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Previous issue date: 2018-10-26 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Goiás - FAPEG / In order to address an issue concerning the increasing number of algorithms
based on particle swarm optimization (PSO) applied to solve large-scale
optimization problems (up to 2000 variables), this article presents analysis
and comparisons among five state- of-the-art PSO algorithms (CCPSO2, LSS-
PSO, OBL-PSO, SPSO and VCPSO). Tests were performed to illustrate the e
ciency and feasibility of using the algorithms for this type of problem. Six
benchmark functions most commonly used in the literature (Ackley 1,
Griewank, Rastrigin, Rosenbrock, Schwefel 1.2 and Sphere) were tested. The
experiments were performed using a high-dimensional problem (500
variables), varying the number of particles (50, 100 and 200 particles) in each
algorithm, thus increasing the computational complexity. The analysis showed
that the CCPSO2 and OBL-PSO algorithms found significantly better solutions
than the other algorithms
for more complex multimodal problems (which most resemble realworld
problems). However, considering unimodal functions, the CCPSO2 algorithm
stood out before the others. Our results and experimental analysis suggest
that CCPSO2 and OBL- PSO seem to be highly competitive optimization
algorithms to solve complex and multimodal optimization problems. / O número de algoritmos baseados na otimização por enxame de partículas (PSO) aplicados
para resolver problemas de otimização em grande escala (até 2.000 variáveis) aumentou
significativamente. Este trabalho apresenta análises e comparações entre cinco algoritmos
(CCPSO2, LSSPSO, OBL-CPSO, SPSO e VCPSO). Testes foram realizados para ilustrar a
eficiência e viabilidade de usar os algoritmos para resolver problemas em larga escala. Seis
funções de referência que são comumente utilizadas na literatura (Ackley 1, Griewank,
Rastrigin, Rosenbrock, Schwefel 1.2 e Sphere) foram utilizadas para testar a performancedesses algoritmos. Os experimentos foram realizados utilizando um problema de alta
dimensionalidade (500 variáveis), variando o número de partículas (50, 100 e 200 partículas)
em cada algoritmo, aumentando assim a complexidade computacional. A análise mostrou que
os algoritmos CCPSO2 e OBL-CPSO mostraram-se significativamente melhores que os outros
algoritmos para problemas multimodais mais complexos (que mais se assemelham a
problemas reais). No entanto, considerando as funções unimodais, o algoritmo CCPSO2
destacou-se perante os demais. Nossos resultados e análises experimentais sugerem que o
CCPSO2 e o OBL-CPSO são algoritmos de otimização altamente competitivos para resolver
problemas de otimização complexos e multimodais em larga escala.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.bc.ufg.br:tede/9108 |
| Date | 26 October 2018 |
| Creators | Melo, Leonardo Alves Moreira de |
| Contributors | Cruz Junior, Gelson da, Silva, Karina Rocha Gomes da, Rodrigues, Cássio Leonardo, Cruz Junior, Gelson da |
| Publisher | Universidade Federal de Goiás, Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica e da Computação (EMC), UFG, Brasil, Escola de Engenharia Elétrica, Mecânica e de Computação - EMC (RG) |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFG, instname:Universidade Federal de Goiás, instacron:UFG |
| Rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -5088589215393046129, 600, 600, 600, 600, -7705723421721944646, -1431013593610671097, -961409807440757778 |
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