Back to top

ESTUDO COMPARATIVO SOBRE A CONVERGÊNCIA E O CUSTO COMPUTACIONAL DAS ESTRUTURAS TOPOLÓGICAS APLICADAS À OTIMIZAÇÃO POR ENXAME DE PARTÍCULAS (PSO)

Tipo de Trabalho 

Artigo

O PSO é uma meta-heurística que foi criada para ser aplicada à uma diversidade de funções de otimização. Diante disso, o comportamento de qualquer meta-heurística é facilmente guiado por duas vertentes: os operadores de variação e os valores selecionados para os parâmetros do PSO. Portanto, não só os parâmetros da meta-heurística, mas também a topologia de vizinhança desempenha um papel fundamental no comportamento do PSO. Nesta perspectiva, este trabalho tem o objetivo de analisar o desempenho das principais topologias existentes que podem ser aplicadas ao PSO, investigando ao mesmo tempo, a convergência e o custo computacional de cada topologia. Com o propósito de realizar um amplo estudo, foram selecionadas 6 diferentes topologias: Global, Ring, Von Neumann, Random, Mesh, Star.