LS-II ALGORITMO MEJORADO PARA LA SOLUCIÓN DE PROBLEMAS DE AUTOMATIZACIÓN

Abstract

En los métodos evolutivos, el equilibrio óptimo del rendimiento de exploración y explotación en las estrategias de búsqueda mejora la eficiencia para encontrar la mejor solución. En este trabajo, una técnica mejorada de optimización de enjambre llamada Locust search II (LS-II) basada en el comportamiento del enjambre de langosta del desierto, adaptada a una emulación de un grupo de langostas que interactúa entre sí en función de las leyes biológicas del enjambre cooperativo es propuesto para resolver problemas de optimización global. Dicha metodología combina una técnica de exploración que evita eficazmente la convergencia prematura y una técnica de explotación capaz de intensificar las soluciones globales. El método LS-II propuesto se probó en varias funciones de prueba de referencia conocidas y problemas de optimización de ingeniería y su rendimiento se comparó aún más con los de otros métodos de vanguardia como la optimización de enjambre de partículas (PSO), la colonia de abejas artificiales (ABC), Algoritmo de murciélago (BA), Evolución diferencial (DE), Búsqueda de armonía (HS) y Búsqueda de langosta original (LS). Nuestros resultados experimentales muestran que LS-II es superior a todos los demás métodos comparados en términos de calidad de la solución y, como tal, demuestra ser una excelente alternativa para manejar problemas complejos de optimización.