Resumo:
Com o avanço tecnológico surgiram diversos problemas de otimização para os quais o tempo e
o custo de processamento são extremamente importantes. Diante disso, a otimização por
enxame de partículas (PSO, do inglês, Particle Swarm Optimization) surge como uma das metaheurísticas
com maior potencial na deliberação de tais problemas. Com a demanda por soluções
cada vez mais próximas da solução ótima, este trabalho tem como objetivo aprimorar a eficácia
na exploração do método de busca do PSO. Para isso foi feita uma alteração no processo de
comunicabilidade entre as partículas do enxame ao qual é baseado o PSO. Essa alteração
influencia diretamente no resultado do algoritmo PSO, proporcionando assim melhor aptidão
no resultado final, afetando diretamente no tempo e no custo de processamento do PSO.
Descrição:
LIMA, A. P. M. Otimização por enxame de partículas com diferentes quantidades de vizinhos para cada partícula: uma nova proposta de topologia. 2017. 23 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Computação) – Centro de Ciências Exatas e Sociais Aplicadas, Universidade Estadual da Paraíba, Patos, 2017.