Perfiles de comportamiento numérico de los métodos de búsqueda immune network algorithm y bacterial foraging optimization algorithm en funciones benchmark
Fuente:
Redalyc
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| Autore principale: | |
|---|---|
| Natura: | Artículo científico |
| Lingua: | es |
| Pubblicazione: |
Universidad Nacional Autónoma de México
2016
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| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
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| _version_ | 1876424247864197120 |
|---|---|
| author | Ernesto Ríos Willars |
| author_facet | Ernesto Ríos Willars |
| contents | Perfiles de comportamiento numérico de los métodos de búsqueda immune network algorithm y bacterial foraging optimization algorithm en funciones benchmark Ernesto Ríos Willars Ernesto Liñán García Rafael Batres Yolanda Garza García Ingeniería BFOA AiNet optimización funciones benchmark Perfil de comportamiento En este trabajo se reporta la aplicación del concepto de perfiles de comporta - miento numérico en la comparación del desempeño numérico de los méto - dos Immune Network Algorithm y Bacterial Foraging Optimization en 18 funciones benchmark de optimización. Específicamente la robustez, eficiencia y el tiempo de ejecución de estos métodos se compararon en espacios de búsqueda con múltiples mínimos locales, bowl-shaped, plate-shaped, valley- shaped, steep ridges y otras conocidas funciones de optimización como sty- blinski-tang y beale function . Los resultados muestran que el método AiNet (Castro et al ., 2002) es más robusto que el método BFOA (Passino, 2010) para los casos de estudio considerados en este trabajo. Sin embargo, existen dife - rencias en la eficiencia (número de funciones evaluadas y tiempo de conver - gencia) entre ambos métodos. Donde BFOA es el algoritmo con mejor desempeño en cuanto al número de funciones evaluadas. 2016 artículo científico 1405-7743 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=40447587007 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=404 Ingeniería. Investigación y Tecnología application/pdf Universidad Nacional Autónoma de México Ingeniería. Investigación y Tecnología (México) Num.4 Vol.XVII |
| format | Artículo científico |
| id | redalyc_40447587007 |
| institution | Redalyc |
| language | es |
| publishDate | 2016 |
| publisher | Universidad Nacional Autónoma de México |
| spellingShingle | Perfiles de comportamiento numérico de los métodos de búsqueda immune network algorithm y bacterial foraging optimization algorithm en funciones benchmark Ernesto Ríos Willars Ingeniería BFOA AiNet optimización funciones benchmark Perfil de comportamiento Perfiles de comportamiento numérico de los métodos de búsqueda immune network algorithm y bacterial foraging optimization algorithm en funciones benchmark Ernesto Ríos Willars Ernesto Liñán García Rafael Batres Yolanda Garza García Ingeniería BFOA AiNet optimización funciones benchmark Perfil de comportamiento En este trabajo se reporta la aplicación del concepto de perfiles de comporta - miento numérico en la comparación del desempeño numérico de los méto - dos Immune Network Algorithm y Bacterial Foraging Optimization en 18 funciones benchmark de optimización. Específicamente la robustez, eficiencia y el tiempo de ejecución de estos métodos se compararon en espacios de búsqueda con múltiples mínimos locales, bowl-shaped, plate-shaped, valley- shaped, steep ridges y otras conocidas funciones de optimización como sty- blinski-tang y beale function . Los resultados muestran que el método AiNet (Castro et al ., 2002) es más robusto que el método BFOA (Passino, 2010) para los casos de estudio considerados en este trabajo. Sin embargo, existen dife - rencias en la eficiencia (número de funciones evaluadas y tiempo de conver - gencia) entre ambos métodos. Donde BFOA es el algoritmo con mejor desempeño en cuanto al número de funciones evaluadas. 2016 artículo científico 1405-7743 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=40447587007 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=404 Ingeniería. Investigación y Tecnología application/pdf Universidad Nacional Autónoma de México Ingeniería. Investigación y Tecnología (México) Num.4 Vol.XVII |
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| topic | Ingeniería BFOA AiNet optimización funciones benchmark Perfil de comportamiento |
| url | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=40447587007 |