Population Statistics for Particle Swarm Optimization on Problems Subject to Noise

Particle Swarm Optimization (PSO) is a metaheuristic where a swarm of particles explores the search space of an optimization problem to find good solutions. However, if the problem is subject to noise, the quality of the resulting solutions significantly deteriorates. The literature has attributed such a deterioration to particles suffering from inaccurate memories and from the incorrect selection of their neighborhood best solutions. For both cases, the incorporation of noise mitigation mechanisms has improved the quality of the results, but the analyses beyond such improvements often fall short of empirical evidence supporting their claims in terms other than the quality of the results. Furthermore, there is not even evidence showing the extent to which inaccurate memories and incorrect selection affect the particles in the swarm. Therefore, the performance of PSO on noisy optimization problems remains largely unexplored. The overall goal of this thesis is to study the effect of noise on PSO beyond the known deterioration of its results in order to develop more efficient noise mitigation mechanisms. Based on the allocation of function evaluations by the noise mitigation mechanisms, we distinguish three groups of PSO algorithms as: single-evaluation, which sacrifice the accuracy of the objective values over performing more iterations; resampling-based, which sacrifice performing more iterations over better estimating the objective values; and hybrids, which merge methods from the previous two. With an empirical approach, we study and analyze the performance of existing and new PSO algorithms from each group on 20 large-scale benchmark functions subject to different levels of multiplicative Gaussian noise. Throughout the search process, we compute a set of 16 population statistics that measure different characteristics of the swarms and provide useful information that we utilize to design better PSO algorithms. Our study identifies and defines deception, blindness and disorientation as three conditions from which particles suffer in noisy optimization problems. The population statistics for different PSO algorithms reveal that particles often suffer from large proportions of deception, blindness and disorientation, and show that reducing these three conditions would lead to better results. The sensitivity of PSO to noisy optimization problems is confirmed and highlights the importance of noise mitigation mechanisms. The population statistics for single-evaluation PSO algorithms show that the commonly used evaporation mechanism produces too much disorientation, leading to divergent behaviour and to the worst results within the group. Two better algorithms are designed, the first utilizes probabilistic updates to reduce disorientation, and the second computes a centroid solution as the neighborhood best solution to reduce deception. The population statistics for resampling-based PSO algorithms show that basic resampling still leads to large proportions of deception and blindness, and its results are the worst within the group. Two better algorithms are designed to reduce deception and blindness. The first provides better estimates of the personal best solutions, and the second provides even better estimates of a few solutions from which the neighborhood best solutions are selected. However, an existing PSO algorithm is the best within the group as it strives to asymptotically minimize deception by sequentially reducing both blindness and disorientation. The population statistics for hybrid PSO algorithms show that they provide the best results thanks to a combined reduction of deception, blindness and disorientation. Amongst the hybrids, we find a promising algorithm whose simplicity, flexibility and quality of results questions the importance of overly complex methods designed to minimize deception. Overall, our research presents a thorough study to design, evaluate and tune PSO algorithms to address optimization problems subject to noise

Steady state particle swarm

The following grant information was disclosed by the authors: Fundação para a Ciência e Tecnologia (FCT), Research Fellowship: SFRH/BPD/66876/2009. FCT PROJECT: UID/EEA/50009/2013. EPHEMECH: TIN2014-56494-C4-3-P, Spanish Ministry of Economy and Competitivity. PROY-PP2015-06: Plan Propio 2015 UGR. CEI2015-MP-V17 of the Microprojects program 2015 from CEI BioTIC Granada.This paper investigates the performance and scalability of a new update strategy for the particle swarm optimization (PSO) algorithm. The strategy is inspired by the Bak–Sneppen model of co-evolution between interacting species, which is basically a network of fitness values (representing species) that change over time according to a simple rule: the least fit species and its neighbors are iteratively replaced with random values. Following these guidelines, a steady state and dynamic update strategy for PSO algorithms is proposed: only the least fit particle and its neighbors are updated and evaluated in each time-step; the remaining particles maintain the same position and fitness, unless they meet the update criterion. The steady state PSO was tested on a set of unimodal, multimodal, noisy and rotated benchmark functions, significantly improving the quality of results and convergence speed of the standard PSOs and more sophisticated PSOs with dynamic parameters and neighborhood. A sensitivity analysis of the parameters confirms the performance enhancement with different parameter settings and scalability tests show that the algorithm behavior is consistent throughout a substantial range of solution vector dimensions.This work was supported by Fundação para a Ciência e Tecnologia (FCT) Research Fellowship SFRH/BPD/66876/2009 and FCT Project (UID/EEA/50009/2013), EPHEMECH (TIN2014-56494-C4-3-P, Spanish Ministry of Economy and Competitivity), PROY-PP2015-06 (Plan Propio 2015 UGR), project CEI2015-MP-V17 of the Microprojects program 2015 from CEI BioTIC Granada

Structural optimisation of random discontinuous fibre composites: Part 2 - case study

This is the second paper in a two part series presenting the development of a stiffness optimisation algorithm to intelligently optimise the fibre architecture of discontinuous fibre composites. A Multi-Criteria Decision Making (MCDM) strategy is used to select parameters associated with the fibre architecture, to produce components that satisfy stiffness, cost and mass criteria. The model has been successfully demonstrated using an automotive spare wheel well geometry, which shows that a highly optimised discontinuous fibre composite solution can compete against a continuous fabric counterpart in terms of specific stiffness, whilst presenting an opportunity for significant cost reduction. This could potentially lead to the application of composite materials into new areas where cost has previously been prohibitive

La gobernanza y su relación con la competitividad en una firma integrada a una cadena de suministro

Soportado en una búsqueda bibliográfica sobre gobernanza y Logística, el artículo destaca tendencias teóricas sobre la gerencia de una firma formuladas para organizar la producción de manera interna o externa, estimando reducir costos, tiempo y riesgos del proceso de producción. Se destaca el debate sobre “gobernanza-gobernabilidad”, “Cadena de Suministro”, “Logística de distribución” y “competitividad”. El artículo concluye sobre estrategias que pueden diseñarse desde la gobernanza de una firma que decide trabajar de manera colaborativa con otras en una CDS

Desarrollo de materiales avanzados con morfología controlada para electrodos de baterías de ion de litio

Las baterías de ion de litio dominan el mercado de almacenamiento energético tanto en dispositivos portátiles como en vehículos eléctricos, y su uso en aplicaciones estacionarias es cada vez más amplio. Además, se prevé un incremento acelerado en la demanda de almacenamiento durante las próximas décadas, debido principalmente a la electrificación total del transporte. Este escenario plantea la necesidad de desarrollar baterías que ofrezcan mayor rango de autonomía, mayor tiempo de vida útil y altas velocidades de carga, buscando reducir el impacto ambiental desde su fabricación hasta su disposición final, y precios competitivos frente a los vehículos de motor de combustión interna. Estos factores dependen sustancialmente de las propiedades de los materiales activos de los electrodos. El óxido de litio manganeso (LiMn_2O_4) es un material activo catódico que presenta buenas propiedades electroquímicas, toxicidad reducida y costos moderados de obtención. Sin embargo, el material en volumen sufre un acelerado decaimiento de la capacidad de carga debido a la degradación de su superficie por contacto con el electrolito, y un bajo coeficiente de difusión del Li+, lo cual limita la velocidad de carga. Una de las estrategias utilizadas para mejorar el desempeño electroquímico es el uso de materiales activos nanoestructurados, ya que estos presentan propiedades distintas en comparación con su contraparte en volumen (bulk). Debido a que estas propiedades están íntimamente relacionadas con las características morfológicas de las nanopartículas, la posibilidad de controlar la morfología permite ajustar las propiedades del material optimizando el funcionamiento del mismo. Esta tesis se enfocó en la síntesis con morfología controlada de nanopartículas de LiMn_2O_4 como estrategia para abordar los problemas que presenta el material en volumen. La síntesis se basó en el método de descomposición térmica de precursores organometálicos asistida por surfactantes, seguido de un tratamiento térmico en aire. El control de la morfología se realizó mediante el ajuste de parámetros de la síntesis. Las muestras se caracterizaron química, estructural y microestructuralmente mediante difracción de rayos X, difracción de electrones, espectroscopía de pérdida de energía de electrones y microscopía electrónica de transmisión. Las propiedades electroquímicas se evaluaron mediante técnicas de ciclado galvanostático, voltamperometría cíclica y espectroscopía de impedancia electroquímica. En primer lugar, se sintetizaron nanopartículas de LiMn_2O_4, cuya capacidad de carga y descarga inicial resultó comparable con los valores reportados en la bibliografía para este material. Sin embargo, esta capacidad decae rápidamente durante el ciclado, posiblemente debido a la degradación de la superficie por contacto con el electrolito. Para evaluar la capacidad de controlar la morfología, se sintetizaron nanopartículas core/shell de composición LiMn_2O_4/Li_2O, cuya cáscara podría proteger la superficie del material, además de proveer litio adicional para compensar posibles pérdidas. Esta muestra presentó mayor capacidad de carga inicial, sin embargo, se obtuvieron valores casi nulos en los ciclos siguientes. Esto puede atribuirse a la descomposición del electrolito por reacciones secundarias del material agregado como cáscara. Finalmente, se generaron nanoestructuras huecas de LiMn_2O_4. Si bien la capacidad de carga y descarga inicial fue ligeramente inferior en comparación con las muestras anteriores, esta muestra presentó una mejor estabilidad en condiciones de ciclado, lo cual está relacionado con las características morfológicas de las nanoestructuras. Se determinó además que, tanto las nanopartículas como las nanoestructuras huecas, presentan coeficientes de difusión de Li+ elevados en comparación con los valores reportados para el material en volumen, indicando que la cinética resultó favorecida debido a las dimensiones nanométricas del material

A Performance Study on the Effects of Noise and Evaporation in Particle Swarm Optimization

Abstract—This paper presents a performance study on the effects of noise and evaporation in two variants of Particle Swarm Optimization (PSO) on large-scale optimization problems. The variants in consideration are the Synchronous PSO (S-PSO) and the Random Asynchronous PSO (RA-PSO), both of which are evaluated upon the set of benchmark functions presented at the IEEE CEC’2010 Special Session and Competition on Large-Scale Global Optimization. Results show an important detriment to the performance of both variants in the presence of different levels of noise. However, such detriment is significantly mitigated by incorporating an evaporation mechanism into particles to deal with such disruptive effects. Moreover, results show that RA-PSO is significantly better than S-PSO, more tolerant to noise, and better suited for the evaporation mechanism. I

Small hollow nanostructures as a new morphology to improve stability of LiMn2O4cathodes in Li-ion batteries

Spinel LiMn2O4 is a promising cathode material for lithium-ion batteries. However, bulk LiMn2O4 commonly suffers from capacity fading due to the dissolution of Mn into the electrolyte during cycling. Moreover, bulk LiMn2O4 exhibits a low Li+ diffusion coefficient that limits the volume available to Li+ storage. Herein, we report the synthesis of small hollow porous LiMn2O4 nanostructures with a mean size of 51 nm exhibiting exposed (111) planes, assembled by nanoparticles of about 6 nm in size. The morphological features of these nanostructures ensure a large contact area between the material and the electrolyte, shorten the pathways for Li+ diffusion and provide effective accommodation of the volume change during cycling. Therefore, these hollow nanostructures exhibit improved discharge capacity retention (nearly 82% after 200 cycles) and a greater Li+ diffusion coefficient (3.46 × 10-7 cm s-1) compared with that of bulk LiMn2O4.Fil: Rada Vilela, Evilus. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnología. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnología - Nodo Bariloche | Comisión Nacional de Energía Atómica. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnología. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnología - Nodo Bariloche; ArgentinaFil: Lima, Enio Junior. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnología. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnología - Nodo Bariloche | Comisión Nacional de Energía Atómica. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnología. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnología - Nodo Bariloche; ArgentinaFil: Ruiz, Fabricio Carlos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Comisión Nacional de Energía Atómica. Gerencia de Área de Aplicaciones de la Tecnología Nuclear. Gerencia de Investigación Aplicada; Argentina. Comisión Nacional de Energía Atómica. Centro Atómico Bariloche; ArgentinaFil: Moreno, Sergio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnología. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnología - Nodo Bariloche | Comisión Nacional de Energía Atómica. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnología. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnología - Nodo Bariloche; Argentin

Synthesis of LiMn2O4 nanostructures with controlled morphology

Materials with nanosized dimensions exhibit different and interesting properties compared with their bulk counterpart, which is broadly applicable in several fields, including Li-ion batteries. These properties are intimately related to the morphological, compositional, and topographic features of the nanostructures, which are strongly dependent on the methods used to synthesize nanoparticles. Herein we present the synthesis of LiMn2O4 nanoparticles with controlled morphology by a thermal decomposition method of organometallic precursors followed by thermal treatment in air. The crystal structure, chemical composition, and morphology of the samples were analyzed by X-ray diffraction, transmission electron microscopy, electron diffraction, and electron energy-loss spectroscopy. By adjusting the reflux temperature and atmosphere we obtained nanoparticles and hollow nanostructures, while core–shell LiMn2O4/Li2O nanoparticles were obtained by adding a thermal decomposition stage.Fil: Rada Vilela, Evilus. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnología. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnología - Nodo Bariloche | Comisión Nacional de Energía Atómica. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnología. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnología - Nodo Bariloche; ArgentinaFil: Lima, Enio Junior. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnología. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnología - Nodo Bariloche | Comisión Nacional de Energía Atómica. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnología. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnología - Nodo Bariloche; ArgentinaFil: Ruiz, Fabricio Carlos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Comisión Nacional de Energía Atómica. Gerencia de Área de Aplicaciones de la Tecnología Nuclear. Gerencia de Investigación Aplicada; ArgentinaFil: Moreno, Mario Sergio Jesus. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnología. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnología - Nodo Bariloche | Comisión Nacional de Energía Atómica. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnología. Unidad Ejecutora Instituto de Nanociencia y Nanotecnología - Nodo Bariloche; Argentin