Cúmulo de partículas coevolutivo cooperativo usando lógica borrosa para la optimización a gran escala

A cooperative coevolutionary framework can improve the performance of optimization algorithms on large-scale problems. In this paper, we propose a new Cooperative Coevolutionary algorithm to improve our preliminary work, FuzzyPSO2. This new proposal, called CCFPSO, uses the random grouping technique that changes the size of the subcomponents in each generation. Unlike FuzzyPSO2, CCFPSO’s re-initialization of the variables, suggested by the fuzzy system, were performed on the particles with the worst fitness values. In addition, instead of updating the particles based on the global best particle, CCFPSO was updated considering the personal best particle and the neighborhood best particle. This proposal was tested on large-scale problems that resemble real-world problems (CEC2008, CEC2010), where the performance of CCFPSO was favorable in comparison with other state-of-the-art PSO versions, namely CCPSO2, SLPSO, and CSO. The experimental results indicate that using a Cooperative Coevolutionary PSO approach with a fuzzy logic system can improve results on high dimensionality problems (100 to 1000 variables).Un marco coevolutivo cooperativo puede mejorar el rendimiento de los algoritmos de optimización en problemas a gran escala. En este trabajo, proponemos un nuevo algoritmo coevolutivo cooperativo para mejorar nuestro trabajo preliminar, FuzzyPSO2. Esta nueva propuesta, denominada CCFPSO, utiliza la técnica de agrupación aleatoria que cambia el tamaño de los subcomponentes en cada generación. A diferencia de FuzzyPSO2, la reinicialización de las variables de CCFPSO, sugerida por el sistema difuso, se realizaron sobre las partículas con los peores valores de fitness. Además, en lugar de actualizar las partículas basándose en la mejor partícula global, CCFPSO se actualizó considerando la mejor partícula personal y la mejor partícula del vecindario. Esta propuesta se probó en problemas a gran escala que se asemejan a los del mundo real (CEC2008, CEC2010), donde el rendimiento de CCFPSO fue favorable en comparación con otras versiones de PSO del estado del arte, a saber, CCPSO2, SLPSO y CSO. Los resultados experimentales indican que el uso de un enfoque PSO coevolutivo cooperativo con un sistema de lógica difusa puede mejorar los resultados en problemas de alta dimensionalidad (de 100 a 1000 variables).Facultad de Informátic

Estimação de parâmetros de sistemas não lineares utilizando um sistema colaborativo de metaheurísticas

Orientador: Prof. Dr. Gideon Villar LeandroCoorientador: Prof. Dr. Gustavo H. da Costa OliveiraDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Defesa : Curitiba, 23/02/2018Inclui referências: p.89-93Área de concentração: Sistemas EletrônicosResumo: As metaheurísticas vêm sendo utilizadas cada vez mais para resolver problemas que sistemas dinâmicos estão envolvidos, pois estes requerem técnicas robustas e de fácil implementação. Com base nas metaheurísticas populacionais, vários autores apresentaram algoritmos para o problema de estimação de parâmetros não lineares e através de testes numéricos indicaram que a precisão da estimativa é satisfatória. No entanto, as taxas de convergências de algumas dessas metaheurísticas são relativamente lentas quando múltiplos parâmetros desconhecidos em um sistema dinâmico não linear são estimados simultaneamente. Como contribuição deste trabalho, três métodos colaborativos de metaheurísticas paralelizadas para estimação de parâmetros de sistemas dinâmicos não lineares são propostos. A ideia principal deste método é processar de forma paralela as metaheurísticas (Evolução Diferencial (ED), Algoritmo de Otimização de Leão (AOL) e Busca Local Iterativa (BLI)) e trocar informações entre si, para melhorar seus respectivos desempenhos quando considerados individualmente. Adicionalmente, cada algoritmo contém um processamento paralelo que visa reduzir o custo computacional. Os algoritmos propostos são comparados nas seguintes versões: clássica sem paralelo, colaborativa sem paralelo, clássica com paralelo e colaborativa com paralelo. Através dos resultados obtidos por uma análise estatística utilizando o erro médio quadrático (EMQ), as soluções dos algoritmos propostos são menores que os métodos na versão clássica. Neste mesmo cenário, a técnica de paralelismo aplicada para acelerar o cálculo da função objetivo consegue diminuir o tempo de processamento de cada algoritmo. Palavras-chave: Metaheurísticas. Sistemas dinâmicos não lineares. Estimação de parâmetros. Técnicas de paralelismo.Abstract: The metaheuristics are used to solve problems where dynamic systems are involved, since it requires robust and easy-to-implement techniques. Based on the population metaheuristics, a lot of authors used algorithms to the nonlinear parameters estimation problem and through numerical tests indicated that the estimation precision was satisfactory. However, the convergence rates of some metaheuristics are relatively slow when multiple unknown parameters in a nonlinear dynamic system are simultaneously estimated. As a contribution of this paper, three collaborative methods of parallelized metaheuristics for nonlinear dynamic system parameter estimation are proposed. The main idea of the proposed method is to process in parallel mode the metaheuristics (Differential Evolution (DE), Lion Optimization Algorithm (LOA) and Iterative Local Search (ILS)), and exchange information between them in order to improve their own performances when considerated individually. Additionally, each proposed algorithm has a parallel processing to reduce the computational cost. The proposed algorithms are compared in the following versions: unparalleled classic, unparalleled collaborative, classic with parallel and collaborative with parallel. Through the results obtained by a statistical analysis using mean square error (MSE), it shows that the solutions of the proposed algorithms are smaller than the classic version. In this scenario, the parallelism technique applied to accelerate the calculation of objective function can reduce the processing time of each algorithm. Key-words: Metaheuristics. Nonlinear dynamics systems. Parameter estimation. Parallelism techniques