Paper Of The Day
A SEMI-AUTONOMOUS PARTICLE SWARM OPTIMIZER BASED ON GRADIENT INFORMATION AND DIVERSITY CONTROL FOR GLOBAL OPTIMIZATION
R. Santos, G. Borges, A. Santos, M. Silva, C. Sales e J. C. W. A. Costa, "A semi-autonomous particle swarm optimizer based on gradient information and diversity control for global optimization", Applied Soft Computing, v. 69, 2018, p. 330-343, doi: 10.1016/j.asoc.2018.04.027.
Autores:
Reginaldo Santos, Gilvan Borges, Adam Santos, Moisés Silva, Claudomiro Sales, João C. W. A. Costa.
Resumo:
Os algoritmos de otimização determinísticos superam de longe os não-determinísticos em funções unimodais. Todavia, algoritmos clássicos, como gradiente descendente e método de Newton, são fortemente dependentes da qualidade da estimativa inicial e facilmente ficam presos em local óptimo de funções multimodais. Ao contrário, métodos de otimização não-determinísticos, como otimização por enxame de partículas e algoritmos genéticos, realizam otimização global, no entanto desperdiçam tempo computacional vagando pelo espaço de busca como resultado da influência dos passeios aleatórios. Este artigo apresenta um otimizador semi-autônomo de enxame de partículas, denominado SAPSO, o qual utiliza informação baseada em gradiente e controle de diversidade para otimizar funções multimodais. O algoritmo proposto evita as desvantagens de abordagens determinísticas e não determinísticas, ao reduzir esforços computacionais de investigação local (exploração rápida com informações de gradiente) e escapando de local óptimo (exploração com controle de diversidade). Os experimentos revelaram resultados promissores quando o SAPSO é aplicado em um conjunto de funções de teste com base nos problemas de otimização de benchmark de De Jong e comparado a outros algoritmos baseados em PSO.
Link: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1568494618302187
Lattes do docente: http://lattes.cnpq.br/9157422386900321 (Reginaldo Santos)
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