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dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.creatorBetania Hernández Ocaña-
dc.date.accessioned2020-03-05T19:12:43Z-
dc.date.available2020-03-05T19:12:43Z-
dc.date.issued2019-10-23-
dc.identifier.urihttp://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/1529-
dc.description.abstractSe propone una versión simplificada de un algoritmo de Inteligencia Colectiva denominado algoritmo de optimización basado en el forrajeo de bacterias con mutación y tamaño de paso dinámico (BFOAM-DS). Este algoritmo tiene la habilidad de explorar y explotar el espacio de búsqueda mediante su operador quimiotáxico. Sin embargo, la convergencia prematura es una desventaja particular. Esta propuesta implementa un operador de mutación en el nado, similar al utilizado por los algoritmos evolutivos, y un tamaño de paso dinámico para mejorar el desempeño del algoritmo. BFOAM-DS se probó en tres problemas de optimización de diseño ingenieril. Los resultados obtenidos fueron analizados con estadísticas básicas y medidas de rendimiento comunes para evaluar el comportamiento del operador de nado con mutación y el operador de tamaño de paso dinámico. Se concluye que BFOAM-DS obtiene soluciones mejores que una versión previa del algoritmo y similares a la mejor solución conocida en la literatura especializadaes_MX
dc.language.isoenges_MX
dc.publisherUniversidad de Guanajuatoes_MX
dc.relationhttps://doi.org/10.15174/au.2019.2335-
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_MX
dc.sourceActa Universitaria: Multidisciplinary Scientific Journal. Vol. 29 (2019)es_MX
dc.titleBacterial foraging optimization algorithm with mutationto solve constrained problemses_MX
dc.title.alternativeAlgoritmo basado en el Forrajeo de Bacterias con mutación para resolver problemas con restriccioneses_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_MX
dc.creator.idinfo:eu-repo/dai/mx/orcid/0000-0001-5700-7615es_MX
dc.subject.ctiinfo:eu-repo/classification/cti/2es_MX
dc.subject.keywordsMetaheuristices_MX
dc.subject.keywordsMutation operatores_MX
dc.subject.keywordsDynamic stepsizees_MX
dc.subject.keywordsEngineering problemes_MX
dc.subject.keywordsPerformance measures.es_MX
dc.subject.keywordsMetaheurísticaes_MX
dc.subject.keywordsOperador de mutaciónes_MX
dc.subject.keywordsTamaño de paso dinámicoes_MX
dc.subject.keywordsProblema de diseño ingenieriles_MX
dc.subject.keywordsMedidas de desempeñoes_MX
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_MX
dc.creator.twoJOSE HERNANDEZ TORRUCO-
dc.creator.threeOscar Chávez Bosquez-
dc.creator.fourJuana Canul-Reich-
dc.creator.fiveLUIS GERARDO MONTANE JIMENEZ-
dc.creator.idtwoinfo:eu-repo/dai/mx/cvu/306696es_MX
dc.creator.idthreeinfo:eu-repo/dai/mx/orcid/0000-0002-0324-9886es_MX
dc.creator.idfourinfo:eu-repo/dai/mx/orcid/0000-0003-1893-1332es_MX
dc.creator.idfiveinfo:eu-repo/dai/mx/cvu/333902es_MX
dc.description.abstractEnglishA simple version of a Swarm Intelligence algorithm called bacterial foraging optimization algorithm with mutation and dynamic stepsize (BFOAM-DS) is proposed. The bacterial foraging algorithm has the ability to explore and exploit the search space through its chemotactic operator. However, premature convergence is a disadvantage. This proposal uses a mutation operator in a swim, similar to evolutionary algorithms, combined with a dynamic stepsize operator to improve its performance and allows a better balance between the exploration and exploitation of the search space. BFOAM-DS was tested in three well-known engineeringdesign optimization problems. Results were analyzed with basic statistics and common measures for nature-inspired constrained optimization problems to evaluate the behavior of the swim with a mutation operator and the dynamic stepsize operator. Results were compared against a previous version of the proposed algorithm to conclude that BFOAM-DS is competitive and better than a previous version of the algorithmen
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