Manejo de Restricciones Usando Optimización Mediante Cúmulos de Partículas
José Alfredo López Lara
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Texto completo de la Tesis 
Resumen
La optimización mediante cúmulos de partículas (Particle Swarm Optimization o PSO) es una heurística relativamente reciente que está inspirada en los patrones de vuelo de las aves. Su éxito en los diversos problemas de optimización han hecho muy popular a esta heurística en una amplia variedad de disciplinas. Sin embargo, a pesar de esta popularidad, existen todavía muy pocas propuestas de mecanismos para manejo de restricciones que hayan sido diseñados específicamente para PSO. Esta tesis precisamente introduce un nuevo esquema de manejo de restricciones diseñado específicamente para PSO, a la cual denominamos IPSO (Improved Particle Swarm Optimization). La propuesta es validada usando un conjunto estándar de funciones de prueba usando comunmente en la literatura especializada. El desempeño del algoritmo propuesto se compara con respecto a la de otras tres técnicas representativas del estado del arte en el área (jerarquías estocásticas, mapas homomorfos y la propuesta por Toscano y Coello).
El análisis de resultados indican que el mecanismo propuesto IPSO constituye una alternativa prometedora para el uso del PSO en optimización global con restricciones.
