con cada componente en el intervalo , donde será la velocidad máxima que pueda...
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