Enjambres de Partículas

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Aproximación del Frente Pareto-Óptimo de un Problema NRP Bi-Objetivo mediante un Algoritmo basado en Enjambres de Partículas

Aproximación del Frente Pareto-Óptimo de un Problema NRP Bi-Objetivo mediante un Algoritmo basado en Enjambres de Partículas

Resumen. En este trabajo se presenta un método novedoso basado en Enjambres de Partículas para la aproximación del frente Pareto-óptimo de un problema de optimización bi-objetivo, el problema del Next Release (NRP). Se define el problema en sus versiones mono y bi-objetivo, presentando una representación con Programación Lineal Entera. El método utiliza la teoría de Conjuntos Difusos para componer una función abstracta de aptitud, la cual es especializada por distintas partículas para realizar la búsqueda en distintos lugares del frente. Se realiza una prueba de concepto, aplicando el método a una instancia del problema y se compara con otra metaheurística del estado del arte. Finalmente, se concluye resaltando los resultados más importantes.

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Algoritmos genéticos vs enjambres de partículas : búsqueda de parámetros en una dinámica compleja

Algoritmos genéticos vs enjambres de partículas : búsqueda de parámetros en una dinámica compleja

El estudio elaborado en esta tesis provee elementos de decisi´ on para elegir algo- ritmos gen´ eticos de codificaci´ on real u optimizaci´ on por enjambres de part´ıcu- las ante determinados problemas. Particularmente, los resultados obtenidos sugieren utilizar este ´ ultimo en problemas de variables continuas, donde la funci´ on de adaptaci´ on presenta geometr´ıas complicadas y puntos cercanos en el espacio de b´ usqueda pueden presentar valores de adaptaci´ on distantes. La metodolog´ıa propuesta en el cap´ıtulo 2.2 mostr´ o una forma de comparar num´ ericamente el desempe˜ no de ambas t´ ecnicas de optimizaci´ on no solamen- te en el resultado final o el mejor valor de adaptaci´ on, sino en la evoluci´ on completa de ambos algoritmos. El an´ alisis de la ejecuci´ on completa nos permi- ti´ o deducir la capacidad de ambas t´ ecnicas para explorar el espacio, as´ı como la velocidad y eficacia para explorar m´ınimos locales. Esta metodolog´ıa es aplicable a otras t´ ecnicas estoc´ asticas de optimizaci´ on basadas en agentes. De manera colateral, los resultados mostrados en el caso de estudio tratado ayu- dan a decidir si el modelo de Glass es adecuado para describir la cadena de reacciones producida en el flagelo del espermatozoide en el erizo de mar S. purpuratus. El cono- cimiento aportado en esta ´ area nos permite entender mejor la motilidad del esperma y en general, el problema de la fecundaci´ on.

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Simulación de enjambres de robots en labores de exploración para detección de posibles víctimas

Simulación de enjambres de robots en labores de exploración para detección de posibles víctimas

Los enjambres robóticos presentan una variedad de retos tales como navegación, comunicación y toma de decisiones colectivas, las cuales son características de enjambre que dan robustez y confiabilidad al sistema permitiendo realizar labores como exploración y localización de objetivos. Para la navegación existen una variedad de algoritmos como los expuestos en [15] donde aborda las características de diferentes algoritmos de inteligencia de enjambres encontrados en la naturaleza tales como la colonia de hormigas, enjambre de abejas y manada de lobos entre otros permitiendo dar una variedad de posibilidades para escoger el algoritmo que más se adapte a las necesidades del sistema. En [33] utilizan dos algoritmos bio-inspirados; el primer algoritmo es el algoritmo de optimización de enjambres de partículas el cual en labores de exploración presenta buenos resultados pero en ocasiones el enjambre encontraba un óptimo local, el segundo algoritmo es el algoritmo de optimización de enjambres de partículas darwiniana donde se divide el enjambre en pequeños sub-enjambres los cuales comparten la mejor solución con los demás sum-enjambres evitando quedar atrapados en óptimos locales.

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Diseño y construcción de un controlador pid auto   sintonizable mediante inteligencia de enjambre para determinar el comportamiento colectivo de los sistemas pertenecientes a procesos estudiados en el CERFIN SECAP

Diseño y construcción de un controlador pid auto sintonizable mediante inteligencia de enjambre para determinar el comportamiento colectivo de los sistemas pertenecientes a procesos estudiados en el CERFIN SECAP

Los algoritmos bio – inspirados, se presentan como una buena alternativa para resolver problemas de optimización, debido a que son creados en base a reglas simples que permiten converger a una solución que generalmente es la mejor, y que es determinada en un pequeño periodo de tiempo. Estos algoritmos permiten resolver problemas complejos que las técnicas clásicas, por sí solas, no han podido solucionar, o que en la mayoría de los casos, no muestran una respuesta satisfactoria. En este trabajo, se plantea aplicar uno de los métodos de la inteligencia de enjambres como la Optimización mediante Enjambres de Partículas PSO (por sus siglas en inglés Particle Swarm Optimization), que es un método heurístico para resolver problemas de optimización numérica, desarrollado por Kennedy y Eberhart en 1995 [1, 2], y poderlo emplear en la optimización de los valores PID de controladores de procesos industriales.

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Aprendizaje de bases de conocimiento borrosas mediante computación bio-inspirada

Aprendizaje de bases de conocimiento borrosas mediante computación bio-inspirada

En este capítulo, se realiza una revisión de las técnicas y disciplinas en las que se basa el trabajo elaborado, así como el estado del arte de las mismas. Primero, se explican las bases de la lógica borrosa y los procedimientos propios de la misma que se utilizan en la solución implementada, describiendo los sistemas de clasificación basados en reglas borrosas, con los que se puede identificar el sistema propuesto. A continuación, se exponen los aspectos principales de los algoritmos genéticos, englobados en la computación evolutiva, así como los métodos aplicados en este trabajo. Asimismo, se describen los mecanismos del algoritmo de inspiración biológica conocido como optimización de enjambres de partículas. En estas secciones, se integra el estudio del estado del arte actual de los campos de trabajo tratados, es decir, se especifican diversos trabajos relacionados con la construcción automática de bases de conocimiento de sistemas de clasificación basados en reglas borrosas mediante técnicas de computación bio-inspirada desde perspectivas variadas.

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Estudio de la sedimentación en espesador de concentrado en Minera Aurifera Retamas S A

Estudio de la sedimentación en espesador de concentrado en Minera Aurifera Retamas S A

Como consecuencia de un exceso de cationes en la superficie de la partícula, se genera una diferencia de potencial electrostático, siendo máximo en la superficie de la partícula y disminuyendo a medida que aumenta la distancia a la misma. Cuando la fuerza iónica es intensa, este potencial disminuye a cero a una distancia menor, por ello, en estos casos, las fuerzas repulsivas son menores. Cuando se acercan dos partículas coloidales se produce una interacción entre sus capas difusas dando lugar a una fuerza repulsiva (Vr 0 ) que impide la unión de ambas partículas. Entre estas capas difusas también se generan fuerzas de interacción, atractivas o de Van der Waals (Va 0 ) responsables de la agregación de coloides.

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Algoritmo cooperativo con enjambres de robots para la exploración de una zona y comunicación de una ruta hacia un objetivo

Algoritmo cooperativo con enjambres de robots para la exploración de una zona y comunicación de una ruta hacia un objetivo

El trabajo llevado a cabo se centra en el estudio de los mecanismos que rigen los procesos de auto-organizaci´ on y auto-ensamblaje de en agentes aut´ onomos artificiales [21]. Para esto se crearon unos robots que llamaron swarm-bot, basados en la teor´ıa de los enjambres de robots. Dichos robots son robots m´ oviles con la capacidad de conectarse y desconectarse unos de otros. Sus v´ınculos f´ısicos se utilizan para resolver problemas que no pueden ser solucionados por un solo swarm-bot, como por ejemplo: formar cadenas de tracci´ on para recuperar un objeto pesado, navegaci´ on en terrenos dif´ıciles donde los v´ınculos f´ısicos pueden servir de apoyo si el swarm-bot tiene que pasar por encima de un agujero m´ as grande que su tama˜ no, o cuando se tiene que pasar a trav´ es de una regi´ on c´ oncava empinada (Ver Figura 6) [21].

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Captura de Enjambres de Abejas en la Zona de Santo Domingo y su Efecto Durante la Adaptación y Manejo en la Producción de Miel

Captura de Enjambres de Abejas en la Zona de Santo Domingo y su Efecto Durante la Adaptación y Manejo en la Producción de Miel

Espinoza, J. (1997), menciona que el traspaso de abejas de una colmena rústica a una estándar, se realiza diferente manera, traspasando solamente individuos, se traspasa cortando la cera pegando los nuevos marcos y que el trasiego es la operación que tiene por objeto trasladar un enjambre instalado en una colmena antigua, corcho, peón, etc., a una colmena moderna movilista. Las colmenas para trasiego debemos adquirirlas a finales de febrero o los primeros días de marzo, es el tiempo más idóneo para practicar esta operación, y por otra parte las colonias fijistas que han resistido el invierno llegando hasta la primera quincena de marzo en buenas condiciones es porque indudablemente están sanas; las pérdidas por enfermedad o por debilidad ya se han producido, y las colonias en esta fecha están llenas pero no han labrado celdas, salvo años muy buenos. Practicado el trasiego total en la primera quincena de marzo; los enjambres están removidos con cría, miel y polen en cantidad normal suficiente para resistir cualquier emergencia del tiempo.

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La luz es una onda o son partículas

La luz es una onda o son partículas

La teoría especial de la relatividad de Einstein introduce algunas modificaciones en algunas magnitudes físicas. Hasta ahora, hemos aplicado siempre física clásica, que es debida fundamentalmente a Newton y a Maxwell. La Teoría Especial de la Relatividad descubre que la física clásica es una aproximación a la realidad. Solamente es válida para cuando las velocidades a la que se mueven los cuerpos, son pequeñas en comparación de la luz. Cuando las partículas se desplazan a velocidades comparables a las de la luz, la física clásica no sirve. Así pues, la física relativista es la que explica el comportamiento mecánico de las partículas cuando éstas se mueven a cualquier velocidad. Cuando estudiamos un problema en el cual las velocidades de las partículas son pequeñas en comparación con la de la luz, se utiliza física clásica, puesto que el error que se comete es insignificante, no se utiliza la física relativista porque es mucho más complicada de manejar. Pero cuando las velocidades de las partículas son muy grandes, debemos aplicar obligatoriamente física relativista, la física clásica deja de funcionar.

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Organización de datos multidimensionales en un sistema de recomendaciones basado en data clustering e inteligencia de enjambres

Organización de datos multidimensionales en un sistema de recomendaciones basado en data clustering e inteligencia de enjambres

Data Clustering; junto a otras técnicas de extracción de conocimiento, es uno de los pilares de estudio dentro del tratamiento de datos. Gran cantidad de algoritmos desarrollados en esta rama permiten el agrupamiento de datos teniendo en cuenta similaridades; de naturaleza distinta dependiendo de qué algoritmo se use; y diferencias. Estas técnicas por lo general siempre van acompañadas de sistemas optimizadores que permitan un mejor desempeño de estos en situaciones de gran cantidad de datos, de aquí que también se realiza el estudio de la Inteligencia de Enjambres, que no es otra cosa que computarizar modelos sociales observados en la naturaleza.

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Detección de enfermedades y parásitos en las abejas melíferas (Apis mellifera L.) en la Comarca Lagunera

Detección de enfermedades y parásitos en las abejas melíferas (Apis mellifera L.) en la Comarca Lagunera

Tras el accidente brasileño lo que ocurrió fue que las abejas africanas salvajes se cruzaron con las colmenas domésticas que encontraron a su paso que condujo a una africanización de la descendencia acompañada de drásticos cambios. Por ejemplo la construcción de las celdillas por parte de las dos clases de abejas es diferente. En el caso de las africanas son más pequeñas y tienden a formarla incontroladamente en rocas, arboles, edificios, coches abandonados, conducciones de aire etc. Por otra parte las abejas africanas poseen una gran velocidad reproductiva y formación de nuevos enjambres cuyo número puede ser 10 o 15 por año en lugar de uno como ocurre en el caso de las abejas europeas. Más aun estas suelen ser muy nómadas, abandonan rápidamente los nidos y su agresividad alcanza limites muy elevados (Lozano-Teruel, 1995).

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FISICA NUCLEAR Y DE PARTÍCULAS

FISICA NUCLEAR Y DE PARTÍCULAS

La radiactividad es un fenómeno nuclear (exclusivo de los núcleos) que se rige por las leyes de la probabilidad y la estadística, y que consiste en la emisión espontánea o artificial de partículas y energía desde el núcleo de átomos inestables o inducidos a la inestabilidad. Desde el núcleo salen los llamados rayos α, rayos β y rayos γ (esta es la radiactividad natural o espontánea). La interacción nuclear débil es la responsable de la radiactividad y sobre todo de la desintegración β.

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LA NATURALEZA ONDULATORIA DE LAS PARTÍCULAS

LA NATURALEZA ONDULATORIA DE LAS PARTÍCULAS

39.20. Una canica de 10.0 g se coloca suavemente sobre una mesa horizontal que tiene 1.75 m de ancho. a) ¿Cuál es la incertidumbre má- xima en la posición horizontal de la canica? b) Según el principio de incertidumbre de Heizenberg, ¿qué incertidumbre mínima tiene la velocidad horizontal de la canica? c) A la luz de su respuesta al in- ciso b), ¿cuál es el tiempo máximo que la canica podría permanecer el la mesa? Compare este tiempo con la edad del Universo, que es apro- ximadamente de 14 mil millones de años. (Sugerencia: ¿puede usted saber que la velocidad horizontal de la canica es exactamente cero?) 39.21. Un investigador ha ideado un método nuevo de aislar partículas individuales. Dice que ese método le permite determinar, en forma simultánea, la posición de una partícula a lo largo de un eje, con una desviación estándar de 0.12 nm, y su componente de cantidad de mo- vimiento a lo largo de ese eje con una desviación estándar de Aplique el principio de incertidumbre de Hei- senberg para evaluar la validez de su afirmación.

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El átomo se compone de partículas más simples, o partículas subatómicas: los protones, los

El átomo se compone de partículas más simples, o partículas subatómicas: los protones, los

En todas los procesos , las partículas cumplen una serie de leyes de conservación ( energía, carga eléctrica, momento angular, espín, etc.. ) que permiten descubrir otras partículas y procesos, como el que permitió el descubrimiento del neutrino en la reacción de descomposición del neutrón, en la cual solo se cumplían las leyes de conservación si intervenía esta partícula:

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Control de enjambres robóticosControl of robotic swarms

Control de enjambres robóticosControl of robotic swarms

Con respecto a los enjambres rob ´oticos, el objetivo de la agregaci ´on es agrupar a un conjun- to de robots originalmente dispersos en alguna zona particular del espacio de trabajo (Brambilla et al., 2013). Este comportamiento b ´asico es fundamental, debido a que permite a los robots acercarse lo suficiente para que se establezcan m ´as interacciones, produciendo comportamien- tos colectivos complejos (Arvin et al., 2014). Los enfoques principales para la emergencia de este comportamiento, reportados en la literatura incluyen: evoluci ´on artificial, algoritmos probabil´ısticos y campos potenciales artificiales (Hu et al., 2014). La agregaci ´on fue obtenida mediante t ´ecnicas de conmutaci ´on para grupos formados por m ´ultiples nodos funcionales, imitando el comporta- miento de ciertas neuronas dopamin ´ergicas por Zhu Xiang (2017). En otros trabajos, los autores prefirieron resolver el problema de agregaci ´on mediante m ´aquinas probabil´ısticas de estados fini- tos (Soysal Sahin, 2005; Garnier et al., 2005), otro art´ıculo emplea fuerzas f´ısicas virtuales para la emergencia de la agregaci ´on (G ¨uzel Kayak ¨ok ¨u, 2017).

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Partículas indignantes : las partículas en Juvenal

Partículas indignantes : las partículas en Juvenal

Kroon y Tarriño Ruiz dedican mayor atención que Pinkster (al menos hasta que se publique el segundo volumen de la Oxford Latin Syntax) al fun- cionamiento de estas palabras. Kroon parte de una definición sencilla para las partículas: “all those uninflected words which do not contribute to the propositional, truth-conditional content of a clause, but which help to organ- ize the communication and to integrate the text segment they “act upon” (the host) into its particular communicative context” (Kroon. 2011: 178); a partir de la cual clasifica algunas partículas en dos grupos: a) aquellas que tienen que ver con la presentación y la organización del texto (autem, igitur, nam, etc); b) aquellas que hacen visible una interacción entre el hablante y el des- tinatario, esto es, sus relaciones mutuas (at, enim, ergo, vero, etc). Las pri- meras, por tanto, cumplen un rol conector entre distintas oraciones o incluso unidades mayores del nivel comunicativo, mientras que las segundas apun- tan a la interacción entre hablante y receptor y sus posturas con respecto al contenido proposicional.

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Algoritmos de inteligencia de enjambres orientados a Map Reduce

Algoritmos de inteligencia de enjambres orientados a Map Reduce

El PSO imita la interaccion social entre individuos (o partículas), tales co­ mo la interaccion de los pajaros durante el vuelo en bósqueda de comida. En el mismo, un numero de partículas son colocadas en el espacio de bósque­ da. Cada partícula mantiene su mejor posición (Local Best) segón el valor de fitness de una funcion objetivo dada. Luego, cada partícula determina su movimiento (o velocidad), teniendo en cuenta la historia de su posición actual y la mejor posicion alcanzada por el swarm y otras constantes. A su vez, el swarm se mueve a lo largo de las iteraciones del algoritmo cerca de la Mejor Solucion Global (Global Best).

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Algoritmos de inteligencia de enjambres sobre GPU: una revisión exhaustiva

Algoritmos de inteligencia de enjambres sobre GPU: una revisión exhaustiva

La Inteligencia de Enjambres (Swarm Intelligence, SI ) estudia el compor- tamiento colectivo de sistemas compuestos por muchos individuos (el swarm) interactuando localmente y con su entorno. Los swarms inherentemente usan formas de control descentralizadas y de auto-organizaci´ on para alcanzar sus obje- tivos (Martens et al. [14]). Ejemplos de metaheur´ısticas SI son: Optimizaci´ on de Colonias de Hormigas (Ant Colony Optimization, ACO) (Dorigo and Blum [8]); B´ usqueda Cuco (Cuckoo Search, CS) (Xi et al. [20]), Algoritmo Fuegos Artifi- ciales (Fireworks Algorithm, FA) (Tan and Zhu [19]) y Algoritmo de Colonia de Abejas(Bees Colony Algorithm, BCA) (Pham et al. [16]).

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Estudio de comportamientos emergentes en enjambres de robots basados en mecanismos de influencia

Estudio de comportamientos emergentes en enjambres de robots basados en mecanismos de influencia

Objetivos y m´ etodo de estudio: La rob´otica de enjambres es un enfoque re- ciente para la coordinaci´on de grandes cantidades de robots simples. Las ventajas que ofrece un enjambre de robots son el uso de estructuras f´ısicas simples y econ´omi- cas, descentralizaci´on, escalabilidad y el uso de reglas de comportamiento abstra´ıdas de la conducta de enjambres en la naturaleza, entre otras. La influencia es un factor importante en un enjambre porque permite alterar su comportamiento para realizar una tarea en particular, mientras que la repulsi´on y atracci´on tambi´en influyen en el comportamiento, aunque m´as en una formaci´on espec´ıfica.

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Algoritmo Bioinspirado en Inteligencia de Enjambres de Optimización de Colonias de Hormigas para el Caso del Problema de Distribución en Planta

Algoritmo Bioinspirado en Inteligencia de Enjambres de Optimización de Colonias de Hormigas para el Caso del Problema de Distribución en Planta

Este artículo es resultado de un trabajo de investigación sobre las aplicaciones de algoritmos bioinspirados e inteligentes en el ámbito de ingeniería en producción, en la Universidad Distrital Francisco José de Caldas, abarcando las temáticas de investigación de operaciones, distribución en planta industrial de manufactura entre otros. Se pretende buscar la optimización a problemas propios de esos campos, aplicando inteligencia artificial de enjambres, a partir de la implementación de un algoritmo de Optimización de Colonias de Hormigas (Ant Colony Optimization - ACO) como herramienta metaheurística de planificación y optimización del problema de distribución en planta, con el objetivo de buscar la mejor asignación espacial de estaciones o celdas de trabajo. Se presentan los conceptos teóricos explorados y los resultados obtenidos.

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