Releases: ddss/PSO
Releases · ddss/PSO
Relatórios
Inclusão de quebra de linha personalizadas nos relatórios
Segunda versão
INTRODUÇÃO:
Segunda versão do algoritmo de PSO. Esta traz aprimoramentos e correções para a versão anterior, como:
- algoritmo está mais rápido do que a versão anterior
- menor consumo de memória para gerar gráficos do Movie e de desempenho
*
ALGORITMOS:
- PSO - Particle swarm optimization
- HPSO - Self-Organizing Hierarchical Particle Swarm Optimizer
CARACTERÍSTICAS
PESO DE INÉRCIA:
- Constante
- TVIW-linear - time variating inertia weight (linear)
- TVIW-random - time variating inertia weight (random)
- TVIW-Adaptive-vel - time variating inertia weight with adaptive parameter tuning of particle swarm optimization based on velocity information
FATOR DE ACELERAÇÃO:
- Constante
- TVAC - time variating acceleration coefficientes (linear)
VELOCIDADE DE REINICIAÇÃO DO HPSO:
- TVVr-linear - time variating reinitialization velocity (linear)
- Constante
RESTRIÇÃO:
- Restrição do tipo caixa
CRITÉRIOS DE PARADA (NOVO):
- número máximo de iterações
- desvio-padrão das partículas (em relação ao valor da função objetivo)
- alterações no valor da função objetivo no ponto ótimo
GRÁFICOS:
- Gráficos de performance.
- Gráficos da função objetivo.
FRAMES:
- Criação de frames para cada iteração
FUNCIONALIDADES E LIMITAÇÕES:
- Algoritmos baseados na versão GBEST do PSO
- o valor de gbest (ponto ótimo) pode ser atualizado pelas partículas ou pelo enxame
- Salva o histórico da otimização. O tamanho ode ser definido pelo usuário (novo)
REFERÊNCIAS:
- KENNEDY, J.; EBERHART, R. Particle swarm optimization. Proceedings of ICNN’95 - International Conference on Neural Networks. Anais... [S.l.]: IEEE. , 1995
- EBERHART, R.; KENNEDY, J. A new optimizer using particle swarm theory. MHS’95. Proceedings of the Sixth International Symposium on Micro Machine and Human Science. Anais... [S.l.]: IEEE., 1995
- SHI, Y.; EBERHART, R. A modified particle swarm optimizer. 1998 IEEE International Conference on Evolutionary. Computation Proceedings. IEEE World Congress on Computational Intelligence (Cat. No.98TH8360). Anais... [S.l.]: IEEE., 1998
- EBERHART, R. C. Particle swarm optimization: developments, applications and resources. Proceedings of the 2001.Congress on Evolutionary Computation (IEEE Cat. No.01TH8546). Anais... [S.l.]: IEEE. , 2001
- CLERC, M. The swarm and the queen: towards a deterministic and adaptive particle swarm optimization.
- CLERC, M.; KENNEDY, J. The particle swarm - explosion, stability, and convergence in a multidimensional complex space. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, v. 6, n. 1, p. 58–73, 2002.
- ZHANG, L.; YU, H.; HU, S. Optimal choice of parameters for particle swarm optimization. Journal of Zhejiang University SCIENCE, v. 6A, n. 6, p. 528–534, jun 2005.
- XU, G. An adaptive parameter tuning of particle swarm optimization algorithm. Applied Mathematics and Computation, v. 219, n. 9, p. 4560–4569, jan 2013.
- SCHWAAB, M.; BISCAIA, J. . E. C.; MONTEIRO, J. L.; PINTO, J. C. Nonlinear parameter estimation through particle swarm optimization. Chemical Engineering Science, v. 63, n. 6, p. 1542–1552, mar 2008.
- RATNAWEERA, A.; HALGAMUGE, S. K.; WATSON, H. C. Self-Organizing Hierarchical Particle Swarm Optimizer With Time-Varying Acceleration Coefficients. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, v. 8, n. 3, p. 240–255, jun. 2004.
- EBERHART, R.; SHI, Y. Comparing inertia weights and constriction factors in particle swarm optimization. In: Proceedings of the 2000 Congress on Evolutionary Computation. CEC00 (Cat. No.00TH8512). IEEE, 2000. v. 1, n. 7, p. 84–88.
Versão inicial
INTRODUÇÃO:
Primeira versão do algoritmo de PSO:
ALGORITMOS:
- PSO - Particle swarm optimization
- HPSO - Self-Organizing Hierarchical Particle Swarm Optimizer
CARACTERÍSTICAS
PESO DE INÉRCIA:
- Constante
- TVIW-linear - time variating inertia weight (linear)
- TVIW-random - time variating inertia weight (random)
- TVIW-Adaptative-VI - time variating inertia weight with adaptive parameter tuning of particle swarm optimization based on velocity information
FATOR DE ACELERAÇÃO:
- Constante
- TVAC - time variating acceleration coefficientes (linear)
CFM:
- CFM - constriction factor method
VELOCIDADE DE REINICIAÇÃO DO HPSO:
- TVVr-linear - time variating reinitialization velocity (linear)
- Constante
RESTRIÇÃO:
- Restrição do tipo caixa
GRÁFICOS:
- Gráficos de performance.
- Gráficos da função objetivo.
FRAMES:
- Criação de frames para cada iteração
CRITÉRIOS DE CONVERGÊNCIA:
- Número máximo de iterações
FUNCIONALIDADES E LIMITAÇÕES:
- Algoritmos baseados na versão GBEST do PSO
- o valor de gbest (ponto ótimo) pode ser atualizado pelas partículas ou pelo enxame
- Salva todo o histórico da otimização
BUGs CONHECIDOS:
- Alto consumo de memória para criação dos históricos
- Às vezes o histograma da otimização não é criado corretamente
REFERÊNCIAS:
- KENNEDY, J.; EBERHART, R. Particle swarm optimization. Proceedings of ICNN’95 - International Conference on Neural Networks. Anais... [S.l.]: IEEE. , 1995
- EBERHART, R.; KENNEDY, J. A new optimizer using particle swarm theory. MHS’95. Proceedings of the Sixth International Symposium on Micro Machine and Human Science. Anais... [S.l.]: IEEE., 1995
- SHI, Y.; EBERHART, R. A modified particle swarm optimizer. 1998 IEEE International Conference on Evolutionary. Computation Proceedings. IEEE World Congress on Computational Intelligence (Cat. No.98TH8360). Anais... [S.l.]: IEEE., 1998
- EBERHART, R. C. Particle swarm optimization: developments, applications and resources. Proceedings of the 2001.Congress on Evolutionary Computation (IEEE Cat. No.01TH8546). Anais... [S.l.]: IEEE. , 2001
- CLERC, M. The swarm and the queen: towards a deterministic and adaptive particle swarm optimization.
- CLERC, M.; KENNEDY, J. The particle swarm - explosion, stability, and convergence in a multidimensional complex space. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, v. 6, n. 1, p. 58–73, 2002.
- ZHANG, L.; YU, H.; HU, S. Optimal choice of parameters for particle swarm optimization. Journal of Zhejiang University SCIENCE, v. 6A, n. 6, p. 528–534, jun 2005.
- XU, G. An adaptive parameter tuning of particle swarm optimization algorithm. Applied Mathematics and Computation, v. 219, n. 9, p. 4560–4569, jan 2013.
- SCHWAAB, M.; BISCAIA, J. . E. C.; MONTEIRO, J. L.; PINTO, J. C. Nonlinear parameter estimation through particle swarm optimization. Chemical Engineering Science, v. 63, n. 6, p. 1542–1552, mar 2008.
- RATNAWEERA, A.; HALGAMUGE, S. K.; WATSON, H. C. Self-Organizing Hierarchical Particle Swarm Optimizer With Time-Varying Acceleration Coefficients. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, v. 8, n. 3, p. 240–255, jun. 2004.
- EBERHART, R.; SHI, Y. Comparing inertia weights and constriction factors in particle swarm optimization. In: Proceedings of the 2000 Congress on Evolutionary Computation. CEC00 (Cat. No.00TH8512). IEEE, 2000. v. 1, n. 7, p. 84–88.