Modelo de PSO con factores social y cognitivo adaptados al individuo en función de su fitness

Marco Navarro, Rubén (2018). Modelo de PSO con factores social y cognitivo adaptados al individuo en función de su fitness. Tesis (Master), E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM).

Descripción

Título: Modelo de PSO con factores social y cognitivo adaptados al individuo en función de su fitness
Autor/es:
  • Marco Navarro, Rubén
Director/es:
  • Swoboda, Nik
Tipo de Documento: Tesis (Master)
Título del máster: Inteligencia Artificial
Fecha: 2018
Materias:
Escuela: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Departamento: Lenguajes y Sistemas Informáticos e Ingeniería del Software
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

En este trabajo se propone un nuevo modelo de PSO adaptativo cuya principal aportación consiste en calcular los componentes social y cognitivo independientemente para cada partícula y en base a su fitness. Como fase previa a la creación del modelo, se ha realizado un estudio de los principales modelos de PSO en el estado del arte con una propuesta similar, entre los cuales se han detectado algunas técnicas y recursos que han servido de inspiración para la concepción del método propio. Además, el modelo propuesto se ha implementado de forma matricial, lo cual supone, hasta donde se ha investigado, una novedad dentro del paradigma de PSO que reduce el tiempo de ejecución de los algoritmos con respecto a la implementación con bucles. El modelo ha sido evaluado con algunas de las funciones más utilizadas para ello en este campo, y comparado con otros dos modelos de PSO adaptativos del estado del arte. Los resultados muestran que el modelo propuesto presenta un comportamiento eficiente, obteniendo buenos resultados con tama~nos de población reducidos y exhibiendo algunas características que lo convierten en una alternativa interesante a sus competidores, como la relación entre la calidad de sus soluciones y la velocidad de convergencia.---ABSTRACT---In this Master's Final Project I propose a new adaptive PSO model whose main contribution is to calculate the social and cognitive components for each particle independently by taking into account their fitness. This project began with the study of the main PSO models which use similar approaches. Among these, some techniques and resources were found which served as an inspiration for the creation of this new method. The new system was implemented using matrix-based calculations, an approach which appears to be a novelty in the PSO paradigm. This approach reduces the execution time of the algorithms when compared with a typical implementation using loops. The new model was evaluated by studying its results when optimizing a number of commonly used PSO bench-mark functions. Also, it was compared with two other adaptive PSO models. The results show that the new model presents an efficient behavior, obtaining good results with small population sizes and exhibiting some characteristics that make it an interesting alternative to its competitors. Some of these characteristics include the relationship between the quality of its solutions and the speed of its convergence.

Más información

ID de Registro: 51471
Identificador DC: http://oa.upm.es/51471/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:51471
Depositado por: Biblioteca Facultad de Informatica
Depositado el: 09 Jul 2018 11:35
Ultima Modificación: 09 Jul 2018 11:36
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